(57)【要約】      （修正有）【課題】敵対的生成ネットワークに基づくモデル衣服推薦方法を提供する。【解決手段】本発明は、敵対的生成ネットワークに基づくモデル衣服推薦方法を提供するものであり、各モデル衣服画像と各訓練平面状衣服画像をペアマッチして衣服画像マッチングペアを得るステップと、訓練モデル衣服画像と訓練平面状衣服画像を敵対的生成ネットワークモデル内の生成器と判別器内に入力して訓練し、訓練済みの生成器と訓練済みの判別器を含む訓練済みの敵対的生成ネットワークモデルを得るステップと、マッチング待ちモデル衣服画像を訓練済みの敵対的生成ネットワークモデル内に入力して画像マッチングを実施し、訓練済みの敵対的生成ネットワークモデルにマッチングした訓練平面状衣服画像を入力するステップと、訓練平面状衣服画像に基づきデフォルトの衣服画像データベースにおいてスクリーニングすると共に衣服推薦結果を得るステップと、を含む。【選択図】図１
2020013543.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
敵対的生成ネットワークに基づくコンピュータのモデル衣服推薦方法であって、
ネットワーク上の複数の訓練モデル衣服画像及び複数の訓練平面状衣服画像を取得し、各前記モデル衣服画像と各前記訓練平面状衣服画像をペアマッチして衣服画像マッチングペアを得る衣服画像ペアマッチステップＡと、
前記訓練モデル衣服画像と前記訓練平面状衣服画像を前記敵対的生成ネットワークモデル内の生成器と判別器内に入力して訓練し、訓練済みの生成器と訓練済みの判別器を含む訓練済みの敵対的生成ネットワークモデルを得る敵対的生成ネットワークモデル構築ステップＢと、
マッチング待ちモデル衣服画像を前記訓練済みの敵対的生成ネットワークモデル内に入力して画像マッチングを実施し、前記訓練済みの敵対的生成ネットワークモデルにマッチングした訓練平面状衣服画像を入力する平面状画像マッチングステップＣと、
前記訓練平面状衣服画像に基づきデフォルトの衣服画像データベースにおいてスクリーニングすると共に衣服推薦結果を得る衣服推薦ステップＤと、
を含むことを特徴とする、敵対的生成ネットワークに基づくモデル衣服推薦方法。
【請求項２】
前記ステップＡは、
複数の訓練モデル衣服画像及び複数の訓練平面状衣服画像を取得し、カテゴリにより前記訓練モデル衣服画像に対しモデルＩＤを標定し、カテゴリにより前記訓練平面状衣服画像に対し平面状ＩＤを標定するステップＡ１と、
前記モデルＩＤ及び前記平面状ＩＤにより前記訓練モデル衣服画像及び前記平面状衣服画像をペアマッチすると共に衣服画像マッチングペアを得るステップＡ２と、
を含むことを特徴とする、請求項１に記載の敵対的生成ネットワークに基づくモデル衣服推薦方法。
【請求項３】
前記モデルＩＤは、トップス、ジャケット、ズボン、スカート、ワンピース、オールインワンを含み、前記平面状ＩＤがトップス、ジャケット、ズボン、スカート、ワンピース、オールインワンを含むことを特徴とする、請求項２に記載の敵対的生成ネットワークに基づくモデル衣服推薦方法。
【請求項４】
前記ステップＡ２は、具体的に前記モデルＩＤと前記平面状ＩＤが同じ場合、前記モデルＩＤが対応する前記訓練モデル衣服画像と前記平面状ＩＤが対応する前記平面状衣服画像をペアマッチすると共に衣服画像マッチングペアを得ることを特徴とする、請求項２に記載の敵対的生成ネットワークに基づくモデル衣服推薦方法。
【請求項５】
前記ステップＢは、
前記訓練モデル衣服を前記生成器内に入力し、前記生成器が第１出力画像を出力するステップＢ１と、
第１出力画像と前記訓練モデル衣服を融合して１枚の新しい第１融合画像を構成し、前記訓練モデル衣服に基づき前記衣服画像マッチングペア内から対応する前記訓練平面状衣服を見つけ出し、前記衣服画像マッチングペア中の画像を融合して第２融合画像を得；前記第１融合画像及び前記第２融合画像を各々前記判別器内に入力し、前記判別器が各々数値sr及びsfを出力するステップＢ２と、
前記訓練平面状衣服及び前記第１出力画像を各々前記判別器内に入力し、前記判別器が数値pr及びpfを出力するステップＢ３と、
前記sr、sf、pr及びpfにより前記判別器の損失関数、前記生成器の損失関数及び前記敵対的生成ネットワークモデル内の分類器の損失関数を計算するステップＢ４と、
前記判別器の損失関数、前記生成器の損失関数及び前記敵対的生成ネットワークモデル内の分類器の損失関数がいずれも収束を達成するまで、前記訓練モデル衣服画像及び前記訓練平面状衣服画像を前記敵対的生成ネットワークモデル内の生成器及び判別器内に入力して訓練し、収束した前記訓練済みの敵対的生成ネットワークモデルを得るステップＢ５と、
を含むことを特徴とする、請求項１に記載の敵対的生成ネットワークに基づくモデル衣服推薦方法。
【請求項６】
前記ステップＢ５は、具体的に確率的勾配降下法により、前記判別器の損失関数、前記生成器の損失関数及び前記敵対的生成ネットワークモデル内の分類器の損失関数がいずれも収束を達成するまで、前記訓練モデル衣服画像及び前記訓練平面状衣服画像を前記敵対的生成ネットワークモデル内の生成器及び判別器内に入力して訓練し、収束した前記訓練済みの敵対的生成ネットワークモデルを得ることを特徴とする、請求項５に記載の敵対的生成ネットワークに基づくモデル衣服推薦方法。
【請求項７】
前記ステップＣは、具体的にマッチング待ちモデル衣服画像を前記訓練済みの敵対的生成ネットワークモデル内に入力して画像を変換し、前記訓練済みの敵対的生成ネットワークモデルが前記マッチング待ちモデル衣服画像に基づき対応する前記衣服画像マッチングペアをスクリーニングし、前記衣服画像マッチングペア内において対応する訓練平面状衣服画像をスクリーニングすることを特徴とする、請求項５に記載の敵対的生成ネットワークに基づくモデル衣服推薦方法。
【請求項８】
前記ステップＤは、具体的にデフォルトＶＧＧネットモデルを使用して前記訓練平面状衣服画像内の衣服特徴を抽出し、前記衣服特徴に基づきデフォルト衣服データベース内においてスクリーニングすると共に衣服推薦結果を得ることを特徴とする、請求項１に記載の敵対的生成ネットワークに基づくモデル衣服推薦方法。
【請求項９】
前記衣服推薦結果は、少なくとも１０枚の衣服画像であることを特徴とする、請求項１に記載の敵対的生成ネットワークに基づくモデル衣服推薦方法。
【請求項１０】
前記衣服推薦結果をユーザーに送信するステップＥを更に含むことを特徴とする、請求項１に記載の敵対的生成ネットワークに基づくモデル衣服推薦方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理分野に関し、特に、敵対的生成ネットワークに基づくモデル衣服推薦方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネットの普及及び発展につれ、電子商取引が個人の生活に馴染み、ネットショッピングの理念も徐々に人々の心に浸透してきた。ネットショッピングがファッションと深く融合し、インターネットのショッピング分野における優越性及び統合性を十分発揮することは、すでに急務となっている。映画、ドラマ、ファッションストリートスナップのネットワークビデオを含み、インターネットデータの大きな構成部分となり、その数量及びトラフィックの飛躍的な増大に伴い、ビデオユーザーグループも飛躍的に拡大している。ビデオ内のスターと同じデザインのものは、往々にして人々が追いかける潮流となり、これら同じデザインものにおいて最大の構成部分が服装である。如何にして迅速かつ正確に中のスターと同じデザインものを検索してユーザーに推薦するかが、ビデオユーザーの普遍的に関心を寄せている焦点となり、研究結果でも周辺産業の転換率及びユーザー体験満足度を大幅に向上でき、インターネット思想の発散が潜在的なユーザーの趣味や需要をより掘り起こすことができる。
【０００３】
現在通常でも物体認識アルゴリズムを通じて衣服の画像における座標を取得し、座標により衣服の画像を分割すると共にデータベース内で検索しているが、現在の推薦方法は背景或いは皮膚等のノイズにより推薦の精度に影響を及ぼしている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、従来技術の不足を克服するため、現行の推薦方法は往々にして背景或いは皮膚等のノイズにより推薦の精度に影響を与える問題を解決できる敵対的生成ネットワークに基づくモデル衣服推薦方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の目的を達成するため、技術的解決策としては、次の通りとする。
敵対的生成ネットワークに基づくモデル衣服推薦方法は、
ネットワーク上の複数の訓練モデル衣服画像及び複数の訓練平面状衣服画像を取得し、各前記モデル衣服画像と各前記訓練平面状衣服画像をペアマッチして衣服画像マッチングペアを得る衣服画像ペアマッチステップＡと、
前記訓練モデル衣服画像と前記訓練平面状衣服画像を前記敵対的生成ネットワークモデル内の生成器と判別器内に入力して訓練し、訓練済みの生成器と訓練済みの判別器を含む訓練済みの敵対的生成ネットワークモデルを得る敵対的生成ネットワークモデル構築ステップＢと、
マッチング待ちモデル衣服画像を前記訓練済みの敵対的生成ネットワークモデル内に入力して画像マッチングを実施し、前記訓練済みの敵対的生成ネットワークモデルにマッチングした訓練平面状衣服画像を入力する平面状画像マッチングステップＣと、
前記訓練平面状衣服画像に基づきデフォルトの衣服画像データベースにおいてスクリーニングすると共に衣服推薦結果を得る衣服推薦ステップＤと、
を含む。
【０００６】
さらに、前記ステップＡは、
複数の訓練モデル衣服画像及び複数の訓練平面状衣服画像を取得し、カテゴリにより前記訓練モデル衣服画像に対しモデルＩＤを標定し、カテゴリにより前記訓練平面状衣服画像に対し平面状ＩＤを標定するステップＡ１と、
前記モデルＩＤ及び前記平面状ＩＤにより前記訓練モデル衣服画像及び前記平面状衣服画像をペアマッチすると共に衣服画像マッチングペアを得るステップＡ２と、
を含む。
【０００７】
さらに、前記モデルＩＤは、トップス、ジャケット、ズボン、スカート、ワンピース、オールインワンを含み、前記平面状ＩＤがトップス、ジャケット、ズボン、スカート、ワンピース、オールインワンを含む。
【０００８】
さらに、前記ステップＡ２は、具体的に前記モデルＩＤと前記平面状ＩＤが同じ場合、前記モデルＩＤが対応する前記訓練モデル衣服画像と前記平面状ＩＤが対応する前記平面状衣服画像をペアマッチすると共に衣服画像マッチングペアを得る。
【０００９】
さらに、前記ステップＢは、
前記訓練モデル衣服を前記生成器内に入力し、前記生成器が第１出力画像を出力するステップＢ１と、
第１出力画像と前記訓練済みモデル衣服を融合して１枚の新しい第１融合画像を構成し、前記訓練モデル衣服に基づき前記衣服画像マッチングペア内から対応する前記訓練平面状衣服を見つけ出し、前記衣服画像マッチングペア中の画像を融合して第２融合画像を得；前記第１融合画像及び前記第２融合画像を各々前記判別器内に入力し、前記判別器が各々数値sr及びsfを出力するステップＢ２と、
前記訓練平面状衣服及び前記第１出力画像を各々前記判別器内に入力し、前記判別器が数値pr及びpfを出力するステップＢ３と、
前記sr、sf、pr及びpfにより前記判別器の損失関数、前記生成器の損失関数及び前記敵対的生成ネットワークモデル内の分類器の損失関数を計算するステップＢ４と、
前記判別器の損失関数、前記生成器の損失関数及び前記敵対的生成ネットワークモデル内の分類器の損失関数がいずれも収束を達成するまで、前記訓練モデル衣服画像及び前記訓練平面状衣服画像を前記敵対的生成ネットワークモデル内の生成器及び判別器内に入力して訓練し、収束した前記訓練済みの敵対的生成ネットワークモデルを得るステップＢ５と、
を含む。
【００１０】
さらに、前記ステップＢ５は、具体的に確率的勾配降下法により、前記判別器の損失関数、前記生成器の損失関数及び前記敵対的生成ネットワークモデル内の分類器の損失関数がいずれも収束を達成するまで、前記訓練モデル衣服画像及び前記訓練平面状衣服画像を前記敵対的生成ネットワークモデル内の生成器及び判別器内に入力して訓練し、収束した前記訓練済みの敵対的生成ネットワークモデルを得る。
【００１１】
さらに、前記ステップＣは、具体的にマッチング待ちモデル衣服画像を前記訓練済みの敵対的生成ネットワークモデル内に入力して画像を変換し、前記訓練済みの敵対的生成ネットワークモデルが前記マッチング待ちモデル衣服画像に基づき対応する前記衣服画像マッチングペアをスクリーニングし、前記衣服画像マッチングペア内において対応する訓練平面状衣服画像をスクリーニングする。
【００１２】
さらに、前記ステップＤは、具体的にデフォルトＶＧＧネットモデルを使用して前記訓練平面状衣服画像内の衣服特徴を抽出し、前記衣服特徴に基づきデフォルト衣服データベース内においてスクリーニングすると共に衣服推薦結果を得る。
【００１３】
さらに、前記衣服推薦結果は、少なくとも１０枚の衣服画像である。
【００１４】
さらに、前記衣服推薦結果をユーザーに送信するステップＥを更に含む。
【発明の効果】
【００１５】
従来技術に比べると、本発明の敵対的生成ネットワークに基づくモデル衣服推薦方法は、取得した複数の訓練モデル衣服画像と複数の訓練平面状衣服画像をペアマッチして衣服画像マッチングペアを得；衣服マッチングペアを訓練データとして敵対的生成ネットワークモデル内に登録して訓練を行い、訓練済みの敵対的生成ネットワークモデルを得；マッチング待ちモデル衣服画像を前記訓練済みの敵対的生成ネットワークモデル内の生成器内に入力して画像を変換し、前記訓練済みの敵対的生成ネットワークモデルがマッチングした訓練平面状衣服画像を出力し；前記訓練平面状衣服画像に基づきデフォルト衣服画像データベース内においてスクリーニングすると共に衣服推薦結果を得ることによって、全過程は推薦結果の精度を向上し、推薦結果をより正確にさせ、衣服画像の分割により存在する可能性のある背景及び皮膚の誤差を防止する。
【００１６】
上記説明は、本発明の技術的解決策の概要のみであって、更に本発明の技術的手段を明確に理解すると共に明細書の内容に基づいて実施できるため、本発明の好ましい実施例を基に添付図面を組み合わせて以下に詳細に説明する。本発明の具体的実施形態は、以下の実施例及びその添付図面で示している。
【００１７】
ここで説明する添付図面は、本発明への更なる理解に用いられ、本願の一部を構成し、本発明の例示的な実施例及びその説明が本発明を解釈するために用いられ、本発明へ不適切な限定を構成しない。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の敵対的生成ネットワークに基づくモデル衣服推薦方法のフローチャート一である。
【図２】本発明の敵対的生成ネットワークに基づくモデル衣服推薦方法のフローチャート二である。
【図３】本発明の敵対的生成ネットワークに基づくモデル衣服推薦方法のフローチャート三である。
【図４】本発明の敵対的生成ネットワークに基づくモデル衣服推薦方法の動作状態を示す模式図一である。
【図５】本発明の敵対的生成ネットワークに基づくモデル衣服推薦方法の動作状態を示す模式図二である。
【図６】本発明の敵対的生成ネットワークに基づくモデル衣服推薦方法の動作状態を示す模式図三である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、添付図面及び具体的実施形態を組み合わせて本発明を更に記述する。ここで、説明すべき点は、互いに衝突しない前提において、次に記述する各実施例の間或いは各技術特徴の間は任意に組み合わせて新しい実施例を形成できる。
【００２０】
図１乃至図３に示す本発明の敵対的生成ネットワークに基づくモデル衣服推薦方法は、具体的に以下のステップを含む。
【００２１】
ステップＡ（衣服画像ペアマッチ）：ネットワーク上の複数の訓練モデル衣服画像及び複数の訓練平面状衣服画像を取得し、各モデル衣服画像と各訓練平面状衣服画像をペアマッチして衣服画像マッチングペアを得る。本実施例内のステップＡは具体的に以下のステップを含む
【００２２】
ステップＡ１：複数の訓練モデル衣服画像及び複数の訓練平面状衣服画像を取得し、カテゴリにより訓練モデル衣服画像に対しモデルＩＤを標定し、カテゴリにより訓練平面状衣服画像に対し平面状ＩＤを標定する。本実施例内では主にインターネットを通じて複数の訓練モデル衣服画像及び複数の訓練平面状衣服画像を得て、上記画像が様々異なるブランド（例えばｚａｒａ、ｕｎｉｑｌｏ、ｂｅｒｓｈｋａ、ｌｅｅ、ｃａ、ｍｏｃｏ等の２０種余りのブランド）からもので、ブランドを単位とし、各カテゴリ（トップス、ジャケット、ズボン、ワンピース、オールインワン、スカートの６カテゴリに分ける）は、訓練モデル衣服画像と訓練平面状衣服画像を含み、本実施例内で取得された画像は計２０万枚余りである。カテゴリにより対応するＩＤを標定し、モデルＩＤがトップス、ジャケット、ズボン、スカート、ワンピース、オールインワンを含み、平面状ＩＤがトップス、ジャケット、ズボン、スカート、ワンピース、オールインワンを含む。
【００２３】
ステップＡ２：モデルＩＤ及び平面状ＩＤにより訓練モデル衣服画像及び平面状衣服画像をペアマッチすると共に衣服画像マッチングペアを得る。図４に示すように、具体的にモデルＩＤと前記平面状ＩＤが同じ場合、モデルＩＤが対応する訓練モデル衣服画像と平面状ＩＤが対応する平面状衣服画像をペアマッチすると共に衣服画像マッチングペアを得る。例えば、モデルＩＤがトップスで、平面状ＩＤもトップスの時、対応する訓練モデル衣服画像と平面状衣服画像をペアマッチして衣服画像マッチングペアを得る。本実施例において、モデルＩＤはブランド名称を更に含み、平面状ＩＤもブランド名称を更に含み、すなわち、ペアマッチ過程においてカテゴリ及びブランドが同じ訓練モデル衣服画像と平面状衣服画像をペアマッチする。訓練平面状衣服画像は、衣服の平面画像のみを含み、訓練モデル衣服画像は人が衣服を着たような画像であり、画像内には人物と衣服が含まれる。
【００２４】
ステップＢ（敵対的生成ネットワークモデル構築）：訓練モデル衣服画像と訓練平面状衣服画像を敵対的生成ネットワークモデル内の生成器と判別器内に入力して訓練し、訓練済みの生成器と訓練済みの判別器内の訓練済みの敵対的生成ネットワークモデルを得る。本実施例において、敵対的生成ネットワーク（ＣａｔＧＡＮ）をベースにして敵対的生成ネットワーク（ＣａｔＧＡＮ）モデルは、主に生成器、判別器及び分類器といった３つ部分で構成される。図５に示すように、生成器は、１つのエンコーダ・デコーダの変形アーキテクチャにおいて実現し、そのアーキテクチャが対応する層間でスキップコネクションし、具体的にエンコーダ段階においてネットワークが対応する層の特徴量を接続してから畳み込み或いはバッチ正規化を行うことで、アップサンプリングを行い、このようなアーキテクチャは一般的に「Ｕ−Ｎｅｔ」と呼ばれる。判別器は、１つの畳み込んだ「ＰａｔｃｈＧＡＮ」であり、画像内の各領域の真偽の判定に用いられ；分類器は、１個のカテゴリ分類ネットワークで、画像分類ネットワークに類似し、生成された図が正しいカテゴリに属するかどうかを判定するために用いられる。ＣａｔＧＡＮの生成器は、主に１枚の人が衣服を着たような画像ｘから１枚の平面状衣服画像まで学習するためのマッピングｙ：Ｇ：ｘ→ｙを使用し；その判別器は、Ｄ：ｘ×ｙ→｛０，１｝と定義され、ここで、０は判別器に入力されたマッチングペアが
2020013543.tif 000003
【００２５】
本実施例のステップＢは、以下のステップを含む。
【００２６】
ステップＢ１：訓練モデル衣服を前記生成器内に入力し、生成器が第１出力画像を出力する。
【００２７】
ステップＢ２：第１出力画像と訓練済みモデル衣服を融合して１枚の新しい第１融合画像を構成し、訓練モデル衣服に基づき衣服画像マッチングペア内から対応する訓練平面状衣服を見つけ出し、衣服画像マッチングペア中の画像を融合して第２融合画像を得；第１融合画像及び第２融合画像を各々判別器内に入力し、判別器が各々数値sr及びsfを出力する。ここで、srは、判別器への入力が実のマッチングペア出力であり、sfは判別器への入力が偽のマッチングペアの出力であり、この判別損失を返し、判別器のパラメータを調整するために用いられる。
【００２８】
ステップＢ３：訓練平面状衣服及び第１出力画像を各々判別器内に入力し、判別器が数値pr及びpfを出力する。
【００２９】
ステップＢ４：sr、sf、pr及びpfにより判別器の損失関数、生成器の損失関数及び敵対的生成ネットワークモデル内の分類器の損失関数を計算する。本実施例において、図５に示すように、生成器は、１つのエンコーダ・デコーダの変形アーキテクチャにおいて実現し、そのアーキテクチャが対応する層間でスキップコネクションし、具体的にエンコーダ段階においてネットワークが対応する層の特徴量を接続してから畳み込み或いはバッチ正規化を行うことで、アップサンプリングを行い、このようなアーキテクチャは一般的に「Ｕ−Ｎｅｔ」と呼ばれる。判別器は、１つの畳み込んだ「ＰａｔｃｈＧＡＮ」であり、画像内の各領域の真偽の判定に用いられ；分類器は、１個のカテゴリ分類ネットワークで、画像分類ネットワークに類似し、生成された図が正しいカテゴリに属するかどうかを判定するために用いられる。ＣａｔＧＡＮの生成器は、主に１枚の人が衣服を着たような画像ｘから１枚の平面状衣服画像まで学習するためのマッピングｙ：Ｇ：ｘ→ｙを使用し；その判別器は、Ｄ：ｘ×ｙ→｛０，１｝と定義され、ここで、０は判別器に入力されたマッチングペアが
2020013543.tif 000004
【００３０】
判別器の損失関数は、公式（１）で表される。
【００３１】
【数１】
2020013543.tif 000005
2020013543.tif 000006
【００３２】
分類器の損失関数は、公式（２）で表される。
【００３３】
【数２】
2020013543.tif 000007
【００３４】
生成器の損失関数は、公式（３）で表される。
【００３５】
【数３】
2020013543.tif 000008
【００３６】
ステップＢ５：判別器の損失関数、生成器の損失関数及び敵対的生成ネットワークモデル内の分類器の損失関数がいずれも収束を達成するまで、訓練モデル衣服画像及び訓練平面状衣服画像を敵対的生成ネットワークモデル内の生成器及び判別器内に入力して訓練し、収束した訓練済みの敵対的生成ネットワークモデルを得る。具体的に確率的勾配降下法（ＳＧＤ）により、判別器の損失関数、生成器の損失関数及び敵対的生成ネットワークモデル内の分類器の損失関数がいずれも収束を達成するまで、訓練モデル衣服画像及び訓練平面状衣服画像を敵対的生成ネットワークモデル内の生成器及び判別器内に入力して訓練し、収束した前記訓練済みの敵対的生成ネットワークモデルを得る。
【００３７】
ステップＣ（平面状画像マッチング）：マッチング待ちモデル衣服画像を訓練済みの敵対的生成ネットワークモデル内に入力して画像マッチングを実施する。具体的にマッチング待ちモデル衣服画像を訓練済みの敵対的生成ネットワークモデル内に入力して画像を変換し、マッチング待ちモデル衣服画像が対応する訓練平面状衣服画像を生成し；図６に示すように、本実施例において、マッチング待ちモデル衣服画像を訓練済みの敵対的生成ネットワークモデル内に入力して画像をマッチングし、具体的にマッチング待ちモデル衣服画像を訓練済みの敵対的生成ネットワークモデル内に入力して画像を変換し、訓練済みの敵対的生成ネットワークモデルがマッチング待ちモデル衣服画像に基づき対応する衣服画像マッチングペアをスクリーニングし、衣服画像マッチングペア内において対応する訓練平面状衣服画像をスクリーニングする。図６内の入力は、マッチング待ちモデル衣服画像を訓練済みの敵対的生成ネットワークモデル内の訓練済みの生成器内に入力して画像を変換すると、図６のような対応する実の平面状画像を出力でき、図６内のＣａｔＧＡＮは本発明内の敵対的生成ネットワークモデルであり、これにより敵対的生成ネットワークモデル内の生成器が対応する訓練平面状衣服画像を出力する。
【００３８】
ステップＤ（衣服推薦）：訓練平面状衣服画像に基づきデフォルトの衣服画像データベースにおいてスクリーニングすると共に衣服推薦結果を得る。具体的にデフォルトＶＧＧネットモデルを使用して訓練平面状衣服画像内の衣服特徴を抽出し、衣服特徴に基づきデフォルト衣服データベース内においてスクリーニングすると共に衣服推薦結果を得る。衣服推薦結果は、少なくとも１０枚の衣服画像である。
【００３９】
ステップＥ：衣服推薦結果をユーザーに送信する。
【産業上の利用可能性】
【００４０】
本発明の敵対的生成ネットワークに基づくモデル衣服推薦方法は、取得した複数の訓練モデル衣服画像と複数の訓練平面状衣服画像をペアマッチして衣服画像マッチングペアを得；衣服マッチングペアを訓練データとして敵対的生成ネットワークモデル内に登録して訓練を行い、訓練済みの敵対的生成ネットワークモデルを得；マッチング待ちモデル衣服画像を前記訓練済みの敵対的生成ネットワークモデル内の生成器内に入力して画像を変換し、前記訓練済み敵対的生成ネットワークモデルがマッチングした訓練平面状衣服画像を出力し；前記訓練平面状衣服画像に基づきデフォルト衣服画像データベース内においてスクリーニングすると共に衣服推薦結果を得ることによって、全過程は推薦結果の精度を向上し、推薦結果をより正確にさせ、衣服画像の分割により存在する可能性のある背景及び皮膚の誤差を防止する。
【００４１】
本発明では好ましい実施例を前述の通り開示したが、これらは決して本発明に限定するものではなく、当業者は明細書の添付図に示すもの及び以上述べたものに基づいて本発明をスムーズに実施できる。ただし、当該技術を熟知する者なら誰でも、本発明の技術的解決策を脱しない範囲内で以上に開示された技術内容を利用して加えた様々変動や潤色及び変形のかかる均等な変形形態は、均しく本発明の均等な実施例とする。同時に本発明の実質的な技術に基づいて以上の実施例に対して実施する均等な変動や潤色及び変形等は、均しく本発明の技術的手段の保護範囲内に属する。
【図１】
2020013543.tif 000009
【図２】
2020013543.tif 000010
【図３】
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【図４】
2020013543.tif 000012
【図５】
2020013543.tif 000013
【図６】
2020013543.tif 000014