[发明专利]一种商品代表图的选取方法和系统

权利要求书

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四预设阈值，则判定所述第一商品图像的当前局部特征与第二商品图像中的当前局部特征为匹配的局部特征对；

按预置规则滤除所述匹配的局部特征对中的错误局部特征对，获得最终匹配的局部特征对；

依据所述最终匹配的局部特征对的数量计算所述第一商品图像和第二商品图像的相似度。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述按预置规则滤除匹配的局部特征对中的错误局部特征，获得最终匹配的局部特征对的步骤进一步包括：

对于第一商品图像中匹配上的局部特征，按所在的行坐标进行排序；

对于第二商品图像中匹配上的局部特征，按照所述第一商品图像中对应匹配的局部特征的顺序，判断是否存在逆序的局部特征；

若是，则判定所述逆序的局部特征所对应的匹配局部特征对为错误局部特征对；

从所有匹配的局部特征对中滤除所述错误局部特征对，获得最终匹配的局部特征对。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述依据最终匹配的局部特征对的数量计算所述第一商品图像和第二商品图像的相似度的步骤进一步包括：

通过以下公式计算所述第一商品图像和第二商品图像的相似度：

m/max(a，b)；

其中，m为最终匹配的局部特征对的数量，a为第一商品图像中局部特征的数量，b为第二商品图像中局部特征的数量。

11.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，还包括：

若所有商品图像子类中的商品图像数量均小于第二预设阈值，则选择商品图像数量最多的商品图像子类，作为唯一的目标商品图像子类。

12.根据权利要求8或9或10所述的方法，其特征在于，所述第一预设阈值为5～10中任一值；所述第二预设阈值为5；所述第三预设阈值为1000；所述第四预设阈值为150～250中任一值。

13.一种商品代表图的选取系统，其特征在于，包括：

局部特征提取模块，用于提取商品图像集合中各商品图像的局部特征；

相似度计算模块，用于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；

目标子类确定模块，用于按照所述相似度，从所述商品图像集合中选取目标商品图像子类；

商品代表图选取模块，用于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。