[发明专利]一种类同商品查找方法、系统及移动终端

权利要求书

1.一种类同商品查找方法，包括以下步骤：

摄像采集目标商品的二维图片；

对所述二维图片进行特征提取；

根据所述二维图片的特征提取结果和预设的样本商品数据库计算重构残差值；

根据所述重构残差值和样本商品数据库确定与所述目标商品类同的样本商品。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述二维图片的特征提取结果和预设的样本商品数据库计算重构残差值的步骤之前，所述方法还包括：

构建所述样本商品数据库；

所述构建所述样本商品数据库的步骤具体为：

根据所述样本商品的三维模型三个主方向上的轮廓图提取轮廓特征；

对所述轮廓特征进行字典训练，得到样本商品对应的训练矩阵，将所述样本商品对应的训练矩阵存入样本商品数据库中。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述二维图片的特征提取结果和预设的样本商品数据库计算重构残差值的步骤具体为：

对所述样本商品数据库中所有样本商品的训练矩阵进行横向排列得到欠定矩阵；

根据预设的重构误差值和所述欠定矩阵对所述二维图片进行重构，得到二维图片对应的重构矩阵；

根据所述二维图片对应的重构矩阵和样本商品对应的训练矩阵计算所述样本商品对应的重构残差值；

所述根据所述重构残差值和样本商品数据库确定与所述目标商品类同的样本商品的步骤具体为：

将所述样本商品对应的重构残差值按照升序排列，前端排列的重构残差值对应的样本商品与所述目标商品类同。

4.如权利要求1或2或3所述的方法，其特征在于，所述样本商品数据库还包含样本商品关键词，所述根据所述重构残差值和样本商品数据库确定所述目标商品的类同商品的步骤之后，所述方法还包括：

对所述二维图片进行字符提取；

将确定的与所述目标商品类同的样本商品的关键词与所述二维图片的字符提取结果进行匹配；

根据匹配的结果对所述与目标商品类同的样品商品进行筛选。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述轮廓特征根据尺度不变特征转换提取。

6.一种类同商品查找系统，其特征在于，所述系统包括：

摄像单元，用于摄像采集目标商品的二维图片；

特征提取单元，用于对所述摄像单元采集的二维图片进行特征提取；

重构残差值计算单元，用于根据所述特征提取单元提取的特征结果和预设的样本商品数据库计算重构残差值；

类同确定单元，用于根据所述重构残差值计算单元计算的重构残差值和所述样本商品数据库确定与所述目标商品类同的样本商品。

7.如权利要求8所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：

样本商品数据库构建单元，用于构建所述样本商品数据库；

所述样本商品数据库构建单元进一步包括：

轮廓特征提取模块，用于根据所述样本商品的三维模型三个主方向上的轮廓图提取轮廓特征；

字典训练模块，用于对所述轮廓特征提取模块提取的轮廓特征进行字典训练，得到样本商品对应的训练矩阵，将样本商品对应的训练矩阵存入样本商品数据库。

8.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述重构残差值计算单元包括：

欠定矩阵获取模块，用于对所述样本商品数据库中所有样本商品对应的训练矩阵进行横向排列得到欠定矩阵；

重构模块，用于根据预设的重构误差值和所述欠定矩阵对所述二维图片进行重构，得到二维图片对应的重构矩阵；

重构残差值计算模块，用于根据所述重构模块得到的二维图片对应的重构矩阵和所述样本商品数据库中样本商品的训练矩阵计算所述样本商品对应的重构残差值。

9.如权利要求6或7或8所述的系统，其特征在于，所述样本商品数据库还包含样本商品关键词，所述系统还包括：

字符提取单元，用于对所述摄像单元采集的二维图片进行字符提取；

关键词匹配单元，用于将类同确定单元确定的与所述目标商品类同的样本商品的关键词与所述二维图片的字符提取结果进行匹配；

筛选单元，用于根据关键词匹配单元匹配的结果对所述类同确定单元确定的与所述目标商品类同的样本商品进行筛选。

10.一种包括权利要求6所述的类同商品查找系统的移动终端。