圖像產(chǎn)品信息提取方法和裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種圖像產(chǎn)品信息提取方法和裝置，所述方法包括步驟：獲取圖像中用戶選擇的目標(biāo)區(qū)域；提取所述目標(biāo)區(qū)域的特征信息；在產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫中，獲取與所述特征信息匹配的產(chǎn)品信息。本發(fā)明有效利用圖片中存在的商標(biāo)信息、顏色、樣式、紋理等，為用戶提供圖片中存在的產(chǎn)品詳細(xì)信息，避免了用戶通過網(wǎng)絡(luò)搜索產(chǎn)品信息所帶來的麻煩，使產(chǎn)品信息獲取更加快捷、方便，有效提高用戶體驗的愉悅感。
【專利說明】圖像產(chǎn)品信息提取方法和裝置
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及到智能終端【技術(shù)領(lǐng)域】，特別涉及到圖像產(chǎn)品信息提取方法和裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著智能手機的日益普及，用戶對于捕獲的照片的要求已經(jīng)不僅限于只是對場景的一種記錄，更重要的方面是能深層次的挖掘圖像中的有用信息，從而滿足特定的需求。通常情況下，當(dāng)用戶看到照片上有自己感興趣的產(chǎn)品時，需要通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行搜索，查找產(chǎn)品的相關(guān)信息。由于在進(jìn)行查詢搜索時，需要耗費大量的時間，為用戶帶來極大的不便，降低了用戶體驗。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明的主要目的為提供一種方便、快捷的圖像產(chǎn)品信息提取方法和裝置。
[0004]本發(fā)明提出一種圖像產(chǎn)品信息提取方法，包括步驟:
[0005]獲取圖像中用戶選擇的目標(biāo)區(qū)域；
[0006]提取所述目標(biāo)區(qū)域的特征信息；
[0007]在產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫中，獲取與所述特征信息匹配的產(chǎn)品信息。
[0008]優(yōu)選地，所述提取目標(biāo)區(qū)域的特征信息的步驟包括:
[0009]將所述目標(biāo)區(qū)域擴展為完整目標(biāo)區(qū)域，所述完整目標(biāo)區(qū)域為所述目標(biāo)區(qū)域及其周邊近似區(qū)域的連通區(qū)域總和；
[0010]提取所述完整目標(biāo)區(qū)域的特征信息；
[0011]優(yōu)選地，所述特征信息包括商標(biāo)特征信息，所述產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫包括產(chǎn)品商標(biāo)數(shù)據(jù)庫；
[0012]所述在產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫中，獲取與所述特征信息匹配的產(chǎn)品信息的步驟包括:
[0013]在所述產(chǎn)品商標(biāo)數(shù)據(jù)庫中，獲取與所述商標(biāo)特征信息匹配的產(chǎn)品信息。
[0014]優(yōu)選地，所述特征信息包括樣式特征信息，所述產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫包括產(chǎn)品樣式數(shù)據(jù)庫；
[0015]所述在產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫中，獲取與所述特征信息匹配的產(chǎn)品信息的步驟包括:
[0016]在所述產(chǎn)品樣式數(shù)據(jù)庫中，獲取與所述樣式特征信息匹配的產(chǎn)品信息。
[0017]優(yōu)選地，所述在產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫中，獲取與所述特征信息匹配的產(chǎn)品信息的步驟包括:
[0018]將所述特征信息輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)機完成特征匹配，并輸出與所述特征信息匹配的產(chǎn)品信息，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)機為經(jīng)所述產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫中存儲的產(chǎn)品信息訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
[0019]本發(fā)明還提出一種圖像產(chǎn)品信息提取裝置，包括:
[0020]獲取模塊，用于獲取圖像中用戶選擇的目標(biāo)區(qū)域；
[0021]特征提取模塊，用于提取所述目標(biāo)區(qū)域的特征信息；[0022]匹配模塊，用于在產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫中，獲取與所述特征信息匹配的產(chǎn)品信息。
[0023]優(yōu)選地，所述特征提取模塊包括:
[0024]擴展單元，用于將所述目標(biāo)區(qū)域擴展為完整目標(biāo)區(qū)域，所述完整目標(biāo)區(qū)域為所述目標(biāo)區(qū)域及其周邊近似區(qū)域的連通區(qū)域總和；
[0025]提取單元，用于提取所述完整目標(biāo)區(qū)域的特征信息；
[0026]優(yōu)選地，所述特征信息包括商標(biāo)特征信息，所述產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫包括產(chǎn)品商標(biāo)數(shù)據(jù)庫；
[0027]所述匹配模塊包括:
[0028]商標(biāo)匹配單元，用于在所述產(chǎn)品商標(biāo)數(shù)據(jù)庫中，獲取與所述商標(biāo)特征信息匹配的廣品?目息。
[0029]優(yōu)選地，所述特征信息包括樣式特征信息，所述產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫包括產(chǎn)品樣式數(shù)據(jù)庫；
[0030]所述匹配模塊包括:
[0031]樣式匹配單元，用于在所述產(chǎn)品樣式數(shù)據(jù)庫中，獲取與所述樣式特征信息匹配的廣品?目息。
[0032]優(yōu)選地，所述匹配模塊還用于:
[0033]將所述特征信息輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)機完成特征匹配，并輸出與所述特征信息匹配的產(chǎn)品信息，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)機為經(jīng)所述產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫中存儲的產(chǎn)品信息訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
[0034]本發(fā)明有效利用圖片中存在的商標(biāo)信息、顏色、樣式、紋理等，為用戶提供圖片中存在的產(chǎn)品詳細(xì)信息，避免了用戶通過網(wǎng)絡(luò)搜索產(chǎn)品信息所帶來的麻煩，使產(chǎn)品信息獲取更加快捷、方便，有效提高用戶體驗的愉悅感。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0035]圖1為本發(fā)明第一實施例中圖像產(chǎn)品信息提取方法的流程圖；
[0036]圖2為本發(fā)明第二實施例中圖像產(chǎn)品信息提取方法的流程圖；
[0037]圖3為本發(fā)明第三實施例中圖像產(chǎn)品信息提取方法的流程圖；
[0038]圖4為本發(fā)明第四實施例中圖像產(chǎn)品信息提取方法的流程圖；
[0039]圖5為本發(fā)明第五實施例中圖像產(chǎn)品信息提取方法的流程圖；
[0040]圖6為本發(fā)明第六實施例中圖像產(chǎn)品信息提取方法的流程圖；
[0041]圖7為本發(fā)明第七實施例中圖像產(chǎn)品信息提取裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0042]圖8為本發(fā)明第八實施例中圖像產(chǎn)品信息提取裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0043]圖9為本發(fā)明第九實施例中圖像產(chǎn)品信息提取裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0044]圖10為本發(fā)明第十實施例中圖像產(chǎn)品信息提取裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。
[0045]本發(fā)明目的的實現(xiàn)、功能特點及優(yōu)點將結(jié)合實施例，參照附圖做進(jìn)一步說明。
【具體實施方式】
[0046]應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
[0047]如圖1所示，圖1為本發(fā)明第一實施例中圖像產(chǎn)品信息提取方法的流程圖，該實施例提到的圖像產(chǎn)品信息提取方法，包括:
[0048]步驟S101，獲取圖像中用戶選擇的目標(biāo)區(qū)域；
[0049]本實施例中，用戶利用觸摸屏在智能終端上顯示的圖片中選擇感興趣產(chǎn)品，生成目標(biāo)區(qū)域，該目標(biāo)區(qū)域可以只是感興趣產(chǎn)品的某一部分，例如一件衣服的袖口、衣領(lǐng)、衣角
坐寸ο
[0050]步驟S102，提取目標(biāo)區(qū)域的特征信息；
[0051]本實施例的特征信息可包括商標(biāo)、顏色、紋理、款式等。產(chǎn)品特征信息提取的目的在于，原始產(chǎn)品的特征數(shù)量很大，即原始樣本處于一個高維空間中，為了便于后續(xù)分析，需通過映射或者變換的方式將此高維空間中的特征用低維空間的特征來描述，有利于簡化產(chǎn)品信息獲取流程，提高產(chǎn)品信息匹配的處理效率。
[0052]步驟S103，在產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫中，獲取與特征信息匹配的產(chǎn)品信息；
[0053]步驟S104，顯示產(chǎn)品信息。
[0054]本實施例在智能終端內(nèi)建立有產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫，例如包括產(chǎn)品商標(biāo)數(shù)據(jù)庫和產(chǎn)品樣式數(shù)據(jù)庫，預(yù)先將產(chǎn)品商標(biāo)參數(shù)、產(chǎn)品樣式參數(shù)、商家信息參數(shù)等作為產(chǎn)品信息存儲至產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫中，信息匹配時，在產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫中查找與特征信息匹配的產(chǎn)品信息，有效利用圖片中存在的商標(biāo)信息、顏色、樣式、紋理等信息，為用戶提供圖片中存在的產(chǎn)品詳細(xì)信息，或推薦擅長此款產(chǎn)品的商家信息，避免了用戶通過網(wǎng)絡(luò)搜索產(chǎn)品信息所帶來的麻煩，使產(chǎn)品信息獲取更加快捷、方便，有效提高用戶體驗的愉悅感。此外，本實施例還可以在獲取產(chǎn)品信息后，通過網(wǎng)絡(luò)將智能終端鏈接到與產(chǎn)品信息相關(guān)聯(lián)的網(wǎng)頁上，便于用戶進(jìn)一步查詢搜索感興趣產(chǎn)品的其他信息。
[0055]如圖2所示，圖2為本發(fā)明第二實施例中圖像產(chǎn)品信息提取方法的流程圖。
[0056]步驟S201，獲取圖像中用戶選擇的目標(biāo)區(qū)域；
[0057]步驟S202，將目標(biāo)區(qū)域擴展為完整目標(biāo)區(qū)域；
[0058]步驟S203，提取完整目標(biāo)區(qū)域的特征信息；
[0059]本實施例的完整目標(biāo)區(qū)域為目標(biāo)區(qū)域及其周邊近似區(qū)域的連通區(qū)域總和，例如，目標(biāo)區(qū)域為一件衣服的袖口、衣領(lǐng)或衣角，則在擴展時，將目標(biāo)區(qū)域擴展為整件衣服，作為完整目標(biāo)區(qū)域。
[0060]步驟S204，在產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫中，獲取與特征信息匹配的產(chǎn)品信息；
[0061]步驟S205，顯示產(chǎn)品信息。
[0062]本實施例有效利用圖片中存在的商標(biāo)信息、顏色、樣式、紋理等，為用戶提供圖片中存在的產(chǎn)品詳細(xì)信息，避免了用戶通過網(wǎng)絡(luò)搜索產(chǎn)品信息所帶來的麻煩，使產(chǎn)品信息獲取更加快捷、方便，有效提高用戶體驗的愉悅感。
[0063]如圖3所示，圖3為本發(fā)明第三實施例中圖像產(chǎn)品信息提取方法的流程圖。
[0064]步驟S301，獲取圖像中用戶選擇的目標(biāo)區(qū)域；
[0065]步驟S302，將目標(biāo)區(qū)域擴展為完整目標(biāo)區(qū)域；
[0066]步驟S303，提取完整目標(biāo)區(qū)域的商標(biāo)特征信息；
[0067]本實施例的特征信息包括商標(biāo)特征信息，產(chǎn)品商標(biāo)格式化后一般分布在一個矩形區(qū)域內(nèi)，可以采用行列掃描方法對商標(biāo)信息進(jìn)行查詢搜索。
[0068]步驟S304，在產(chǎn)品商標(biāo)數(shù)據(jù)庫中，獲取與商標(biāo)特征信息匹配的產(chǎn)品信息；[0069]步驟S305，顯示產(chǎn)品信息。
[0070]本實施例的產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫包括產(chǎn)品商標(biāo)數(shù)據(jù)庫，即預(yù)先在產(chǎn)品商標(biāo)數(shù)據(jù)庫中存儲大量商標(biāo)信息數(shù)據(jù)，將圖片中提取到的商標(biāo)特征信息作為特征參數(shù)，與產(chǎn)品商標(biāo)數(shù)據(jù)庫中存儲的商標(biāo)信息數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，并將產(chǎn)品商標(biāo)數(shù)據(jù)庫中存儲的匹配的商標(biāo)信息數(shù)據(jù)所對應(yīng)的產(chǎn)品信息輸出顯示，避免了用戶通過網(wǎng)絡(luò)搜索產(chǎn)品信息所帶來的麻煩，使產(chǎn)品信息獲取更加快捷、方便，有效提高用戶體驗的愉悅感。
[0071]如圖4所示，圖4為本發(fā)明第四實施例中圖像產(chǎn)品信息提取方法的流程圖。
[0072]步驟S401，獲取圖像中用戶選擇的目標(biāo)區(qū)域；
[0073]步驟S402，將目標(biāo)區(qū)域擴展為完整目標(biāo)區(qū)域；
[0074]步驟S403，提取完整目標(biāo)區(qū)域的樣式特征信息；
[0075]本實施例的特征信息包括樣式特征信息，例如產(chǎn)品的顏色、紋理、款式等。
[0076]步驟S404，在產(chǎn)品樣式數(shù)據(jù)庫中，獲取與樣式特征信息匹配的產(chǎn)品信息；
[0077]步驟S405，顯示產(chǎn)品信息。
[0078]本實施例的產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫包括產(chǎn)品樣式數(shù)據(jù)庫，即預(yù)先在產(chǎn)品商標(biāo)數(shù)據(jù)庫中存儲大量的產(chǎn)品顏色、紋理、款式等，并綜合考慮顏色、紋理、款式組合后形成的產(chǎn)品樣式信息數(shù)據(jù)，將圖片中提取到的樣式特征信息作為特征參數(shù)，與產(chǎn)品樣式數(shù)據(jù)庫中存儲的樣式信息數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，包括對顏色、紋理、款式的多種組合，并將產(chǎn)品樣式數(shù)據(jù)庫中存儲的匹配的樣式信息數(shù)據(jù)所對應(yīng)的產(chǎn)品信息輸出顯示，避免了用戶通過網(wǎng)絡(luò)搜索產(chǎn)品信息所帶來的麻煩，使產(chǎn)品信息獲取更加快捷、方便，有效提高用戶體驗的愉悅感。
[0079]如圖5所示，圖5為本發(fā)明第五實施例中圖像產(chǎn)品信息提取方法的流程圖。
[0080]步驟S501，獲取圖像中用戶選擇的目標(biāo)區(qū)域；
[0081]步驟S502，將目標(biāo)區(qū)域擴展為完整目標(biāo)區(qū)域；
[0082]步驟S503，掃描完整目標(biāo)區(qū)域，并在掃描結(jié)果中查詢商標(biāo)特征信息；
[0083]步驟S504，判斷是否查詢到商標(biāo)特征彳目息；如果是，則執(zhí)彳了步驟505 ;如果否，則執(zhí)行步驟507 ；
[0084]步驟S505，提取完整目標(biāo)區(qū)域的商標(biāo)特征信息；
[0085]步驟S506，在產(chǎn)品商標(biāo)數(shù)據(jù)庫中，獲取與商標(biāo)特征信息匹配的產(chǎn)品信息，并執(zhí)行步驟 S509 ；
[0086]步驟S507，提取完整目標(biāo)區(qū)域的樣式特征信息；
[0087]步驟S508，在產(chǎn)品樣式數(shù)據(jù)庫中，獲取與樣式特征信息匹配的產(chǎn)品信息，并執(zhí)行步驟 S509 ；
[0088]步驟S509，顯示產(chǎn)品信息。
[0089]本實施例考慮到產(chǎn)品商標(biāo)格式化后一般分布在一個矩形區(qū)域內(nèi)，可以采用行列掃描方法對商標(biāo)特征信息進(jìn)行查詢搜索，商標(biāo)查詢較樣式查詢更加容易，處理速度更快，因此首先進(jìn)行產(chǎn)品的商標(biāo)查詢。但由于并非所有的產(chǎn)品中都能存在商標(biāo)特征信息，在無法獲取商標(biāo)特征信息的情況下，則采用樣式查詢的方式，為用戶推薦相同或相近似的產(chǎn)品信息。商標(biāo)查詢與樣式查詢的配合，使產(chǎn)品信息的獲取更加全面，所獲得的產(chǎn)品信息準(zhǔn)確率更高，有效提聞用戶體驗。
[0090]如圖6所示，圖6為本發(fā)明第六實施例中圖像產(chǎn)品信息提取方法的流程圖。[0091]步驟S601，獲取圖像中用戶選擇的目標(biāo)區(qū)域；
[0092]步驟S602，將目標(biāo)區(qū)域擴展為完整目標(biāo)區(qū)域；
[0093]步驟S603，提取完整目標(biāo)區(qū)域的特征信息；
[0094]步驟S604，將特征信息輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)機完成特征匹配，并輸出與特征信息匹配的產(chǎn)品信息；
[0095]步驟S605，顯示產(chǎn)品信息。
[0096]本實施例的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)機為經(jīng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫中存儲的產(chǎn)品信息訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，預(yù)先建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)數(shù)據(jù)庫中存在的商品信息，訓(xùn)練對應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，獲得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)機。例如，選擇BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back Propagation),其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)包括輸入層(input)、隱層(hide layer)和輸出層(output layer),能學(xué)習(xí)和存忙大量的輸入-輸出模式映射關(guān)系，而無需事前揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程；它的學(xué)習(xí)規(guī)則是使用最速下降法，通過反向傳播來不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，使網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最小。為了保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，可將產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)機都存儲在云端，并根據(jù)商品商標(biāo)、商品樣式變化情況定期更新云端數(shù)據(jù)。
[0097]如圖7所示，圖7為本發(fā)明第七實施例中圖像產(chǎn)品信息提取裝置的結(jié)構(gòu)示意圖，該實施例提到的一種圖像產(chǎn)品信息提取裝置，包括:
[0098]獲取模塊10，用于獲取圖像中用戶選擇的目標(biāo)區(qū)域；
[0099]特征提取模塊20，用于提取目標(biāo)區(qū)域的特征信息；
[0100]匹配模塊30，用于在產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫中，獲取與特征信息匹配的產(chǎn)品信息。
[0101]本實施例中，用戶利用觸摸屏在智能終端上顯示的圖片中選擇感興趣產(chǎn)品，生成目標(biāo)區(qū)域，并輸出至獲取模塊10，該目標(biāo)區(qū)域可以只是感興趣產(chǎn)品的某一部分，例如一件衣服的袖口、衣領(lǐng)、衣角等。特征提取模塊20從目標(biāo)區(qū)域中提取特征信息，該特征信息可包括商標(biāo)、顏色、紋理、款式等。產(chǎn)品特征信息提取的目的在于，原始產(chǎn)品的特征數(shù)量很大，即原始樣本處于一個高維空間中，為了便于后續(xù)分析，需通過映射或者變換的方式將此高維空間中的特征用低維空間的特征來描述，有利于簡化產(chǎn)品信息獲取流程，提高產(chǎn)品信息匹配的處理效率。由于智能終端內(nèi)預(yù)先建立有產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫，例如包括產(chǎn)品商標(biāo)數(shù)據(jù)庫和產(chǎn)品樣式數(shù)據(jù)庫，預(yù)先將產(chǎn)品商標(biāo)參數(shù)、產(chǎn)品樣式參數(shù)、商家信息參數(shù)等作為產(chǎn)品信息存儲至產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫中，信息匹配時，匹配模塊30在產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫中查找與特征信息匹配的產(chǎn)品信息，有效利用圖片中存在的商標(biāo)信息、顏色、樣式、紋理等信息，為用戶提供圖片中存在的產(chǎn)品詳細(xì)信息，或推薦擅長此款產(chǎn)品的商家信息，避免了用戶通過網(wǎng)絡(luò)搜索產(chǎn)品信息所帶來的麻煩，使產(chǎn)品信息獲取更加快捷、方便，有效提高用戶體驗的愉悅感。此外，本實施例還可以在獲取產(chǎn)品信息后，通過網(wǎng)絡(luò)將智能終端鏈接到與產(chǎn)品信息相關(guān)聯(lián)的網(wǎng)頁上，便于用戶進(jìn)一步查詢搜索感興趣產(chǎn)品的其他信息。
[0102]本發(fā)明實施例的匹配模塊30還用于，將特征信息輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)機完成特征匹配，并輸出與特征信息匹配的產(chǎn)品信息，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)機為經(jīng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫中存儲的產(chǎn)品信息訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
[0103]本實施例的匹配模塊30采用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)機為經(jīng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫中存儲的產(chǎn)品信息訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，預(yù)先建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)數(shù)據(jù)庫中存在的商品信息，訓(xùn)練對應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，獲得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)機。例如，選擇BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back Propagation),其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)包括輸入層(input)、隱層(hide layer)和輸出層(output layer),能學(xué)習(xí)和存忙大量的輸入-輸出模式映射關(guān)系，而無需事前揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程；它的學(xué)習(xí)規(guī)則是使用最速下降法，通過反向傳播來不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，使網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最小。為了保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，可將產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)機都存儲在云端，并根據(jù)商品商標(biāo)、商品樣式變化情況定期更新云端數(shù)據(jù)。
[0104]如圖8所示，圖8為本發(fā)明第八實施例中圖像產(chǎn)品信息提取裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。特征提取模塊20包括:
[0105]擴展單元21，用于將目標(biāo)區(qū)域擴展為完整目標(biāo)區(qū)域，完整目標(biāo)區(qū)域為目標(biāo)區(qū)域及其周邊近似區(qū)域的連通區(qū)域總和；
[0106]提取單元22，用于提取完整目標(biāo)區(qū)域的特征信息；
[0107]本實施例的擴展單元21將目標(biāo)區(qū)域及其周邊近似區(qū)域的連通區(qū)域總和擴展為完整目標(biāo)區(qū)域，例如，目標(biāo)區(qū)域為一件衣服的袖口、衣領(lǐng)或衣角，則在擴展時，將目標(biāo)區(qū)域擴展為整件衣服，作為完整目標(biāo)區(qū)域，采用提取單元22提取圖片中存在的商標(biāo)信息、顏色、樣式、紋理等特征信息參數(shù)，為用戶提供圖片中存在的產(chǎn)品詳細(xì)信息，避免了用戶通過網(wǎng)絡(luò)搜索產(chǎn)品信息所帶來的麻煩，使產(chǎn)品信息獲取更加快捷、方便，有效提高用戶體驗的愉悅感。
[0108]如圖9所示，圖9為本發(fā)明第九實施例中圖像產(chǎn)品信息提取裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。匹配模塊30包括:
[0109]商標(biāo)匹配單元31，用于在產(chǎn)品商標(biāo)數(shù)據(jù)庫中，獲取與商標(biāo)特征信息匹配的產(chǎn)品信
肩、O
[0110]本實施例的特征信息包括商標(biāo)特征信息，產(chǎn)品商標(biāo)格式化后一般分布在一個矩形區(qū)域內(nèi)，可以采用提取單元22對目標(biāo)區(qū)域或完整目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行行列掃描方法，實現(xiàn)對商標(biāo)信息的查詢搜索。產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫包括產(chǎn)品商標(biāo)數(shù)據(jù)庫，即預(yù)先在產(chǎn)品商標(biāo)數(shù)據(jù)庫中存儲大量商標(biāo)信息數(shù)據(jù)，采用商標(biāo)匹配單元31將圖片中提取到的商標(biāo)特征信息作為特征參數(shù)，與產(chǎn)品商標(biāo)數(shù)據(jù)庫中存儲的商標(biāo)信息數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，并將產(chǎn)品商標(biāo)數(shù)據(jù)庫中存儲的匹配的商標(biāo)信息數(shù)據(jù)所對應(yīng)的產(chǎn)品信息輸出顯示，避免了用戶通過網(wǎng)絡(luò)搜索產(chǎn)品信息所帶來的麻煩，使產(chǎn)品信息獲取更加快捷、方便，有效提高用戶體驗的愉悅感。
[0111]如圖10所示，圖10為本發(fā)明第十實施例中圖像產(chǎn)品信息提取裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。匹配模塊30包括:
[0112]樣式匹配單元32，用于在產(chǎn)品樣式數(shù)據(jù)庫中，獲取與樣式特征信息匹配的產(chǎn)品信肩、O
[0113]本實施例的特征信息包括樣式特征信息，例如產(chǎn)品的顏色、紋理、款式等，可以采用提取單元22對目標(biāo)區(qū)域或完整目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行樣式信息查詢搜索。產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫包括產(chǎn)品樣式數(shù)據(jù)庫，即預(yù)先在產(chǎn)品商標(biāo)數(shù)據(jù)庫中存儲大量的產(chǎn)品顏色、紋理、款式等，并綜合考慮顏色、紋理、款式組合后形成的產(chǎn)品樣式信息數(shù)據(jù)，采用樣式匹配單元32將圖片中提取到的樣式特征信息作為特征參數(shù)，與產(chǎn)品樣式數(shù)據(jù)庫中存儲的樣式信息數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，包括對顏色、紋理、款式的多種組合，并將產(chǎn)品樣式數(shù)據(jù)庫中存儲的匹配的樣式信息數(shù)據(jù)所對應(yīng)的產(chǎn)品信息輸出顯示，避免了用戶通過網(wǎng)絡(luò)搜索產(chǎn)品信息所帶來的麻煩，使產(chǎn)品信息獲取更加快捷、方便，有效提高用戶體驗的愉悅感。
[0114]此外，本實施例考慮到產(chǎn)品商標(biāo)格式化后一般分布在一個矩形區(qū)域內(nèi)，可以首先采用提取單元22的行列掃描方法對商標(biāo)特征信息進(jìn)行查詢搜索，商標(biāo)查詢較樣式查詢更加容易，處理速度更快。但由于并非所有的產(chǎn)品中都能存在商標(biāo)特征信息，在提取單元22無法獲取商標(biāo)特征信息的情況下，則采用樣式查詢的方式，為用戶推薦相同或相近似的產(chǎn)品信息。商標(biāo)查詢與樣式查詢的配合，使產(chǎn)品信息的獲取更加全面，所獲得的產(chǎn)品信息準(zhǔn)確率更聞，有效提聞用戶體驗。
[0115]以上所述僅為本發(fā)明的優(yōu)選實施例，并非因此限制本發(fā)明的專利范圍，凡是利用本發(fā)明說明書及附圖內(nèi)容所作的等效結(jié)構(gòu)或等效流程變換，或直接或間接運用在其他相關(guān)的【技術(shù)領(lǐng)域】，均同理包括在本發(fā)明的專利保護(hù)范圍內(nèi)。
【權(quán)利要求】
1.一種圖像產(chǎn)品信息提取方法，其特征在于，包括步驟: 獲取圖像中用戶選擇的目標(biāo)區(qū)域； 提取所述目標(biāo)區(qū)域的特征信息； 在產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫中，獲取與所述特征信息匹配的產(chǎn)品信息。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像產(chǎn)品信息提取方法，其特征在于，所述提取目標(biāo)區(qū)域的特征信息的步驟包括: 將所述目標(biāo)區(qū)域擴展為完整目標(biāo)區(qū)域，所述完整目標(biāo)區(qū)域為所述目標(biāo)區(qū)域及其周邊近似區(qū)域的連通區(qū)域總和； 提取所述完整目標(biāo)區(qū)域的特征信息。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的圖像產(chǎn)品信息提取方法，其特征在于，所述特征信息包括商標(biāo)特征信息，所述產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫包括產(chǎn)品商標(biāo)數(shù)據(jù)庫； 所述在產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫中，獲取與所述特征信息匹配的產(chǎn)品信息的步驟包括: 在所述產(chǎn)品商標(biāo)數(shù)據(jù)庫中，獲取與所述商標(biāo)特征信息匹配的產(chǎn)品信息。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的圖像產(chǎn)品信息提取方法，其特征在于，所述特征信息包括樣式特征信息，所述產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫包括產(chǎn)品樣式數(shù)據(jù)庫； 所述在產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫中，獲取與所述特征信息匹配的產(chǎn)品信息的步驟包括: 在所述產(chǎn)品樣式數(shù)據(jù)庫中，獲取與所述樣式特征信息匹配的產(chǎn)品信息。
5.根據(jù)權(quán)利要求1至4任一項所述的圖像產(chǎn)品信息提取方法，其特征在于，所述在產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫中，獲取與所述特征信息匹配的產(chǎn)品信息的步驟包括: 將所述特征信息輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)機完成特征匹配，并輸出與所述特征信息匹配的產(chǎn)品信息，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)機為經(jīng)所述產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫中存儲的產(chǎn)品信息訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
6.一種圖像產(chǎn)品信息提取裝置，其特征在于，包括: 獲取模塊，用于獲取圖像中用戶選擇的目標(biāo)區(qū)域； 特征提取模塊，用于提取所述目標(biāo)區(qū)域的特征信息； 匹配模塊，用于在產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫中，獲取與所述特征信息匹配的產(chǎn)品信息。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的圖像產(chǎn)品信息提取裝置，其特征在于，所述特征提取模塊包括: 擴展單元，用于將所述目標(biāo)區(qū)域擴展為完整目標(biāo)區(qū)域，所述完整目標(biāo)區(qū)域為所述目標(biāo)區(qū)域及其周邊近似區(qū)域的連通區(qū)域總和； 提取單元，用于提取所述完整目標(biāo)區(qū)域的特征信息。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的圖像產(chǎn)品信息提取裝置，其特征在于，所述特征信息包括商標(biāo)特征信息，所述產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫包括產(chǎn)品商標(biāo)數(shù)據(jù)庫； 所述匹配模塊包括: 商標(biāo)匹配單元，用于在所述產(chǎn)品商標(biāo)數(shù)據(jù)庫中，獲取與所述商標(biāo)特征信息匹配的產(chǎn)品信息。
9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的圖像產(chǎn)品信息提取裝置，其特征在于，所述特征信息包括樣式特征信息，所述產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫包括產(chǎn)品樣式數(shù)據(jù)庫； 所述匹配模塊包括: 樣式匹配單元，用于在所述產(chǎn)品樣式數(shù)據(jù)庫中，獲取與所述樣式特征信息匹配的產(chǎn)品信息。
10.根據(jù)權(quán)利要求6至9任一項所述的圖像產(chǎn)品信息提取裝置，其特征在于，所述匹配模塊還用于: 將所述特征信息輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)機完成特征匹配，并輸出與所述特征信息匹配的產(chǎn)品信息，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)機為經(jīng)所述產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫中存儲的產(chǎn)品信息訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
【文檔編號】G06N3/08GK103489008SQ201210195818
【公開日】2014年1月1日 申請日期:2012年6月14日 優(yōu)先權(quán)日:2012年6月14日
【發(fā)明者】張靜 申請人:中興通訊股份有限公司