[发明专利]服装图像的认知分析和分类的方法和系统

权利要求书

1.一种执行服装物品的图像的认知分析的方法，包括：

标识多个训练图像，其中每个训练图像描绘相应服装物品，并且其中每个训练图像与对应的标签集相关联，每个标签包括关于多个属性中的相应属性的信息；

基于所述多个训练图像和所述多个属性中的第一属性来训练第一卷积神经网络CNN；

通过针对所述多个属性中的每个相应属性进行以下各项来迭代地精化所述第一CNN：

从所述第一CNN移除神经元集，其中移除的所述神经元集对应于分类器、预测或者多项式预测层；以及

基于所述多个训练图像和所述相应属性来重新训练所述第一CNN；

响应于确定所述第一CNN已经基于所述多个属性中的每个属性而被训练，基于所述第一CNN来生成一个或多个经训练的CNN的第一集合；

接收要被基于所述多个属性分类的第一图像，其中所述第一图像描绘第一服装物品；

使用一个或多个经训练的CNN的所述第一集合来处理所述第一图像以生成一个或多个结果向量；以及

基于所述一个或多个结果向量来确定针对所述第一服装物品的f得分。

2.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：

利用一个或多个机器学习模型处理所述第一图像以确定所述第一服装物品所属的第一服装类别；以及

基于所确定的所述第一服装类别来确定使用一个或多个经训练的CNN的第一集合处理所述第一图像。

3.根据权利要求2所述的方法，所述方法还包括：

接收要被分类的第二图像，其中所述第二图像包括第二服装物品；

利用所述一个或多个机器学习模型处理所述第二图像以确定所述第二服装物品所属的第二服装类别；以及

基于所确定的所述第二服装类别来确定使用一个或多个经训练的CNN的第二集合处理所述第二图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其中所述多个属性包括以下至少一项：

(i)特写所述相应服装物品的出版物；

(ii)所述相应服装物品的设计师；

(iii)所述相应服装物品的品牌；以及

(iv)所述相应服装物品的当代性的度量。

5.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：

确定公共事件已经发生；

取回与所述公共事件相关联的至少一个附加训练图像；以及

基于所述至少一个附加训练图像来精化一个或多个经训练的CNN的所述第一集合中的至少一个经训练的CNN。

6.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：基于所确定的所述f得分和对应于所述多个属性中的一个或多个属性的一个或多个趋势向量来确定针对所述第一服装物品的预测流行度。

7.根据权利要求6所述的方法，其中所述一个或多个趋势向量中的第一趋势向量对应于所述多个属性中的所述第一属性，其中所述第一属性包括多个类别，并且其中所述第一趋势向量包括关于所述多个类别中的每个类别的流行度的信息。

8.根据权利要求1所述的方法，其中生成一个或多个经训练的CNN的所述第一集合包括：基于所述多个属性中的至少两个属性的组合来生成至少一个CNN。

9.根据权利要求1所述的方法，其中重新训练所述第一CNN包括：修改所述第一CNN的至少一个中间层的权重并且训练新分类器层。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括计算机可读程序代码，所述计算机可读程序代码由一个或多个计算机处理器执行以执行根据权利要求1至9之一所述的方法的操作。

11.一种计算机系统，包括：

存储器；

处理单元，其可操作地被耦合到所述存储器以根据权利要求1至9之一所述的方法执行动作。

12.一种计算机系统，包括用于执行根据权利要求1至9之一所述的方法的步骤的装置。