一种商品代表图的选取方法和系统技术方案

本申请提供了一种商品代表图的选取方法和系统，其中，所述方法包括：提取商品图像集合中各商品图像的局部特征；根据所述各商品图像的局部特征，计算所述商品图像集合中商品图像之间的相似度；按照所述相似度，从所述商品图像集合中选取目标商品图像子类；从所述目标商品图像子类中提取累积相似度最高的商品图像为商品代表图。本申请可以实现海量商品数据中选取商品代表图的自动化，提高商品代表图选取的效率。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及图像识别的
，特别是涉及一种商品代表图的选取方法和系统。
技术介绍
电子商务(Electronic Commerce, EC)是指在全球各地广泛的商业贸易活动中，在因特网开放的网络环境下，基于网络通讯技术，买卖双方可不谋面地进行各种商贸活动，实现消费者的网上购物、商户之间的网上交易和在线电子支付，以及各种商务活动、交易活动、金融活动和相关的综合服务活动的一种新型的商业运营模式。电子商务涵盖的范围很广，一般可分为企业对企业(Business-to-Business，B2B)、企业对消费者(Business-to-Customer, B2C)或消费者对消费者(Customer-to-Customer, C2C)等模式。近几年来，国内电子商务迅速发展，各种B2B、C2C、B2C模式的电子商务网站(俗称购物网站)，如淘宝网、当当网、卓越亚马逊、拍拍网、京东商城等，已被用户认可和接受。在电子商务网站中，图片是展现商品信息的关键方式。对于同一种商品，可能会有多张商品展示图片。尤其是在C2C模式的购物网站中，往往不同的商家可能会使用内容各异的商品展示图片来表示同一件商品。在这个商本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种商品代表图的选取方法，其特征在于，包括：提取商品图像集合中各商品图像的局部特征；根据所述各商品图像的局部特征，计算所述商品图像集合中商品图像之间的相似度；按照所述相似度，从所述商品图像集合中选取目标商品图像子类；从所述目标商品图像子类中提取累积相似度最高的商品图像为商品代表图。

【技术特征摘要】
1.一种商品代表图的选取方法，其特征在于，包括: 提取商品图像集合中各商品图像的局部特征； 根据所述各商品图像的局部特征，计算所述商品图像集合中商品图像之间的相似度； 按照所述相似度，从所述商品图像集合中选取目标商品图像子类； 从所述目标商品图像子类中提取累积相似度最高的商品图像为商品代表图。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照相似度从所述商品图像集合中选取目标商品图像子类的步骤进一步包括: 当所述商品图像集合中商品图像的数量大于第一预设阈值时，按照所述相似度，对所述商品图像集合中的商品图像进行聚类，获得商品图像子类； 提取商品图像数量大于第二预设阈值的商品图像子类为目标商品图像子类。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照相似度从所述商品图像集合中选取目标商品图像子类的步骤进一步包括: 当所述商品图像集合中商品图像的数量小于第一预设阈值时，则直接将所述商品图像集合作为目标商品图像子类。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述经聚类获得的商品图像子类为多个，所提取的目标商品图像子类包括多个，所述的方法还包括: 汇总从多个目标商品图像子类中提取的商品代表图，形成商品代表图集合。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括: 从所述商品代表图集合中进一步提取累积相似度最高的商品图像作为唯一的商品代表图。6.根据权利要求1或2或3或4或5所述的方法，其特征在于，还包括: 定期对所述商品代表图进行增量更新。7.根据权利要求1或2或3或4或5或6所述的方法，其特征在于，所述根据各商品图像的局部特征计算商品图像集合中商品图像之间相似度的步骤包括: 当所述商品图像集合中商品图像的数量小于第三预设阈值时，根据所述各商品图像的局部特征两两计算商品图像之间的相似度。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据各商品图像的局部特征两两计算商品图像之间相似度的步骤进一步包括: 若第一商品图像的局部特征有a个，第二商品图像的局部特征有b个，并且a < b ;则分别针对第一商品图像的某个局部特征，计算第二商品图像中与其向量距离最近的局部特征； 若所述向量距离小于第...

【专利技术属性】
技术研发人员：王从德，孔祥衡，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：