一種類同商品查找方法、系統(tǒng)及移動終端的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明適用于數據庫領域，提供了一種類同商品查找方法、系統(tǒng)及移動終端，所述方法包括：攝像采集目標商品的二維圖片；對所述二維圖片進行特征提取；根據所述二維圖片的特征提取結果和預設的樣本商品數據庫計算重構殘差值；根據所述重構殘差值和樣本商品數據庫確定與所述目標商品類同的樣本商品。實現本發(fā)明實施例不需要人工輸入數據，只需提供攝影采集的任意角度下目標商品的二維圖片即可快速得到較準確查找結果，操作容易，且具有良好的用戶體驗。
【專利說明】一種類同商品查找方法、系統(tǒng)及移動終端
【技術領域】
[0001]本發(fā)明屬于數據庫領域，尤其涉及一種類同商品查找方法、系統(tǒng)及移動終端。
【背景技術】
[0002]隨著互聯網的普及，網上購物的優(yōu)點日益突出，無論對消費者、企業(yè)還是市場都有著巨大的吸引力和影響力。對于消費者來說，網上購物給提供了方便的購買途徑，只要簡單的網絡操作，足不出戶，即可送貨上門。對于企業(yè)來說，網上銷售庫存壓力較小、經營成本低、經營規(guī)模不受場地限制等，通過互聯網對市場信息的及時反饋適時調整經營戰(zhàn)略，以此提高企業(yè)的經濟效益和參與國際競爭的能力。再次，對于整個市場經濟來說:這種新型的購物模式可在更大的范圍內、更廣的層面上以更高的效率實現資源配置。綜上，網絡購物突破了傳統(tǒng)商務的障礙，已成為一種重要的購物形式。
[0003]現有技術中，用戶通過網上購物系統(tǒng)登錄網上商城即可完成網上購物流程，由于網上商城提供了海量商品，需要用戶手動輸入搜索條件才能快速準確定位所要購買的商品范圍。例如某用戶想購買一款香水，通過在網上購物系統(tǒng)的搜索欄里鍵入香水的詳細信息，包括香水品牌、產地，型號、香型等。另外，如果用戶對于想要查找某個商品的類同商品時，仍然需要手動輸入搜索條件才能確定類同商品的范圍。更多時候，用戶只有某個商品的圖片信息或者模糊印象，此時，若需要查找該類同商品十分不便。
[0004]S卩，現有技術存在網上購物需要人工介入才能準確查找某一目標商品的類同商品，且查找速度較慢，效率不高的問題。

【發(fā)明內容】

[0005]本發(fā)明實施例的目的在于提供一種類同商品查找方法、系統(tǒng)及移動終端，旨在解決現有技術存在網上購物需要人工介入才能準確查找某一目標商品的類同商品，且查找速度慢、效率不高的問題。
[0006]本發(fā)明實施例是這樣實現的，一種類同商品查找方法，包括以下步驟:
[0007]攝像采集目標商品的二維圖片；
[0008]對所述二維圖片進行特征提取；
[0009]根據所述二維圖片的特征提取結果和預設的樣本商品數據庫計算重構殘差值；
[0010]根據所述重構殘差值和樣本商品數據庫確定與所述目標商品類同的樣本商品。
[0011]本發(fā)明實施例的另一目的在于提供一種類同商品查找系統(tǒng)，系統(tǒng)包括:
[0012]攝像單元，用于攝像采集目標商品的二維圖片；
[0013]特征提取單元，用于對所述攝像單元采集的二維圖片進行特征提??；
[0014]重構殘差值計算單元，用于根據所述特征提取單元提取的特征結果和預設的樣本商品數據庫計算重構殘差值；
[0015]類同確定單元，用于根據所述重構殘差值計算單元計算的重構殘差值和所述樣本商品數據庫確定與所述目標商品類同的樣本商品。[0016]本發(fā)明實施例的另一目的在于提供一種包括上述類同商品查找系統(tǒng)的移動終端。
[0017]在本實施例中，將采集的二維圖片進行特征提取后，根據預設的樣本商品數據庫計算重構殘差值，根據重構殘差值在樣本商品數據庫中確定與目標商品類同的樣本商品，實現本發(fā)明實施例不需要人工輸入數據，只需提供攝影采集的任意角度下目標商品的二維圖片即可快速得到較準確查找結果，操作容易，且具有良好的用戶體驗。同時，隨著樣本商品數據庫所包含的樣本商品不斷增加，查找結果更接近滿足用戶需求。具有廣泛的市場應用前景。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0018]圖1是本發(fā)明實施例一提供的類同商品查找方法的實現流程圖；
[0019]圖2是本發(fā)明實施例二提供的類同商品查找方法的實現流程圖；
[0020]圖3是本發(fā)明實施例三提供的類同商品查找系統(tǒng)的結構框架圖；
[0021]圖4是本發(fā)明實施例四提供的類同商品查找系統(tǒng)的結構框架圖；
[0022]圖5是本發(fā)明實施例五提供的移動終端的結構框架圖；
[0023]圖6是本發(fā)明實施例六提供的移動終端的結構框架圖。
【具體實施方式】
[0024]為了使本發(fā)明的目的、技術方案及優(yōu)點更加清楚明白，以下結合附圖及實施例，對本發(fā)明進行進一步詳細說明。應當理解，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。
[0025]本發(fā)明實施例提供一種類同商品查找方法，將采集的二維圖片進行特征提取后，根據預設的樣本商品數據庫計算重構殘差值，根據重構殘差值在樣本商品數據庫中確定與目標商品類同的樣本商品，通過本發(fā)明實施例可方便快速得到較為準確的查找結果，具有良好的用戶體驗和市場應用前景。
[0026]以下結合具體實施例對本發(fā)明的實現進行詳細描述:
[0027]實施例一
[0028]圖1示出了本發(fā)明實施例一提供的類同商品查找方法的實現流程，該方法可以應用在商品掃描裝置中，該商品掃描裝置可以是收銀機，也可以內置于移動終端中，本發(fā)明以移動終端為例來進行說明，詳述如下:
[0029]圖1示出了本發(fā)明實施例提供的類同商品查找方法的處理流程。
[0030]在步驟SlOl中，攝像采集目標商品的二維圖片。
[0031]在本實施例中，攝像采集的二維圖片可以是任意角度拍攝的目標商品的二維圖片。
[0032]在步驟S102中，對二維圖片進行特征提取。
[0033]在本實施例中，二維圖片的特征提取為尺度不變特征變換(Scale-1nvariantfeature transform, SIFT)提取,SIFT是在空間尺度中尋找極值點，并提取出其位置、尺度、旋轉不變量，由于SIFT特征是基于物體上的一些局部外觀的興趣點而與影像的大小和旋轉無關，對于光線、噪聲、些微視角改變的容忍度較高，已經廣泛應用于物體辨識、機器人地圖感知與導航、影像縫合、3D模型建立、手勢辨識、影像追蹤和動作比對等【技術領域】。[0034]在步驟S103中，根據二維圖片的特征提取結果和預設的樣本商品數據庫計算重
構殘差值。
[0035]在步驟S103之前，類同商品查找方法還可以包括步驟:
[0036]構建樣本商品數據庫。
[0037]在本實施例中，樣本商品可以是已上架商品，也可以是待上架商品，還可以是設計完成待生產產品，構建樣本商品數據庫的步驟詳述如下:
[0038]第一階段，根據樣本商品三維模型的三個主方向上的輪廓圖構造輪廓特征。
[0039]首先使用主成分分析(Principal components analysis, PCA)方法和縮放變換將樣本商品三維模型規(guī)范化到單位立方體中，然后將樣本商品三維模型平行投影到三個主平面上，得到三個輪廓。對每個輪廓進行采樣，即從輪廓圖的中心向輪廓等角距發(fā)射射線，將中心到輪廓的距離作為采樣值，并對采樣值進行SIFT變換，得到樣本商品輪廓特征。其中，采用的PCA圖像預處理方法具有平移、旋轉和縮放不變性的優(yōu)點，是圖像處理領域常用的技術手段，縮放變換方法 可以是最近領域插值、雙三次插值和雙線性插值等，具體不再詳述。
[0040]第二階段，對樣本商品輪廓特征進行字典訓練，得到樣本商品對應的訓練矩陣，將樣本商品對應的訓練矩陣存入樣本商品數據庫。
[0041]記第η個樣本商品輪廓特征的第m個SIFT特征向量為，μ是字典重構特征向
量，采樣的第η個樣本商品輪廓特征1(11)和μ之間的誤差可以表示為:
【權利要求】
1.一種類同商品查找方法，包括以下步驟: 攝像采集目標商品的二維圖片； 對所述二維圖片進行特征提?。? 根據所述二維圖片的特征提取結果和預設的樣本商品數據庫計算重構殘差值； 根據所述重構殘差值和樣本商品數據庫確定與所述目標商品類同的樣本商品。
2.如權利要求 1所述的方法，其特征在于，在所述根據所述二維圖片的特征提取結果和預設的樣本商品數據庫計算重構殘差值的步驟之前，所述方法還包括: 構建所述樣本商品數據庫； 所述構建所述樣本商品數據庫的步驟具體為: 根據所述樣本商品的三維模型三個主方向上的輪廓圖提取輪廓特征； 對所述輪廓特征進行字典訓練，得到樣本商品對應的訓練矩陣，將所述樣本商品對應的訓練矩陣存入樣本商品數據庫中。
3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據所述二維圖片的特征提取結果和預設的樣本商品數據庫計算重構殘差值的步驟具體為: 對所述樣本商品數據庫中所有樣本商品的訓練矩陣進行橫向排列得到欠定矩陣； 根據預設的重構誤差值和所述欠定矩陣對所述二維圖片進行重構，得到二維圖片對應的重構矩陣； 根據所述二維圖片對應的重構矩陣和樣本商品對應的訓練矩陣計算所述樣本商品對應的重構殘差值； 所述根據所述重構殘差值和樣本商品數據庫確定與所述目標商品類同的樣本商品的步驟具體為: 將所述樣本商品對應的重構殘差值按照升序排列，前端排列的重構殘差值對應的樣本商品與所述目標商品類同。
4.如權利要求1或2或3所述的方法，其特征在于，所述樣本商品數據庫還包含樣本商品關鍵詞，所述根據所述重構殘差值和樣本商品數據庫確定所述目標商品的類同商品的步驟之后，所述方法還包括: 對所述二維圖片進行字符提取； 將確定的與所述目標商品類同的樣本商品的關鍵詞與所述二維圖片的字符提取結果進行匹配； 根據匹配的結果對所述與目標商品類同的樣品商品進行篩選。
5.如權利要求4所述的方法，其特征在于，所述輪廓特征根據尺度不變特征轉換提取。
6.一種類同商品查找系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括: 攝像單元，用于攝像采集目標商品的二維圖片； 特征提取單元，用于對所述攝像單元采集的二維圖片進行特征提?。? 重構殘差值計算單元，用于根據所述特征提取單元提取的特征結果和預設的樣本商品數據庫計算重構殘差值； 類同確定單元，用于根據所述重構殘差值計算單元計算的重構殘差值和所述樣本商品數據庫確定與所述目標商品類同的樣本商品。
7.如權利要求8所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)還包括:樣本商品數據庫構建單元，用于構建所述樣本商品數據庫； 所述樣本商品數據庫構建單元進一步包括: 輪廓特征提取模塊，用于根據所述樣本商品的三維模型三個主方向上的輪廓圖提取輪廓特征； 字典訓練模塊，用于對所述輪廓特征提取模塊提取的輪廓特征進行字典訓練，得到樣本商品對應的訓練矩陣，將樣本商品對應的訓練矩陣存入樣本商品數據庫。
8.如權利要求6所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述重構殘差值計算單元包括: 欠定矩陣獲取模塊，用于對所述樣本商品數據庫中所有樣本商品對應的訓練矩陣進行橫向排列得到欠定矩陣； 重構模塊，用于根據預設的重構誤差值和所述欠定矩陣對所述二維圖片進行重構，得到二維圖片對應的重構矩陣； 重構殘差值計算模塊，用于根據所述重構模塊得到的二維圖片對應的重構矩陣和所述樣本商品數據庫中樣本商品的訓練矩陣計算所述樣本商品對應的重構殘差值。
9.如權利要求6或7或8所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述樣本商品數據庫還包含樣本商品關鍵詞，所述系統(tǒng)還包括: 字符提取單元，用于對所述攝像單元采集的二維圖片進行字符提?。? 關鍵詞匹配單元，用于將類同確定單元確定的與所述目標商品類同的樣本商品的關鍵詞與所述二維圖片的字符提取結果進行匹配； 篩選單元，用于根據關鍵詞匹配單元匹配的結果對所述類同確定單元確定的與所述目標商品類同的樣本商品進行篩選。
10.一種包括權利要求6所述的類同商品查找系統(tǒng)的移動終端。
【文檔編號】G06F17/30GK103995812SQ201310053449
【公開日】2014年8月20日 申請日期:2013年2月19日 優(yōu)先權日:2013年2月19日
【發(fā)明者】王召福, 朱建寶, 周騰 申請人:廣州星海傳媒有限公司, 廣州智慧家庭技術標準促進中心