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申请/专利权人：武汉纺织大学
摘要：本发明属于智能服装技术领域，公开了一种服装流行趋势预测系统与方法。方法包括采集获取包含流行元素的服装图像，构建图像数据集并存储；对图像数据集进行预处理，提取服装图像的特征，构建流行趋势预测器并进行训练；输入条件信息，利用训练好的流行趋势预测器根据条件信息得到预测信息。系统包括流行数据采集单元、服装流行处理单元、服装流行预测单元。本发明相比于现有技术，可极大减少计算成本和降低系统复杂性，提高流行预测的效果和质量。
主权项：1.一种服装流行趋势预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、采集获取包含流行元素的服装图像，构建图像数据集并存储；采集的所述服装图像为当下各个地区场合包含流行元素的服装图像；所述地区场合包括国家、地区，以及地区在不同季节、不同节日、不同场合对应的服装；所述流行元素为服装的细粒度属性，包括风格款式、花纹；步骤2、对所述图像数据集进行预处理，提取服装图像的特征，构建流行趋势预测器并进行训练；通过多标签分类的卷积神经网络对服装图像进行卷积，训练所述流行趋势预测器对服装的细粒度属性的识别能力；以标记的时间、地区场合为数据单位，对服装的细粒度属性进行划分，生成每个时间段、每个地区场合对应的服装的细粒度属性集合；通过深度网络回归模型逐个对所有的细粒度属性集合按时间序列进行回归，训练所述流行趋势预测器的按时间进行预测的能力；所述通过深度网络回归模型逐个对所有的细粒度属性集合按时间序列进行回归，训练所述流行趋势预测器的按时间进行预测的能力的具体实现方式为：首先将不同时间和地区场合的标签集合进行K-Means聚类，按不同的时间和地区场合聚类出不同的中心点，中心点用于代表某个时间内某个地区场合的流行元素集合；然后利用线性回归算法按预设的时间单位训练深度网络回归模型对中心点的拟合和预测能力；最后根据训练好的深度网络回归模型，对未来某个时间内某个地区场合的聚类中心点数据进行预测，并计算与该中心点的欧式距离最接近的流行元素，得到流行趋势数据；步骤3、输入条件信息，利用训练好的流行趋势预测器根据所述条件信息得到预测信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉纺织大学 一种服装流行趋势预测系统与方法
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