搭配场景识别方法和装置制造方法及图纸

本公开提供一种搭配场景识别方法和装置。搭配场景识别装置在物品集合中，计算物品u与物品v的搭配值d(u,v)，在与每个主题场景p相对应的图Gp中，将搭配值d(u,v)作为节点U和节点V之间的边的值，在图Gp中，对各边的值进行加权处理，以得到相应的主题场景值，将具有超过预设门限的主题场景值的图所对应的主题场景作为物品集合对应的搭配场景。本公开能够为不同类型的服饰搭配确定相应的搭配场景。

【技术实现步骤摘要】
搭配场景识别方法和装置
本公开涉及信息处理领域，特别涉及一种搭配场景识别方法和装置。
技术介绍
在相关技术中，为了确定不同类型的服饰是否搭配，通过将与服饰相关联的数据进行深度学习，以便得到不同服饰之间的关联性，进而利用该关联性确定不同类型的服饰是否适于搭配组合。
技术实现思路
专利技术人通过研究发现，通过传统的深度学习，只能得到不同类型的服饰是否能够进行搭配的结论，但并不能给出这些服饰适于在何种场景下进行搭配的结论。为此，本公开提供一种确定不同类型的服饰适于何种搭配场景的方案。根据本公开实施例的第一方面，提供一种搭配场景识别方法，包括：在物品集合中，计算物品u与物品v的搭配值d(u,v)，其中u、v为自然数，1≤u≤M，1≤v≤M，u≠v，M为所述物品集合中的物品总数；在与每个主题场景p相对应的图Gp中，将所述搭配值d(u,v)作为节点U和节点V之间的边的值，其中所述图Gp图中的节点与所述物品集合中的物品一一对应，p为自然数，1≤p≤P，P为主题场景总数；在所述图Gp中，对各边的值进行加权处理，以得到相应的主题场景值，其中节点U和节点V之间的边的权值为物品u与物品v相对于主题p的主题参数；将具有超过预设门限的主题场景值的图所对应的主题场景作为所述物品集合对应的搭配场景。在一些实施例中，计算物品u与物品v的搭配值d(u,v)包括：将物品u的特征信息输入神经网络，以得到物品u的特征向量f(u)；将物品v的特征信息输入神经网络，以得到物品v的特征向量f(v)；将特征向量f(u)与特征向量f(v)的差异作为物品u与物品v的搭配程度值。在一些实施例中，将特征向量f(u)与特征向量f(v)的距离作为物品u与物品v的搭配程度值包括：利用预设的特征掩码对特征向量f(u)进行处理，以得到第一特征向量；利用预设的特征掩码对特征向量f(v)进行处理，以得到第二特征向量；将第一特征向量与第二特征向量的差异作为物品u与物品v的搭配程度值。在一些实施例中，在所述图Gp中，对各边的值进行加权处理包括：在所述图Gp中，将每个边的值与相应的权值相乘，以得到加权结果；将得到的加权结果求和，以得到相应的主题场景值。在一些实施例中，将具有超过预设门限的主题场景值的图所对应的主题场景作为所述物品集合对应的搭配场景包括：查询超过预设门限的主题场景值的图的数量；若超过预设门限的主题场景值的图的数量仅有一个，则将具有超过预设门限的主题场景值的图所对应的主题场景作为所述物品集合对应的搭配场景。在一些实施例中，若超过预设门限的主题场景值的图的数量大于一个，则将具有最大主题场景值的图所对应的主题场景作为所述物品集合对应的搭配场景。根据本公开实施例的第二方面，提供一种搭配场景识别装置，包括：搭配模块，被配置为在物品集合中，计算物品u与物品v的搭配值d(u,v)，其中u、v为自然数，1≤u≤M，1≤v≤M，u≠v，M为所述物品集合中的物品总数；配置模块，被配置为在与每个主题场景p相对应的图Gp中，将所述搭配值d(u,v)作为节点U和节点V之间的边的值，其中所述图Gp中的节点与所述物品集合中的物品一一对应，p为自然数，1≤p≤P，P为主题场景总数；加权处理模块，被配置为在所述图Gp中，对各边的值进行加权处理，以得到相应的主题场景值，其中节点U和节点V之间的边的权值为物品u与物品v相对于主题p的主题参数；场景确定模块，被配置为将具有超过预设门限的主题场景值的图所对应的主题场景作为所述物品集合对应的搭配场景。在一些实施例中，搭配模块被配置为将物品u的特征信息输入神经网络，以得到物品u的特征向量f(u)，将物品v的特征信息输入神经网络，以得到物品v的特征向量f(v)，将特征向量f(u)与特征向量f(v)的差异作为物品u与物品v的搭配程度值。在一些实施例中，搭配模块被配置为利用预设的特征掩码对特征向量f(u)进行处理，以得到第一特征向量，利用预设的特征掩码对特征向量f(v)进行处理，以得到第二特征向量，将第一特征向量与第二特征向量的差异作为物品u与物品v的搭配程度值。在一些实施例中，加权处理模块被配置为在所述图Gp中，将每个边的值与相应的权值相乘，以得到加权结果，将得到的加权结果求和，以得到相应的主题场景值。在一些实施例中，场景确定模块被配置为查询超过预设门限的主题场景值的图的数量，若超过预设门限的主题场景值的图的数量仅有一个，则将具有超过预设门限的主题场景值的图所对应的主题场景作为所述物品集合对应的搭配场景。在一些实施例中，场景确定模块被配置为若超过预设门限的主题场景值的图的数量大于一个，则将具有最大主题场景值的图所对应的主题场景作为所述物品集合对应的搭配场景。根据本公开实施例的第四方面，提供一种搭配场景识别装置，包括：存储器，被配置为存储指令；处理器，耦合到存储器，处理器被配置为基于存储器存储的指令执行实现如上述任一实施例涉及的方法。根据本公开实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其中，计算机可读存储介质存储有计算机指令，指令被处理器执行时实现如上述任一实施例涉及的方法。通过以下参照附图对本公开的示例性实施例的详细描述，本公开的其它特征及其优点将会变得清楚。附图说明为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本公开一个实施例的搭配场景识别方法的流程示意图；图2为本公开一个实施例的搭配场景识别架构的结构示意图；图3为本公开一个实施例的搭配场景识别装置的结构示意图；图4为本公开另一个实施例的搭配场景识别装置的结构示意图；具体实施方式下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本公开及其应用或使用的任何限制。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本公开的范围。同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为授权说明书的一部分。在这里示出和讨论的所有示例中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它示例可以具有不同的值。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种搭配场景识别方法，包括：/n在物品集合中，计算物品u与物品v的搭配值d(u,v)，其中u、v为自然数，1≤u≤M，1≤v≤M，u≠v，M为所述物品集合中的物品总数；/n在与每个主题场景p相对应的图Gp中，将所述搭配值d(u,v)作为节点U和节点V之间的边的值，其中所述图Gp中的节点与所述物品集合中的物品一一对应，p为自然数，1≤p≤P，P为主题场景总数；/n在所述图Gp中，对各边的值进行加权处理，以得到相应的主题场景值，其中节点U和节点V之间的边的权值为物品u与物品v相对于主题p的主题参数；/n将具有超过预设门限的主题场景值的图所对应的主题场景作为所述物品集合对应的搭配场景。/n

【技术特征摘要】
1.一种搭配场景识别方法，包括：
在物品集合中，计算物品u与物品v的搭配值d(u,v)，其中u、v为自然数，1≤u≤M，1≤v≤M，u≠v，M为所述物品集合中的物品总数；
在与每个主题场景p相对应的图Gp中，将所述搭配值d(u,v)作为节点U和节点V之间的边的值，其中所述图Gp中的节点与所述物品集合中的物品一一对应，p为自然数，1≤p≤P，P为主题场景总数；
在所述图Gp中，对各边的值进行加权处理，以得到相应的主题场景值，其中节点U和节点V之间的边的权值为物品u与物品v相对于主题p的主题参数；
将具有超过预设门限的主题场景值的图所对应的主题场景作为所述物品集合对应的搭配场景。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，计算物品u与物品v的搭配值d(u,v)包括：
将物品u的特征信息输入神经网络，以得到物品u的特征向量f(u)；
将物品v的特征信息输入神经网络，以得到物品v的特征向量f(v)；
将特征向量f(u)与特征向量f(v)的差异作为物品u与物品v的搭配程度值。


3.根据权利要求2所述的方法，其中，将特征向量f(u)与特征向量f(v)的距离作为物品u与物品v的搭配程度值包括：
利用预设的特征掩码对特征向量f(u)进行处理，以得到第一特征向量；
利用预设的特征掩码对特征向量f(v)进行处理，以得到第二特征向量；
将第一特征向量与第二特征向量的差异作为物品u与物品v的搭配程度值。


4.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述图Gp中，对各边的值进行加权处理包括：
在所述图Gp中，将每个边的值与相应的权值相乘，以得到加权结果；
将得到的加权结果求和，以得到相应的主题场景值。


5.根据权利要求1所述的方法，其中，将具有超过预设门限的主题场景值的图所对应的主题场景作为所述物品集合对应的搭配场景包括：
查询超过预设门限的主题场景值的图的数量；
若超过预设门限的主题场景值的图的数量仅有一个，则将具有超过预设门限的主题场景值的图所对应的主题场景作为所述物品集合对应的搭配场景。


6.根据权利要求5所述的方法，还包括：
若超过预设门限的主题场景值的图的数量大于一个，则将具有最大主题场景值的图所对应的主题场景作为所述物品集合对应的搭配场景。


7.一种搭配场景识别装置，包括：
搭配模块，被配置为在物品集合中，计算物品u与物品v的搭配值d...

【专利技术属性】
技术研发人员：赖瑞欣，刘金根，梅涛，
申请(专利权)人：北京京东尚科信息技术有限公司，北京京东世纪贸易有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11