種不同的著裝規范，但其已具備足夠的靈活性，可W包括諸如季 節、紋理圖案、服裝形狀、年齡、身體比例等附加標準，甚至可W在訓練中將套裝與多種著裝 規范建立關聯。例如，其中的套裝屬于多種著裝規范的一系列訓練示例可被用于就相應的 著裝規范對單獨的貝葉斯網絡進行訓練。為了納入附加的標準，可W采用針對每件衣物的 附加描述符。例如，一個T恤衫可W被更具體地定義為"嘻哈T恤衫"化ip-hopt-shirt)、 "搖滾T恤衫"（rockt-shirt)或"朋克T恤衫"（punkt-shbt)，在對訓練數據進行注釋 時，可W指定T恤衫的"嘻哈"化ip-hopness)、"搖滾"（rockiness)或"朋克"（punkness) 屬性。為簡便起見，每件衣物均被假設由其主導顏色表示。通過我們的可W靈活實現維度 數變化的RJMCMC公式，可W很容易地處理更為復雜的表達，例如將每件衣物用任意數量的 顏色加W表示（例如，普通襯衫為一種顏色，花格襯衫為兩種顏色）。另一方面，調色板建議 由時裝文獻激發，用戶可W很容易地根據其自己的偏好進行改變；例如，對節日場合采用色 彩較為豐富的調色板；或者用由時裝專業人員對特定客戶量身定做的調色板來替換建議的 調色板；或者由大規模的商用數據集進行訓練。看似抽象的服裝搭配問題可W被表達為一 個綜合考慮樣式和顏色的組合優化問題。
[0159] 總體而言，本文所述的方法可W在一個數據處理系統中實現，該系統可能包括也 可能不包括該樣的組件，其用于自動地采集和處理多件衣物（例如，來自一個用戶衣榻的 衣物）的圖像，和/或采集和處理用戶的圖像。舉例而言，在一個實施例中，數據處理系統 是一種標準的計算機系統，例如32位或64位英特爾架構計算機系統2100,如圖21所示，由 系統2100所執行的方法采用存儲在與系統2100相關聯的非易失性（例如，固態或硬盤） 存儲介質2104上的一個或多個計算機模塊或組件2102的編程指令的形式來實現，如圖21 所示。然而，本領域技術人員將明顯地了解，該些方法還可替代地W部分或完全地采用一個 或多個專用硬件部件（例如專用集成電路（ASIC))的形式和/或W可配置的硬件部件（例 如現場可編程口電路陣列（FPGA))的配置數據的形式加W實現。
[0160]圖21所示的系統2100包括標準的計算機組件，其中包括隨機存取存儲器（RAM)、 至少一個處理器，W及外部接口，所有部件均通過一個總線連接。外部接口包括通用串行總 線扣SB)接口，其中至少一個USB接口被連接至鍵盤和諸如鼠標等定點設備，還包括一個網 絡接口連接器（NIC)，其將系統2100連接至諸如因特網等通信網絡2120,系統2100可通過 此網絡訪問用戶輸入及其他數據。系統2100還包括一個被連接至諸如LCD平板顯示器等顯 示設備的顯示適配器，和多個標準軟件模塊，包括操作系統2124 (例如Linux或Microsoft Windows等）、web服務器軟件 2126 (例如Apache,可在ht1:p://www.apache,org獲得）、腳 本語言支持2128 (例如PHP，可在ht1:p://www.php.net獲得，或MicrosoftASP)，W及結構 化查詢語言（SQL)支持2130 (例如MySQL,可在ht化://www.mysql.com獲得），后者使數據 可被存儲到一個S化數據庫2132內，并可從中被檢索出來。
[0161] 一般而言，web服務器2126、腳本語言2128和S化模塊2130 -起使系統2100能 夠使配有標準web瀏覽器軟件的客戶端計算設備2140訪問系統2100,具體而言即，可向數 據庫2132提供數據和從數據庫2132接收數據。
[0162] 因此在一些實施例中，部件2102被配置為：
[0163] 檢索或否則訪問所保存的代表多件衣物的衣榻數據；
[0164] 檢索或否則訪問代表概率模型的概率模型數據，該概率模型包括多件衣物之間W 一個或多個參數為條件實現相互搭配的概率；
[0165] 接收用戶輸入，例如通過經WAN2120與系統2100進行通信的用戶系統2140進行 接收，設及一個或多個參數中的至少一個；W及
[0166] 處理用戶輸入、概率模型數據和衣榻數據，W基于概率模型數據和用戶輸入，從衣 榻數據生成一個或多個最佳或接近最佳的套裝建議。
[0167] 在一些實施例中，圖像采集模塊2150可能會采集用戶的一幅或多幅圖像，并將圖 像數據傳送至系統2100 (通過用戶系統2140或直接進行），W用于生成該用戶的身體色調 分類。圖像采集模塊2150可能包括一個數字照相機、一個=維掃描裝置或一個運動傳感設 備，例如微軟公司的Kinect或ASUSTeKComputerInc.的Xtion，并配合合適的重構軟件， 例如ManCTL的Skanect(skanect.manctl.com)。
[0168] 部件2102可能包括：
[0169] 圖形模型部件，例如一個貝葉斯網絡部件，用于學習存儲在數據庫2132內的衣榻 數據中的多件衣物之間的關系；和
[0170] 與圖形模型部件通信的優化部件，用W基于用戶輸入數據、衣榻數據和由圖形模 型部件輸出的學習所得的關系來生成套裝建議。
[0171] 優化部件可能結合諸如模擬退火等來實現上述RJMCMC方法。
[0172] 除特別說明處之外，"包括"（comprising,comprise)及其語法變化形式均意在表 示"開放"或"包容性"的語言，W使它們能夠包括所列舉的元件，并可加入附加的、未明確 列舉的元件。
[0173] 在不背離本發明的精神和范圍的條件下，本領域技術人員應可明顯地了解上述實 施例的各種其他改動和調整，且應認為所有此類改動和調整均屬于所附權利要求的范圍。 例如，盡管在所述實施例中，采用了貝葉斯網絡作為用于學習和描述不同類型衣物之間關 系的概率模型，但還是可W采用其他圖形模型（例如，其可采用基于圖形內核的方法進行 學習）。此外，可W將任何數量的約束條件加入到優化過程中，只要每個約束條件均可W被 數學方式表達為一個成本項即可。
【主權項】
1. 一種用于生成套裝建議的由計算機實現的方法，包括： 提供代表多件衣物的衣櫥數據； 提供代表概率模型的概率模型數據，所述概率模型包含所述多件衣物之間以一個或多 個參數為條件實現相互搭配的概率； 接收涉及所述一個或多個參數中的至少一個參數的用戶輸入；以及 進行優化，以基于所述概率模型數據和所述用戶輸入，從所述衣櫥數據生成一個或多 個最佳或接近最佳的套裝建議。2. 如權利要求1所述的由計算機實現的方法，其中所述概率模型為圖形模型。3. 如權利要求2所述的由計算機實現的方法，其中所述圖形模型為貝葉斯網絡。4. 如前述任一項權利要求所述的由計算機實現的方法，其中所述優化包括迭代進行的 以下操作：（i)基于當前套裝，隨機生成建議的套裝；（ii)根據所述概率模型數據，接受或 拒絕所述建議的套裝；以及（iii)如果所述建議的套裝被接受，則將所述當前套裝更新為 所述建議的套裝。5. 如權利要求4所述的由計算機實現的方法，其中所述優化包括Markov鏈蒙特卡洛 MCMC方法。6. 如權利要求5所述的由計算機實現的方法，其中所述優化包括可逆跳轉Markov鏈蒙 特卡洛MCMC方法。7. 如權利要求4至6中任一項所述的由計算機實現的方法，其中所述優化包括模擬退 火方法。8. 如權利要求4至7中任一項所述的由計算機實現的方法，其中所述隨機生成一個建 議的套裝包括通過以下各項之一修改所述當前套裝：添加從所述多件衣物中隨機選擇的單 件衣物；從所述當前套裝中隨機去除一件衣物；將所述當前套裝中的一件衣物與所述多件 衣物中的單件衣物進行交換；或修改所述當前套裝中一件衣物的顏色。9. 如前述任一項權利要求所述的由計算機實現的方法，其中所述一個或多個參數從以 下各項中選擇：著裝規范、調色板、身體色調分類、季節、紋理圖案、服裝形狀、年齡、身體比 例和體形。10. 如權利要求9所述的由計算機實現的方法，其中所述身體色調分類通過以下方式 生成：提供經過訓練的身體色調分類器；從用戶處接收涉及一個或多個身體顏色屬性的輸 入數據；由所述身體色調分類器從所述輸入數據生成身體色調分類。11. 如權利要求10所述的由計算機實現的方法，其中所述輸入數據通過以下方式被接 收：獲取指示所述用戶的圖像上的一個或多個位置的用戶輸入；并生成在所述一個或多個 位置處的所述圖像的顏色屬性。12. 如權利要求9至11中任一項所述的由計算機實現的方法，其中所述最佳或接近最 佳的套裝建議是基于目標函數確定，所述目標函數為相應的所述參數的成本項的加權和。13. 如權利要求9至12中任一項所述的由計算機實現的方法，其中所述著裝規范從運 動裝、休閑裝、商務休閑裝和商務裝所組成的組中選擇。14. 如前述任一項權利要求所述的由計算機實現的方法，其中所述用戶輸入包含對所 述多件衣物中的至少一個的約束條件。15. 如權利要求2至14中任一項所述的由計算機實現的方法，其中所述圖形模型的多 個節點對應于能穿著單件衣物的不同的身體區域，每個所述節點的狀態代表被穿著的所述 單件衣物的類型。16. 如權利要求4至15中任一項所述的由計算機實現的方法，包括計算所述建議的套 裝的接受概率。17. 如權利要求16所述的由計算機實現的方法，包括：對來自[0, 1]區間上的均勻分 布的數a進行隨機采樣；如果a小于或等于所述接受概率，則接受所述建議的套裝。18. 如前述任一項權利要求所述的由計算機實現的方法，其中所述衣櫥數據還代表多 個配飾，且其中所述概率模型還包含所述配飾與所述多件衣物和/或所述配飾相互間以所 述一個或多個參數為條件實現搭配的概率。19. 如前述任一項權利要求所述的由計算機實現的方法，還包括對所述概率模型進行 訓練。20. -種用于生成套裝建議的系統，包括： 非易失性存儲介質，其上保存有代表多件衣物的衣櫥數據和代表概率模型的概率模 型數據，所述概率模型包含所述多件衣物之間以一個或多個參數為條件實現相互搭配的概 率；和 套裝建議模塊，其被配置為： 接收涉及所述一個或多個參數中的至少一個參數的用戶輸入；以及 進行優化，以基于所述概率模型數據和所述用戶輸入，從所述衣櫥數據生成一個或多 個最佳或接近最佳的套裝建議。21. -種用于生成套裝建議的方法，包括以下步驟： 確定用戶的顏色分類； 提供多件衣物； 根據所述用戶偏好選擇著裝規范；以及 根據所述用戶的所述顏色分類、所述多件衣物和所選擇的著裝規范，生成至少一個套 裝建議。22. 如權利要求21所述的方法，其中確定所述用戶的顏色分類還包括以下步驟： 提供至少一個身體顏色屬性；以及 將所述身體顏色屬性與調色板進行匹配，以確定所述用戶的所述顏色分類為暖色還是 冷色。23. -種用于生成套裝建議的系統，包括： 用于確定用戶的顏色分類的視覺剖析裝置； 用于維護和更新多件衣物的數據庫的存儲裝置； 用于選擇特定著裝規范的功能剖析裝置；以及 用于根據從所述功能剖析裝置和視覺剖析裝置所獲得的結果生成至少一個套裝建議 的建議裝置。
【專利摘要】本發明提供了用于生成至少一個套裝建議的一種服裝搭配系統和一種方法，該方法包含的步驟有：確定一個用戶的顏色分類，提供多個單件服裝，根據用戶偏好選擇著裝規范，并根據用戶的顏色分類、多個單件衣物和所選擇的著裝規范，生成至少一個套裝建議。
【IPC分類】G06Q30/02, G06Q30/06
【公開號】CN104981830
【申請號】CN201380070094
【發明人】楊世杰, 托尼·陳, 余立輝, 德米特里·特佐普洛斯
【申請人】新加坡科技設計大學, 香港科技大學, 加州大學洛杉磯分校
【公開日】2015年10月14日
【申請日】2013年11月12日
【公告號】WO2014074072A1, WO2014074072A8