[发明专利]一种预测鞋码的方法、装置和系统以及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种预测鞋码的方法，包括：

接收来自个体对鞋的请求，

获取所请求的鞋的至少一个鞋特征向量，

获取所述个体的至少一只足的至少一个足特征向量，

通过预测模型根据所述至少一个鞋特征向量和所述至少一个足特征向量来为所述个体生成预测鞋码，

其中所述预测模型根据多个数据主体的记录生成，其中每个记录是与所述多个数据主体之一所请求的鞋的至少一个鞋特征向量、所述数据主体之一的至少一个足特征向量及所述数据主体之一所请求的鞋的鞋码相关联的。

2.根据权利要求1所述的方法，其中生成预测鞋码的步骤进一步包括根据所述个体的至少一个足特征向量来得到尺寸偏好参数，通过预测模型根据所述至少一个鞋特征向量和所述至少一个足特征向量以及所述尺寸偏好参数来为所述个体生成所述预测鞋码，

其中所述预测模型根据多个数据主体的记录生成，其中每个记录是与所述多个数据主体中之一所请求的鞋的至少一个鞋特征向量、所述数据主体之一的至少一个足特征向量及所述数据主体之一所请求的鞋的鞋码及所述尺寸偏好参数相关联的。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述尺寸偏好参数是通过以下方式得到的：

接收来自多个数据样本的至少一只足的至少一个足特征向量，

将从所述多个数据样本得到的足特征向量聚类成足型组，

通过将所述个体的至少一个足特征向量与所述足型组的数据样本的足特征向量进行比较来确定所述个体所在的足型组，

在所述个体所在的足型组内，获得该足型组的数据样本的鞋码的众数，

获得所述个体以往曾选择的鞋的鞋码，

将所述鞋码的众数与所述个体的所述以往曾选择的鞋的鞋码进行比较，以及

如果所述以往曾选择的鞋的鞋码小于所述鞋码的众数，则所述个体的尺寸偏好为紧，以及如果所述以往曾选择的鞋的鞋码大于所述鞋码的众数，则所述个体的尺寸偏好为松。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述数据主体的足特征向量的聚类是基于K-means聚类的。

5.根据权利要求3所述的方法,其中，所述数据主体的足特征向量的聚类是基于经熵权重的K-means聚类的。

6.根据前述权利要求中任一权利要求所述的方法，其中，在所述预测模型中使用的所述多个数据主体的记录是通过由所述数据主体作答的鞋码合适度反馈问卷来验证的。

7.根据前述权利要求中任一权利要求所述的方法，其中，接收所述个体的两只足的多个测量值，以用于生成相对应的足特征向量组。

8.根据前述权利要求中任一权利要求所述的方法，其中，所述鞋特征向量包括所述鞋的鞋楦的数据测量的特征和所述鞋的鞋垫的测量值的特征中的一者。

9.根据前述权利要求8所述的方法，其中，至少通过测量以下任一项的值来得到所述鞋特征向量：190宽、190围、着地点、后容差、腰窝外段宽度。

10.根据前述权利要求中任一权利要求所述的方法，其中，至少通过测量以下任一项的值来得到所述足特征向量：足弓参数、后跟内凸点部位长度、后跟外凸点不分长度、拇趾外凸点部位长度、小趾外凸点部位长度、拇趾脚印里宽、小趾脚印外宽、第一跖趾脚印里宽、第五跖趾脚印外宽、后弧90mm间隙。

11.根据前述权利要求中任一权利要求所述的方法,其中，所述预测模型使用来自包括以下各项的组的统计计算方法来生成：随机森林算法、贝叶斯分类器、决策树、单纯贝氏分类器。

12.根据前述权利要求中任一权利要求所述的方法,其中，足的测量值是从足的3D点云数据得到的。

13.根据前述权利要求中任一权利要求所述的方法,其中，鞋的测量值是从鞋的3D点云数据得到的。