一种穿搭图像信息推荐方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种穿搭图像信息推荐方法及装置，为了克服目前服装实体店，穿搭图像推荐主要由导购人员提供，效果不佳而人力成本高的不足之处，提供基于用户信息精准匹配，为用户快速准确提供合适的穿搭图像组合。所述方法步骤包括：建立存储穿搭图像的搭配数据库，每一项的穿搭图像预设多维度的匹配标签；获取用户的多维度的用户信息，所述的多维度用户信息和所述多维度匹配标签对应；根据预设的各维度权重计算用户信息与每一项的穿搭图像的匹配标签的匹配分值，根据所述匹配分值的计算结果为优先级向用户推送推荐穿搭图像。所述装置包括搭配数据库、信息采集模块、推荐模块、修正模块。

【技术实现步骤摘要】
一种穿搭图像信息推荐方法及装置
本专利技术涉及数据挖掘应用
，尤其涉及应用数据挖掘技术的服饰穿搭图像推荐的方法及实现该方法的装置。
技术介绍
随着社会经济发展和个人消费能力升级，消费者对于服装的关注因素已经从原来的价格是否低廉、质量是否耐穿，转而追求舒适度、如何搭配穿的才更好看等因素。服装行业各式各样的商品层出不穷，服装可选择性的日趋多样化并且流行趋势变化频繁，也增加了穿搭图像的多样性和选择难度。对于线上购买服装的消费者更加难于实际体验服装上身搭配的实际效果，只从展示的模特穿搭图片或视频，消费者选择难度大。而对于线下实体店，这主要通过导购辅助消费者搭配服装，引导消费者消费。但是实际效果则主要取决于导购的个人能力和经验，商家需要花费大量资金培训导购人员，但也不能保证实际效果。因此，亟需一种成本更低、更易普及和智能化的方法，向不同消费者推荐适合的服装和搭配，辅助导购提高销售业绩和消费者体验。
技术实现思路
本专利技术是为了克服目前服装实体店，穿搭图像推荐主要由导购人员提供，效果不佳而人力成本高的不足之处，提本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种穿搭图像信息推荐方法，其特征是，所述方法包括以下步骤：/n步骤1，建立存储穿搭图像的搭配数据库，每一项的穿搭图像预设多维度的匹配标签；/n步骤2，获取用户的多维度的用户信息，所述的多维度用户信息和所述多维度匹配标签对应；/n步骤3，根据预设的各维度权重计算用户信息与每一项的穿搭图像的匹配标签的匹配分值，根据所述匹配分值的总分为优先级向用户推送推荐穿搭图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种穿搭图像信息推荐方法，其特征是，所述方法包括以下步骤：
步骤1，建立存储穿搭图像的搭配数据库，每一项的穿搭图像预设多维度的匹配标签；
步骤2，获取用户的多维度的用户信息，所述的多维度用户信息和所述多维度匹配标签对应；
步骤3，根据预设的各维度权重计算用户信息与每一项的穿搭图像的匹配标签的匹配分值，根据所述匹配分值的总分为优先级向用户推送推荐穿搭图像。


2.根据权利要求1所述的一种穿搭图像信息推荐方法，其特征是，所述步骤2，获取用户信息的步骤，进一步包括：
步骤201，获取用户的人像照片、身高数据和体重数据，根据人像照片中的人脸特征信息，获取用户的人种、肤色、年龄、性别、脸型、五官位置；
步骤202，根据身高数据和体重数据，获取用户的体型类型；
步骤203，定位用户所在的位置信息，获取用户所在位置的地理位置、温度信息。


3.根据权利要求1所述的一种穿搭图像信息推荐方法，其特征是，所述步骤3，进一步包括：
步骤301，根据用户的性别信息，筛选对应性别标签的穿搭图像；
步骤302，加载个人权重分值模型，所述的个人权重分值模型中包含各项匹配标签的匹配分值计算模型；
步骤303，根据个人权重分值模型，计算人脸匹配分值，采用人脸识别算法，计算用户人脸特征信息和搭配组合的人脸特征因素的相似度，获取人脸匹配分值；
步骤304，根据个人权重分值模型，判断用户的年龄信息、身高信息、体重信息、体型信息、温度信息是否在穿搭图像的对应匹配标签的区间范围内，若是，则匹配分值为该项匹配标签的满分分值，若否则根据偏离程度减分计算匹配分值；
步骤305，根据用户人脸特征信息中的脸型类型，推荐对应脸型类型的发型和配饰。


4.根据权利要求2所述的一种穿搭图像信息推荐方法，其特征是，所述个人权重分值模型的生成步骤包括：
步骤501，根据各维度的基础权重分值模型，计算用户信息与每一项的穿搭图像的匹配标签的匹配分值，向用户推送初步的推荐穿搭图像；
步骤502，根据用户对初步推荐穿搭图像的反馈行为数据，确定用户偏好的穿搭图像；<...

【专利技术属性】
技术研发人员：李踊，胡敏，陈佳丽，
申请(专利权)人：浙江网安文化发展有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33