一種用戶個(gè)人服飾的搭配方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及通信【技術(shù)領(lǐng)域】，尤其涉及一種用戶個(gè)人服飾的搭配方法，包括以下步驟：S1用戶對(duì)其衣櫥內(nèi)的服飾拍照，并導(dǎo)入計(jì)算機(jī)而構(gòu)建視覺數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的個(gè)人衣櫥模型；S2個(gè)人衣櫥模型基于網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)方法了解時(shí)尚趨勢，提供服飾搭配建議；S3用戶參照服飾搭配建議，選擇著裝。本發(fā)明提供一種個(gè)人服飾的搭配方法，通過機(jī)器學(xué)習(xí)方法分析網(wǎng)絡(luò)上的海量時(shí)尚圖片，基于網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)了解時(shí)尚趨勢，并且應(yīng)用獲取到的“時(shí)尚知識(shí)”為用戶推薦基于其個(gè)人衣櫥的服飾搭配，快速滿足了客戶的定制化要求和時(shí)尚需求。
【專利說明】一種用戶個(gè)人服飾的搭配方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及通信【技術(shù)領(lǐng)域】，尤其涉及一種用戶個(gè)人服飾的搭配方法。

【背景技術(shù)】
[0002]人們每天都需要決定自己穿什么衣服。那些注重時(shí)尚的人們會(huì)以自己喜歡的某一件服飾開始，去選擇一套服飾搭配組合。我們要解決的問題，舉例來說，當(dāng)用戶從衣櫥中選出一條裙子，如何幫助用戶根據(jù)她的個(gè)人品位，從她的衣櫥中選出一件合適的襯衣來搭配這條裙子？又或者，給定一雙鞋子或者T恤，如何選擇一條搭配好看的短褲。到目前為止，這樣的服飾搭配建議都是完全基于人工，而對(duì)于那些希望穿出時(shí)尚品味而又對(duì)時(shí)尚潮流不甚了解或者缺乏時(shí)間的人，是一個(gè)不易解決的問題。
[0003]到目前為止，這是一個(gè)巨大的未被解決的問題。盡管有人在嘗試解決其中的一些子問題。舉例來說，為了理解某種顏色應(yīng)該搭配另一種什么顏色，有人會(huì)基于顏色理論(色彩調(diào)節(jié)輪)或時(shí)尚專家(編輯編寫)建立一套含有系列規(guī)則的推薦系統(tǒng)?？墒沁@樣的方法只適用于通用情形，無法給用戶提供個(gè)性化服務(wù)，也就是無法根據(jù)用戶自己衣櫥里的衣服做推薦。而且，這樣的方法也無法滿足用戶的定制化需求，比如用戶希望追隨某些名人的時(shí)尚品味的需求，并希望從自己的衣櫥中選出合適服飾穿出類似這個(gè)名人的風(fēng)格。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004](一 )要解決的技術(shù)問題
[0005]本發(fā)明的目的是一種具有基于用戶個(gè)人衣櫥的服飾的搭配方法，滿足用戶的時(shí)尚品味需求。
[0006]( 二 )技術(shù)方案
[0007]本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的:一種用戶個(gè)人服飾的搭配方法，包括以下步驟:
[0008]SI用戶對(duì)其衣櫥內(nèi)的服飾拍照，并導(dǎo)入計(jì)算機(jī)而構(gòu)建視覺數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的個(gè)人衣櫥模型，用戶拍攝其衣櫥內(nèi)服飾照片，從而用視覺分析的方法構(gòu)建一個(gè)“個(gè)人衣櫥模型”，并產(chǎn)生一個(gè)量化的視覺數(shù)據(jù)特征，以代表用戶的個(gè)人時(shí)尚風(fēng)格的概念和方法。
[0009]S2個(gè)人衣櫥模型基于網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)方法了解時(shí)尚趨勢，提供服飾搭配建議，個(gè)人衣櫥模型利用社交網(wǎng)絡(luò)的公開數(shù)據(jù)通過機(jī)器學(xué)習(xí)模塊學(xué)習(xí)而了解時(shí)尚趨勢。
[0010]S3用戶參照服飾搭配建議，選擇著裝。
[0011]其中，所述步驟S2中，可通過周期性收集社交網(wǎng)絡(luò)信息獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)了解時(shí)尚趨勢。
[0012]其中，所述步驟S2具體包括以下步驟:
[0013]S21個(gè)人衣櫥模型通過機(jī)器學(xué)習(xí)模塊自動(dòng)挖掘社交媒體的服飾搭配圖片；
[0014]S22通過應(yīng)用自然語言處理領(lǐng)域的統(tǒng)計(jì)語言模型方法，計(jì)算某種風(fēng)格服飾搭配的出現(xiàn)概率順序分布，來分析時(shí)尚服飾搭配；
[0015]S23在用戶指定某個(gè)服飾后，個(gè)人衣櫥模型基于服飾搭配的出現(xiàn)概率提供著裝建議。
[0016]優(yōu)選地，所述步驟S2還包括以下步驟:
[0017]根據(jù)用戶喜歡的明星穿衣風(fēng)格，調(diào)整步驟S22中服飾搭配的出現(xiàn)概率分布參數(shù)。
[0018]其中，所述步驟23具體包括以下步驟:
[0019]針對(duì)用戶指定的某個(gè)服飾，使用一個(gè)N-gram模型，用來預(yù)測下一個(gè)出現(xiàn)的服飾；
[0020]該N-gram模型為馬爾可夫模型，即(n-1) -order ；
[0021]在時(shí)尚領(lǐng)域內(nèi)，N代表在預(yù)測服飾的過程中涉及到的服飾數(shù)量。
[0022]進(jìn)一步，還包括以下步驟:
[0023]S4通過設(shè)立混亂度判斷模型的方法，來判斷個(gè)人衣櫥模型的預(yù)測效力。
[0024]其中，所述步驟S2中還包括提供整個(gè)衣櫥的時(shí)尚水平評(píng)分的方法，具體方法如下:
[0025]采用統(tǒng)計(jì)語言模型的公式P(wl，-,wm)計(jì)算得出整個(gè)個(gè)人衣櫥模型的時(shí)尚得分評(píng)價(jià)；其中，Wm代表一個(gè)服飾，P代表各種服飾搭配的時(shí)尚程度。
[0026]進(jìn)一步，所述個(gè)人衣櫥模型可推薦用戶服飾購買鏈接，用于與其個(gè)人衣櫥模型中的服飾搭配，提升該個(gè)人衣櫥模型的時(shí)尚指數(shù)。
[0027]其中，所述步驟SI具體包括以下步驟:
[0028]Sll采用一個(gè)自動(dòng)分類器去對(duì)用戶所拍照的服飾進(jìn)行分類，并打上語義標(biāo)簽；
[0029]S12采用支持向量機(jī)模塊提取所拍照的服飾的多維視覺特征向量；
[0030]S13通過視覺特征向量建立一個(gè)類似統(tǒng)計(jì)語言模型的個(gè)人衣櫥模型。
[0031](三)有益效果
[0032]與現(xiàn)有技術(shù)和產(chǎn)品相比，本發(fā)明有如下優(yōu)點(diǎn):
[0033]本發(fā)明提供一種個(gè)人服飾的搭配方法，通過機(jī)器學(xué)習(xí)方法分析網(wǎng)絡(luò)上的海量時(shí)尚圖片，基于網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)了解時(shí)尚趨勢，并且應(yīng)用獲取到的“時(shí)尚知識(shí)”為用戶推薦基于其個(gè)人衣櫥的服飾搭配，快速滿足了客戶的定制化要求和時(shí)尚需求。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0034]圖1為本發(fā)明提供的一種用戶個(gè)人服飾搭配方法的步驟圖。

【具體實(shí)施方式】
[0035]為了便于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員理解和實(shí)施本發(fā)明，下面結(jié)合附圖及【具體實(shí)施方式】對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)描述。
[0036]如圖1所示，本實(shí)施例提供一種用戶個(gè)人服飾的搭配方法，包括以下步驟:
[0037]SI用戶對(duì)其衣櫥內(nèi)的服飾拍照，并導(dǎo)入計(jì)算機(jī)且構(gòu)建視覺數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的個(gè)人衣櫥模型；
[0038]其中，用戶拍攝其衣櫥內(nèi)服飾照片，從而用視覺分析的方法構(gòu)建一個(gè)“個(gè)人衣櫥模型”，并產(chǎn)生一個(gè)量化的視覺數(shù)據(jù)特征，以代表用戶的個(gè)人時(shí)尚風(fēng)格的概念和方法。
[0039]步驟SI具體包括以下步驟:
[0040]Sll采用一個(gè)自動(dòng)分類器去對(duì)用戶所拍照的服飾進(jìn)行自動(dòng)分類，并打上語義標(biāo)簽。
[0041]為了獲得用戶的個(gè)人衣櫥模型，我們會(huì)采用某種定標(biāo)方法。比如，我們會(huì)提醒用戶去給她衣櫥里的衣服拍照。在這個(gè)實(shí)現(xiàn)過程中，我們會(huì)用一個(gè)自動(dòng)的分類器去對(duì)用戶所拍照的服飾進(jìn)行自動(dòng)分類(如裙子，褲子，鞋等)，并打上語義標(biāo)簽。
[0042]S12采用支持向量機(jī)模塊提取所拍照的服飾的多維視覺特征向量；在使用自然語言處理(Natural Language Processing,NLP)領(lǐng)域方法之外,還有其他方案,其中一個(gè)方案就是使用其他機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)，如支持向量機(jī)(Support Vector Machines, SVM)對(duì)服飾圖片進(jìn)行識(shí)別。
[0043]在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)方面，一個(gè)時(shí)尚服飾的模型以基于物體視覺特征的多維特征向量去表示，并用語義標(biāo)簽去描述這個(gè)物體是什么。其中需要特別注意的是，我們用視覺特征，而不是文本性描述，這是因?yàn)槲谋拘悦枋鰰?huì)丟失重要的信息，而計(jì)算機(jī)提取的視覺特征可以更好地獲得一個(gè)物體的本質(zhì)特征并且可用量化數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。
[0044]S13通過視覺特征向量建立一個(gè)類似統(tǒng)計(jì)語言模型的個(gè)人衣櫥模型。
[0045]其中，視覺特征向量可以讓我們接下來得以建立一個(gè)類似統(tǒng)計(jì)語言模型(Statistical Language Model, SLM)的時(shí)尚模型，并用它來為用戶的時(shí)尚服飾搭配提供建議，或計(jì)算其時(shí)尚指數(shù)。
[0046]S2個(gè)人衣櫥模型基于網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)方法了解時(shí)尚趨勢，提供服飾搭配建議。
[0047]具體地，個(gè)人衣櫥模型利用社交網(wǎng)絡(luò)的公開數(shù)據(jù)通過機(jī)器學(xué)習(xí)模塊學(xué)習(xí)而了解時(shí)尚趨勢，步驟S2包括以下具體步驟:
[0048]S21個(gè)人衣櫥模型通過機(jī)器學(xué)習(xí)模塊自動(dòng)挖掘社交媒體的服飾搭配圖片。
[0049]S22通過應(yīng)用自然語言處理領(lǐng)域的統(tǒng)計(jì)語言模型方法，計(jì)算設(shè)定風(fēng)格服飾搭配的出現(xiàn)概率順序分布，來分析時(shí)尚服飾搭配。
[0050]這個(gè)新穎的實(shí)現(xiàn)方式將會(huì)應(yīng)用來自自然語言處理NLP領(lǐng)域的算法和技術(shù)。我們觀察到，要解決如何使得不同的服飾可以相互搭配，這個(gè)問題與自然語言處理里如何找到相互配合的詞語類似。舉例來說，為什么“strong team”比“powerful tea”會(huì)是更合適的搭配，盡管他們從英語語法上來看都正確？這就像為什么白色T恤和藍(lán)色牛仔褲的搭配要比紫黃色T恤和藍(lán)色牛仔褲的搭配要更好？為了回答這個(gè)問題，我們借用語料語言學(xué)(corpus linguistics)里的一個(gè)概念,詞組搭配(collocat1ns),相當(dāng)于詞語出現(xiàn)的順序和組合。就好像如果我們分析大量的日常語言文本，就會(huì)發(fā)現(xiàn)“strong tea”要比“powerfultea”會(huì)有更高的出現(xiàn)頻率。在我們的實(shí)現(xiàn)方法中，我們利用這個(gè)概念以及類似的數(shù)學(xué)方法和技術(shù)手段，把它們應(yīng)用到時(shí)尚服飾搭配這個(gè)領(lǐng)域。
[0051]S23在用戶指定某個(gè)服飾后，個(gè)人衣櫥模型基于服飾搭配的概率提供著裝建議。
[0052]我們的目的是建立一個(gè)預(yù)測模型，這個(gè)模型可以在指定某個(gè)服飾后，去猜測得到另一些合適的服飾，與原服飾搭配起來成為一種時(shí)尚的風(fēng)格。我們會(huì)利用到自然語言處理這個(gè)領(lǐng)域里的一個(gè)概念，統(tǒng)計(jì)語言模型(Statistical Language Model, SLM),它代表詞語出現(xiàn)順序的概率分布。在時(shí)尚服飾領(lǐng)域內(nèi)，每一個(gè)詞語就代表一個(gè)具有某種風(fēng)格的服飾。
[0053]為了達(dá)到預(yù)測的目的，具體包括以下步驟:
[0054]針對(duì)用戶指定的某個(gè)服飾，使用一個(gè)N-gram模型，用來預(yù)測下一個(gè)出現(xiàn)的服飾；
[0055]該N-gram模型為馬爾可夫模型，S卩(n_l)-order ;
[0056]在時(shí)尚領(lǐng)域內(nèi)，N代表在預(yù)測服飾的過程中涉及到的服飾數(shù)量。
[0057]舉例來說，如果我們需要基于一條短褲和一雙鞋去預(yù)測一件T恤，那么N就等于3。
[0058]為了應(yīng)用這些NLP和信息論里的概念到時(shí)尚領(lǐng)域，我們還需要使用一個(gè)馬爾可夫模型的特性:一個(gè)未來事件的出現(xiàn)概率(搭配什么服飾)，僅取決于之前有限的一些已發(fā)生事件(用戶已選定什么服飾)。
[0059]其中，本實(shí)施例中還可為某一個(gè)服飾，并最終為整個(gè)衣櫥，提供一個(gè)代表時(shí)尚水平的評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)。為了得到某一個(gè)服飾搭配其他的服飾是否時(shí)尚，我們借用統(tǒng)計(jì)語言模型(Statistical Language Model, SLM)的概念，并采用統(tǒng)計(jì)語言模型的公式P (wl,…，wn),(在NLP領(lǐng)域中，wn代表某個(gè)詞，P(wl,…，wn)代表某些詞組合出現(xiàn)的概率)計(jì)算出某一個(gè)服飾搭配其他服飾的時(shí)尚程度。其中，運(yùn)用在本實(shí)施例中，每個(gè)詞語Wm代表一個(gè)服飾，P代表各種服飾搭配的時(shí)尚程度。
[0060]去評(píng)估某個(gè)服飾搭配的概率(我們會(huì)去挖掘分析網(wǎng)絡(luò)上的時(shí)尚圖片以構(gòu)建此個(gè)人衣櫥模型，就好像NLP應(yīng)用里會(huì)去挖掘wikipedia上的文本一樣)。舉例來說，假設(shè)wl是某種款式的帽子，w2是某種款式的上衣，w3是某種款式的褲子，那么P(wl，《2，w3)就代表這三個(gè)服飾搭配起來的時(shí)尚程度。我們還可以用條件概率的方式去計(jì)算，給定某種款式的上衣《2，和某種款式的褲子《3，那么什么款式的帽子wl和他們搭配起來最好看，用P (wl I w2, w3)表不。
[0061]再進(jìn)一步，為了讓用戶在得到個(gè)人衣櫥模型的時(shí)尚指數(shù)后，能夠不斷提升其時(shí)尚指數(shù)，我們會(huì)挖掘電子商務(wù)網(wǎng)站的內(nèi)容(與上面描述挖掘社交網(wǎng)絡(luò)的方法類似)，并提供電子商務(wù)功能。個(gè)人衣櫥模型可推薦用戶服飾購買鏈接，用于與其個(gè)人衣櫥中的服飾搭配，提升該個(gè)人衣櫥模型的時(shí)尚指數(shù)。舉例來說，當(dāng)這個(gè)衣櫥模型給用戶推薦一個(gè)搭配的服飾，如果用戶沒有這個(gè)服飾，那我們會(huì)提供一個(gè)購買鏈接，讓用戶直接跳到電子商務(wù)網(wǎng)站上含有這個(gè)服飾的頁面，讓用戶可以直接購買此服飾。個(gè)人衣櫥模型可推薦用戶服飾購買鏈接，用于與其個(gè)人衣櫥中的服飾搭配，提升該個(gè)人衣櫥模型的時(shí)尚指數(shù)。
[0062]本實(shí)施例，還可提供一種個(gè)性化定制服務(wù)。為了進(jìn)一步調(diào)優(yōu)這個(gè)衣櫥模型，并使得這個(gè)模型給用戶提供的服飾搭配建議會(huì)更接近于這個(gè)用戶所喜歡的明星穿衣風(fēng)格，我們會(huì)給用戶提供一個(gè)升級(jí)版的模型。根據(jù)用戶喜歡的明星穿衣風(fēng)格，調(diào)整步驟S22中服飾搭配的出現(xiàn)概率分布參數(shù)。舉例來說，如果一個(gè)用戶喜歡的明星經(jīng)常穿紅褲子配白襯衣，那么這個(gè)用戶的升級(jí)模型里，與白襯衣搭配紅褲子的概率就會(huì)增加。
[0063]步驟S2中，還可通過周期性收集社交網(wǎng)絡(luò)信息獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)的方法，了解時(shí)尚趨勢，從而給出服飾搭配建議。為了獲得大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并且保持這些數(shù)據(jù)的新鮮度和趨向性，我們有一個(gè)很重要的手段就是去挖掘社交網(wǎng)絡(luò)上的信息。該訓(xùn)練數(shù)據(jù)就是時(shí)尚微博等社交媒體上關(guān)于服飾搭配的評(píng)論數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、收藏?cái)?shù)等數(shù)據(jù)。我們可以讓計(jì)算機(jī)通過社交網(wǎng)絡(luò)上的信息學(xué)習(xí)到一些時(shí)尚趨勢，比如，周期性去收集某些關(guān)于服飾搭配時(shí)尚微博的評(píng)論數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、收藏?cái)?shù)等。如果這些數(shù)據(jù)在快速提升，那么他們可能代表一種新的潮流，如果這些數(shù)據(jù)長時(shí)間不變，那么這可能代表一個(gè)平穩(wěn)的趨勢如果當(dāng)計(jì)算機(jī)發(fā)現(xiàn)社交媒體上某位明星的某種時(shí)尚穿戴正在得到越來越多的關(guān)注，那么計(jì)算機(jī)就可能會(huì)把這種新的時(shí)尚穿戴搭配判斷為一種新的時(shí)尚潮流，并且把類似的穿戴搭配推薦給合適的用戶。
[0064]S3用戶參照服飾搭配建議，選擇著裝。
[0065]S4通過設(shè)立混亂度判斷模型的方法，來判斷個(gè)人衣櫥模型的預(yù)測效力。
[0066]為了評(píng)估這個(gè)時(shí)尚模型，我們還可以進(jìn)一步利用NLP的概念，如混亂度(Perplexity)，這是信息論中用以評(píng)估語言模型的標(biāo)準(zhǔn)方法，用來評(píng)估模型的預(yù)測效力。一個(gè)語言模型的混亂度越小，模型越好。
[0067]本實(shí)施例提供的用戶個(gè)人服飾的搭配方法，通過一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)方法，以自動(dòng)化地抓取與學(xué)習(xí)來自社交媒體的圖片，從而學(xué)習(xí)到時(shí)尚趨勢；然后進(jìn)一步將時(shí)尚趨勢應(yīng)用到家庭衣櫥，并最終給用戶推薦時(shí)尚服飾?？傊?，我們教會(huì)計(jì)算機(jī)時(shí)尚品味，并且讓計(jì)算機(jī)幫助用戶從自己衣櫥中選出合適的服飾并且搭配地和明星一樣時(shí)尚。有時(shí)候用戶衣櫥中沒有合適的服飾時(shí)，我們也會(huì)推薦用戶購買此服飾。最后，我們可以去分析用戶衣櫥模式與時(shí)尚潮流之間的區(qū)別，從而實(shí)現(xiàn)用定量化的方法獲得用戶的“時(shí)尚指數(shù)”，以反映用戶的時(shí)尚品味水平。
[0068]以上實(shí)施例僅為本發(fā)明的一種實(shí)施方式，其描述較為具體和詳細(xì)，但不能因此而理解為對(duì)本發(fā)明專利范圍的限制。其具體結(jié)構(gòu)和尺寸可根據(jù)實(shí)際需要進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整。應(yīng)當(dāng)指出的是，對(duì)于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的前提下，還可以做出若干變形和改進(jìn)，這些都屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。
【權(quán)利要求】
1.一種用戶個(gè)人服飾的搭配方法，其特征在于，包括以下步驟: Si用戶對(duì)其衣櫥內(nèi)的服飾拍照，并導(dǎo)入計(jì)算機(jī)而構(gòu)建視覺數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的個(gè)人衣櫥模型； S2個(gè)人衣櫥模型基于網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)方法了解時(shí)尚趨勢，提供服飾搭配建議； S3用戶參照服飾搭配建議，選擇著裝。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用戶個(gè)人服飾的搭配方法，其特征在于，所述步驟S2中，可通過周期性收集社交網(wǎng)絡(luò)信息獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)了解時(shí)尚趨勢。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用戶個(gè)人服飾的搭配方法，其特征在于，所述步驟S2具體包括以下步驟: S21個(gè)人衣櫥模型通過機(jī)器學(xué)習(xí)模塊自動(dòng)挖掘社交媒體的服飾搭配圖片； S22通過應(yīng)用自然語言處理領(lǐng)域的統(tǒng)計(jì)語言模型方法，計(jì)算某種風(fēng)格服飾搭配的出現(xiàn)概率順序分布，來分析時(shí)尚服飾搭配； S23在用戶指定某個(gè)服飾后，個(gè)人衣櫥模型基于服飾搭配的出現(xiàn)概率提供著裝建議。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的用戶個(gè)人服飾的搭配方法，其特征在于，所述步驟S2還包括以下步驟: 根據(jù)用戶喜歡的明星穿衣風(fēng)格，調(diào)整步驟S22中服飾搭配的出現(xiàn)概率分布參數(shù)。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的用戶個(gè)人服飾的搭配方法，其特征在于，所述步驟23具體包括以下步驟: 針對(duì)用戶指定的某個(gè)服飾，使用一個(gè)N-gram模型，用來預(yù)測下一個(gè)出現(xiàn)的服飾； 該N-gram模型為馬爾可夫模型，即(n_I)-order ； 在時(shí)尚領(lǐng)域內(nèi)，N代表在預(yù)測服飾的過程中涉及到的服飾數(shù)量。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的用戶個(gè)人服飾的搭配方法，其特征在于，還包括以下步驟: S4通過設(shè)立混亂度判斷模型的方法，來判斷個(gè)人衣櫥模型的預(yù)測效力。
7.根據(jù)權(quán)利要求3所述的用戶個(gè)人服飾的搭配方法，其特征在于，所述步驟S2中還包括提供整個(gè)衣櫥的時(shí)尚水平評(píng)分的方法，具體方法如下: 采用統(tǒng)計(jì)語言模型的公式P(?1，-,wm)計(jì)算得出整個(gè)個(gè)人衣櫥模型的時(shí)尚得分評(píng)價(jià)；其中，Wm代表一個(gè)服飾，P代表各種服飾搭配的時(shí)尚程度。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的用戶個(gè)人服飾的搭配方法，其特征在于，所述個(gè)人衣櫥模型可推薦用戶服飾購買鏈接，用于與其個(gè)人衣櫥模型中的服飾搭配，提升該個(gè)人衣櫥模型的時(shí)尚指數(shù)。
9.根據(jù)權(quán)利要求1?8任一項(xiàng)所述的用戶個(gè)人服飾的搭配方法，其特征在于，所述步驟Si具體包括以下步驟: Sll采用一個(gè)自動(dòng)分類器去對(duì)用戶所拍照的服飾進(jìn)行分類，并打上語義標(biāo)簽； S12采用支持向量機(jī)模塊提取所拍照的服飾的多維視覺特征向量； S13通過視覺特征向量建立一個(gè)類似統(tǒng)計(jì)語言模型的個(gè)人衣櫥模型。
【文檔編號(hào)】G06F17/30GK104331417SQ201410528468
【公開日】2015年2月4日 申請(qǐng)日期:2014年10月9日 優(yōu)先權(quán)日:2014年10月9日
【發(fā)明者】馬修羅伯特斯科特, 黃鼎隆 申請(qǐng)人:深圳碼隆科技有限公司