CN107851328A - 用于推荐适合鞋类的方法和系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于推荐适合鞋类的方法和系统。该方法包括通过鞋类推荐系统接收与用户的至少一只脚相关联的多个静止图像。所述静止图像中的至少一个包括靠近用户的至少一只脚放置的标准参考对象的信息。处理所述静止图像以生成表示用户的至少一只脚的数字几何轮廓。从数字几何轮廓提取一组脚部测量结果以将数字几何轮廓分类为脚部类型数据。将数字几何轮廓和脚部类型数据一起存储作为脚部几何轮廓。基于脚部几何轮廓为该用户识别至少一个适合鞋类。此外，启动在用户设备上对所述至少一个适合鞋类的显示。

Description

用于推荐适合鞋类的方法和系统
相关申请的交叉引用
本申请要求于2015年5月18日提交的第2322/CHE/2015号印度临时专利申请的优 先权，其全部内容通过引用方式被整体纳入本文中。
技术领域
本申请总体上涉及适合鞋类，并且更具体地涉及用于推荐适合鞋类的方法和系统。
背景技术
用户通常从零售店购买成品鞋类。由于人脚是限定为具有多种外形、形状和体积的三维物体，因此用户通常面临获得完美适合的任务。在一个实例中，如在WaldemarKarwowski等人的“Human Factors and Ergonomicsin Consumer Product Design：Methods and Techniques”第366页中所述的，人体工程学的研究人员估计需要18到23次测量来准确并重复地重现人脚的形状和体积。这种测量包含关于人脚的形状和比例的信息。针对人脚的现有尺码系统是利用切身试穿的假定而在150年前形成的，并且该系统使用一维或二维来描述人脚，从而不准确地描述脚部的几何形状。剩余的测量、形状和比例有待鞋类设计师进一步阐释。因此，在用户于零售商店购物期间，其执行对不同鞋类的切身试穿以验证尺寸、形状和比例的适合，这是一项费时费力的任务。
在现有尺码系统中，各洲和各国之间不存在统一的标准。不同的国家保有自己的尺码标准并且制造商不需要严格遵守尺码标准。因此，具体尺码的鞋类的形状和体积因制造商不同以及同一制造商的不同型号不同而异。因此，鞋类适合是一种通常通过在零售商店进行切身试穿来执行的复杂过程。一些零售店使用三维(3D)脚部扫描仪来确定适合信息。然而，这样的三维脚部扫描仪致力于在再次使用导致不准确的适合信息的一维或二维对人脚进行具体说明的尺码方面起作用。
随着近来电子商务的出现，鞋类的切身试穿可以在家中并且由电子零售商支付费用来执行。然而，用户在购买鞋类时通常按照当前鞋类的尺码判断，这常常会导致鞋类退货(高达售出商品的10-30％)。此外，大多数电子零售商使用将脚长转换为鞋类尺码的尺码表。可是，尺码表有时是针对每个品牌定制的并且再次导致鞋类退货。这样的退货使销售鞋类的电子零售商的成本增加。另外，用户和零售商之间常见的误解是，脚部的尺码与鞋类的尺码相似，这可能是不正确的。脚部的尺码只是选择鞋类的指示性数字。根据美国骨科足踝协会针对适当鞋类的咨询说明，鞋类尺码是选择合适鞋类的起始点。每种鞋类都是针对具体的脚型、形状和体积来制造的。对于给定的鞋类尺码而言，期望该鞋类仅适合具有相同的脚长和类似的脚部比例及形状的一部分人群。
发明内容
提供本发明内容是为了以简化的形式介绍在本发明的具体实施方式中进一步描述的多种构思中的一些选择。本发明内容并非旨在标明主题的关键发明构思或基本发明构思，也并非旨在确定本发明的范围。
推荐适合鞋类的方法的一个实施例包括通过鞋类推荐系统接收与用户的至少一只脚相关联的多个静止图像。所述多个静止图像是从由用户操作的用户设备接收的。所述多个静止图像中的至少一个静止图像包括靠近用户的所述至少一只脚放置的标准参考对象的信息。该方法还包括通过鞋类推荐系统处理多个静止图像以生成数字几何轮廓。该数字几何轮廓表示用户的所述至少一只脚的二又二分之一维(2.5D)模型。该方法还包括通过鞋类推荐系统从数字几何轮廓提取一组脚部测量结果以将数字几何轮廓分类为脚部类型数据。脚部类型数据包括所述至少一只脚的多种形状和比例。数字几何轮廓和脚部类型数据一起被存储在脚部几何轮廓数据库中作为脚部几何轮廓。此外，该方法包括通过鞋类推荐系统基于脚部几何轮廓识别针对用户的至少一个适合鞋类。脚部几何轮廓被与存储在鞋类轮廓数据库中的多个鞋类轮廓(footwear profile，鞋类概述或鞋类资料)作比较。而且，该方法包括通过鞋类推荐系统启动在用户设备上对至少一个适合鞋类的显示。响应于用户请求该至少一个适合鞋类还与至少一个适合鞋类的适合信息及适合等级评分一起显示。
推荐适合鞋类的方法的另一实施例包括通过鞋类推荐系统接收与用户的至少一只脚相关联的一个或更多个静止图像。所述一个或更多个静止图像是从由用户操作的用户设备接收的。一个或更多个静止图像中的至少一个静止图像包括靠近用户的所述至少一只脚放置的标准参考对象的信息。该方法还包括通过鞋类推荐系统处理一个或更多个静止图像以生成数字几何轮廓。该数字几何轮廓表示用户的所述至少一只脚的二维(2D)模型。该方法还包括通过鞋类推荐系统从数字几何轮廓提取一组脚部测量结果以将数字几何轮廓分类为脚部类型数据。脚部类型数据包括至少一只脚的多种形状和比例。数字几何轮廓和脚部类型数据一起被存储在脚部几何轮廓数据库中作为脚部几何轮廓。此外，该方法包括通过鞋类推荐系统基于脚部几何轮廓来识别针对用户的至少一个适合鞋类。脚部几何轮廓被与存储在鞋类轮廓数据库中的多种鞋类轮廓作比较。此外，该方法包括通过鞋类推荐系统启动在用户设备上对所述至少一个适合鞋类的显示。响应于用户请求该至少一个适合鞋类还与至少一个适合鞋类的适合信息及适合等级评分一起显示。
用于推荐适合鞋类的鞋类推荐系统的一个实施例包括通信接口和存储器。所述通信接口与由用户操作的至少一个用户设备电子通信，所述存储器存储指令。所述鞋类推荐系统还包括处理器，所述处理器响应于指令以接收与用户的至少一只脚相关联的多个静止图像。所述多个静止图像是从由用户操作的用户设备接收的。多个静止图像中的至少一个静止图像包括靠近用户的至少一只脚放置的标准参考对象的信息。所述处理器还响应于指令来处理多个静止图像以生成数字几何轮廓。数字几何轮廓表示用户的所述至少一只脚的二又二分之一维(2.5D)模型和二维(2D)模型之一。所述处理器还响应于指令以从数字几何轮廓提取一组脚部测量结果以将数字几何轮廓分类为脚部类型数据。脚部类型数据包括至少一只脚的多种形状和比例。数字几何轮廓和脚部类型数据一起被存储在脚部几何轮廓数据库中作为脚部几何轮廓。处理器还响应于指令以基于脚部几何轮廓识别针对用户的至少一个适合鞋类。脚部几何轮廓被与存储在鞋类轮廓数据库中的多种鞋类轮廓作比较。此外，处理器响应于指令来启动在用户设备上对至少一个适合鞋类的显示。响应于用户请求该至少一个适合鞋类还与至少一个适合鞋类的适合信息及适合等级评分一起显示。
为了进一步阐明本发明的优点和特征，对本发明的更具体的描述将通过参考本发明的具体实施方案来呈现，在附图中示出本发明的具体实施方案。应当领会，这些附图仅描绘了本发明的实施方案，因此不被认为是对本发明的范围进行限制。将通过附图更加具体且详细地描述和解释本发明。
附图说明
将通过附图更加具体且详细地来描述和解释本发明，在附图中：
图1是根据一个实施方案的对环境的示例性表示；
图2A根据一个实施方案示出用户利用用户设备捕获脚部的第一静止图像的正视立体图；
图2B根据一个实施方案示出脚部的第一静止图像；
图3A根据一个实施方案示出用户利用用户设备捕获脚部的第二静止图像的正视立体图；
图3B根据一个实施方案示出脚部的第二静止图像；
图4A根据一个实施方案示出用户利用用户设备捕获脚部的第三静止图像的正视立体图；
图4B根据一个实施方案示出脚部的第三静止图像；
图5A-5D根据多个实施方案示出用户捕获靠近不同标准参考对象放置的脚部的静止图像的正视立体图；
图6根据一个实施方案示出推荐适合鞋类的方法的示例性流程图；
图7根据一个实施方案示出生成脚部几何轮廓的方法的示例性流程图；
图8根据一个实施方案示出生成鞋类轮廓的方法的示例性流程图；
图9根据一个实施方案示出识别至少一个适合鞋类的方法的示例性流程图；
图10根据一个实施方案示出脚部几何轮廓的示例性范例表示；和
图11根据一个实施方案示出目录列表页面的示例性表示；
图12根据一个实施方案示出产品页面的示例性表示；
图13A是根据一个实施方案的2D适合图像中的适合鞋类的示例性表示；
图13B是根据一个实施方案的3D适合图像中的适合鞋类的示例性表示；
图14根据一个实施方案示出电子设备的框图。
此外，本领域技术人员应当领会，附图中的元素为简单起见而示出并且可能不一定是按比例绘制的。此外，就设备的构造而言，设备的一个或更多个部件可能在附图中是用常规符号来表示的，并且附图可以仅示出与理解本发明的实施方案相关的那些具体细节，以便不会使得附图由于细节而难以理解，这些附图对于受益于本文描述的本领域普通技术人员而言是显然明了的。
具体实施方式
为了促进对本发明的原理的理解，现在将参考附图中所示的实施方案并且将使用明确的语言来描述这些实施方案。然而应当理解，并不旨在由此限制本发明的范围，所示系统中的类似改变和进一步的修改以及本文中所示的本发明的原理的类似进一步的应用被认为是本发明所涉及领域技术人员通常会想到的。
本领域技术人员应当理解，前面的一般性描述和下面的详细描述是本发明的示例和解释，而并非旨在对本发明的限制。
术语“包含”(“comprises”)、“包括”(“comprising”)或其任何其它变体旨在涵盖非排他性包含，使得包括步骤列表的过程或方法不仅包括那些步骤，而且可以包括未明确列出的或此类过程或方法固有的其他步骤。类似地，在没有更多限制的情况下，前面带有“包括......”(“comprises...a”)的一个或更多个设备或子系统或元件或结构或部件不排除其他设备或其他子系统或其他元件或其他结构或其他部件或者附加设备或附加子系统或附加元件或附加结构或附加部件的存在。贯穿本说明书出现的短语“在一个实施方案中”(“in an embodiment”)、“在另一实施方案中”(“in anotherembodiment”)以及类似的短语可以指同一实施方案，但不一定都指同一实施方案。
除非另外定义，否则本文中使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属领域普通技术人员通常所理解的相同的含义。本文中提供的系统、方法和实施例仅是说明性的而并非旨在成为限制性的。
下面将参照附图详细描述本发明的实施方案。
图1是根据一个实施方案的对环境100的示例性表示。环境100包括多个用户设备，例如用户设备102和用户设备104、网络106和鞋类推荐系统108。鞋类推荐系统108还包括适合推荐引擎110、脚部几何轮廓生成器112、鞋类轮廓生成器114、脚部几何轮廓数据库116、鞋类轮廓数据库118和用户偏好数据库120。脚部几何轮廓生成器112包括图像处理模块122、统计和几何处理模块124和规则引擎126。鞋类轮廓生成器114包括鞋类几何轮廓生成器128和鞋类属性捕获模块130。鞋类几何轮廓生成器128包括三维(3D)外形生成器132、3D外形处理器134和规则引擎136。
用户设备102和用户设备104通过网络106与鞋类推荐系统108通信。在一些实施方案中，鞋类推荐系统108在云平台上操作。用户设备102和用户设备104是配备有照相机或其他成像能力的设备。用户设备102和用户设备104的示例包括但不限于智能电话、平板电脑、膝上型计算机、掌上型计算机、手持设备、电信设备、个人数字助理(PDA)、台式计算机等等。网络106的示例包括但不限于局域网(LAN)、无线局域网(WLAN)、广域网(WAN)、因特网以及小区网(SAN)等等。
在一些实施方案中，鞋类推荐系统108可以以在线零售形式(例如在电子商务网站)和离线零售形式(例如零售店)来操作。
在一个实施例中，用户设备102(例如，智能手机)的用户通过用户设备102捕获用户的至少一只脚的多个静止图像。举例而言，用户打开用户设备102上的应用程序并且接收一个或更多个指令。该一个或更多个指令引导用户拍摄用户的至少一只脚的多个静止图像。在一些实施方案中，用户设备102或用户设备104由用户所拥有或者不由用户所拥有。参照图图2A至图4B解释由用户设备102捕获的包括用户设备102的位置的多个静止图像的示例性表示。用户随后使用用户设备102将多个静止图像上传到鞋类推荐系统108。
鞋类推荐系统108经由网络106从用户设备102或用户设备104接收静止图像。一个或更多个静止图像中的至少一个静止图像包括靠近用户的至少一只脚放置的标准参考对象的信息。举例而言，标准参考对象可以包括在用户脚部下方放置的A4或信纸尺寸的纸张(参照图2A至图4B)。在另一实例中，标准参考对象可以包括靠近用户的脚部放置的信用卡、货币票据(例如，美国(US)美元钞票)、货币硬币(例如，US两角五分硬币)以及已知尺寸的尺子等等(见图5A至5D)。
脚部几何轮廓生成器112被配置为处理多个静止图像。脚部几何轮廓生成器112中的图像处理模块122对多个静止图像执行图像处理以识别标准参考对象和用户的脚部。统计和几何处理模块124对多个静止图像执行统计和几何处理。统计和几何处理模块124在识别标准参考对象之后提取关于相机位置以及每个静止图像的尺寸比例的信息。规则引擎126应用一个或更多个规则来提取脚部测量结果并生成脚部类型数据。脚部几何轮廓生成器112处理一个或更多个静止图像以生成用户的至少一只脚的数字几何轮廓。在本文中，脚部的“数字几何轮廓”是指表示脚部测量结果的数据集，其包括但不限于脚部的长度、宽度、高度和围长以及脚部的不同点之间的角度。数字几何轮廓包括以合理的精度重新创建脚部几何所需的信息。脚部几何轮廓生成器112还将数字几何轮廓和脚部类型数据一起存储在脚部几何轮廓数据库116中作为脚部几何轮廓。
鞋类推荐系统108中的鞋类轮廓生成器114生成多个鞋类轮廓。为了生成鞋类轮廓，鞋类轮廓生成器114中的鞋类几何轮廓生成器128生成鞋类几何轮廓。鞋类几何轮廓生成器128中的3D外形生成器132从源接收内腔信息或鞋楦信息。所述源的示例包括但不限于来自3D扫描的3D模型、由制造商提供的3D模型或通过对鞋类的内腔或鞋楦进行数字化以生成3D外形图的3D模型。3D外形处理器134从3D外形图提取多个鞋类测量结果。规则引擎136应用一个或更多个规则来提取鞋类形状并且从多个鞋类测量结果生成比例以随后生成鞋类类型数据。鞋类测量结果和鞋类类型数据一起被存储在鞋类轮廓数据库118中作为鞋类几何轮廓。
鞋类属性捕获模块130还被配置为捕获一个或更多个鞋类属性。鞋类轮廓数据库118还将鞋类几何轮廓、一个或更多个鞋类属性以及对于该鞋类的唯一标识符一起存储作为鞋类轮廓。
鞋类推荐系统108基于脚部几何轮廓识别针对用户的至少一种适合鞋类。在这种识别期间，适合推荐引擎110被配置为读取脚部几何轮廓数据库116、鞋类轮廓数据库118和用户偏好数据库120。鞋类推荐系统108通过包括手动轮廓更新、推荐反馈、过去购买更新和推荐请求等的方法捕获用户偏好，并且将用户偏好存储在用户偏好数据库120中。适合推荐引擎110被配置为接收推荐请求以提供推荐。适合推荐引擎110被配置为接收来自用户的用户请求并且提供适合信息和适合等级评分。适合推荐引擎110还将脚部几何轮廓与多个鞋类轮廓进行比较。
参照图6至图9详细描述鞋类推荐系统108和相应部件的操作方法。
图2A根据一个实施方案示出用户202利用用户设备(例如图1的用户设备102)捕获脚204的第一静止图像220的正视立体图200。图2B根据一个实施方案示出脚204的第一静止图像220。
在一个实施例中，如果用户202正在使用移动设备作为用户设备102，则用户打开该移动设备上的应用程序。该应用程序与图1的鞋类推荐系统108相关联。该应用程序引导用户202将脚204放置在标准参考对象206上，例如A4尺寸的纸张或信纸尺寸的纸张上。然后，用户202被引导以特定角度拍摄脚204的第一静止图像220。举例而言，用户202被指示在离膝盖大约一英尺远、稍高于膝部高度处使移动设备的照相机相对于脚204的大拇趾侧成一定角度。如此捕获的第一静止图像220包括标准参考对象206的信息和包括脚204的脚跟到大拇趾长度和纵向足弓长度的关于脚204的信息。
第一静止图像220由用户202进一步上传到图1的鞋类推荐系统108用于进一步处理。参照图3A至图3B解释脚204的另一静止图像的示例性表示。
图3A根据一个实施方案示出用户202利用用户设备104捕获脚204的第二静止图像320的正视立体图300。图3B根据一个实施方案示出脚204的第二静止图像320。
在一个实施例中，在捕获第一静止图像220之后，用户202从应用程序接收进一步的指令以捕获第二静止图像320。用户202被要求继续将脚204放置在标准参考对象206上，例如A4尺寸的纸张或信纸尺寸的纸张上。然后，用户202被引导以另一特定角度拍摄脚204的第二静止图像320。举例而言，用户202被指示在稍高于膝部高度处使移动设备的相机相对于脚204的顶部处于一定角度。如此捕获的第二静止图像320包括标准参考对象206的信息和脚204的二维俯视图。第二静止图像320还包括脚204的足掌宽度和脚趾头套形状的信息。
第二静止图像320由用户202进一步上传到图1的鞋类推荐系统108用于进一步处理。参照图4A至图4B解释脚204的另一静止图像的示例性表示。
图4A根据一个实施方案示出用户202利用用户设备102捕获脚204的第三静止图像402的正视立体图400。图4B根据一个实施方案示出脚204的第三静止图像402。
在一个实施例中，在捕获第一静止图像220和第二静止图像320之后，用户202从应用程序接收进一步的指令以捕获第三静止图像420。用户202被要求将脚204倾斜在标准参考对象206上，例如A4尺寸的纸张或信纸尺寸的纸张上。用户204可以站立或坐着以便捕获第三静止图像420中的脚204的内侧视图。然后，用户202被引导以另一特定角度拍摄脚204的第三静止图像420。举例而言，用户202被指示在稍高于膝部高度处使移动设备的相机相对于脚204的顶部成一定角度。如此捕获的第三静止图像420包括标准参考对象206的信息和脚204(大拇趾侧)的侧视图。第三静止图像420还提供关于脚204的高度和脚204的不同点处的足弓高度的信息。第三静止图像420还使得能够在不同点处确定脚204的周长。
第三静止图像420被用户202进一步上传到图1的鞋类推荐系统108用于进一步处理。在一些实施方案中，第一静止图像220、第二静止图像320和第三静止图像420是按照先后次序或者以另外的顺序被捕获的并且被一起上传到鞋类推荐系统108。第一静止图像220、第二静止图像320和第三静止图像420被处理以获得表示脚204的2.5D模型的数字几何轮廓。
如图2A-4B所示，用户202的脚204被放置在标准参考对象206上。然而，在一些实施方案中，用户202的脚204也被放置在标准参考对象206旁边，例如A4尺寸的纸张或信纸尺寸的纸张旁边。
在图5A至5D中示出放置在标准参考对象206旁边的用户202的脚204的一些其他示例性表示。举例而言，如图5A所示，标准参考对象206是信用卡502，用户202的脚204被放置在信用卡502旁边。如图5B所示，标准参考对象206是货币票据504，例如美国(US)美元钞票，并且用户202的脚204被放置在货币票据504旁边。如图5C所示，标准参考对象206是货币硬币506，例如US两角五分硬币，并且用户202的脚204被放置在货币硬币506旁边。如图5D所示，标准参考对象206是已知尺寸的尺子508，并且用户202的脚204被放置在尺子508旁边。然后，如参照图2A至图4B所解释的，用户被引导以变化的角度拍摄脚204的一个或更多个静止图像。
应当注意，如图2A至图4B和图5A至图5D所示的标准参考对象206、照相机角度、脚204的位置以及第一静止图像到第三静止图像均不限于所示的那些，而是可以包括其他标准参考对象、其他照相机角度、脚204的不同位置以及可以为用户202的左脚或右脚或按照先后次序为左脚和右脚两者所拍摄的不同数量的静止图像。
参照图6解释推荐适合鞋类的示例性方法。
图6根据一个实施方案示出用于推荐适合鞋类的方法600的示例性流程图。在步骤602处，方法600包括接收与用户的至少一只脚(例如图2A的用户202的脚204)相关联的多个静止图像。所述多个静止图像可以是从由用户操作的用户设备(例如，用户设备102或用户设备104)接收的。多个静止图像还由鞋类推荐系统(例如图1的鞋类推荐系统108)接收。
在一些实施方案中，还与多个静止图像一起接收用户的用户轮廓信息以确定针对用户的唯一标识符。用户轮廓信息的示例包括但不限于用户的电子邮件、用户的电话号码、国际移动设备标识(IMEI)号码等。
多个静止图像中的至少一个静止图像包括标准参考对象(例如图2A的标准参考对象206)的信息。标准参考对象可以靠近用户的至少一只脚(例如其下方或旁边)放置。标准参考对象与一个或更多个标准尺寸相关联。举例而言，如果标准参考对象是A4尺寸的纸张，则标准尺寸就是210×297毫米(mm)或8.27×11.69英寸。在另一实例中，如果标准参考对象是信用卡(例如图5A的信用卡502)，则标准尺寸就是85.60×53.98mm(或3.370×2.125英寸)。与用户的至少一只脚相关联的多个静止图像由用户以变化的角度捕获并且包括一个或更多个脚部测量结果。参照图2A至图4B解释了捕获多个静止图像(例如，三个静止图像)的方法，为了简洁起见，在此不作解释。
在步骤604处，方法600包括处理多个静止图像以生成用户的至少一只脚的数字几何轮廓。在一个实施例中，多个静止图像由鞋类推荐系统处理。数字几何轮廓表示用户的至少一只脚的二又二分之一维(2.5D)模型。在一些实施方案中，数字几何轮廓表示用户的至少一只脚的二维(2D)模型。参考图7解释了处理多个静止图像以生成数字几何轮廓的方法，为了简洁起见，在此不作解释。
在步骤606处，方法600包括由鞋类推荐系统从数字几何轮廓提取一组脚部测量结果以将数字几何轮廓分类为脚部类型数据。数字几何轮廓和脚部类型数据一起被存储在脚部几何轮廓数据库(例如图1的脚部几何轮廓数据库116)中作为脚部几何轮廓。参照图7解释了提取一组脚部测量结果并生成脚部几何轮廓的方法，为了简洁起见，在此不作解释。
在步骤608处，方法600包括由鞋类推荐系统基于脚部几何轮廓识别针对用户的至少一个适合鞋类。脚部几何轮廓被与多个鞋类轮廓进行比较。多个鞋类轮廓被存储在鞋类轮廓数据库中，例如图1的鞋类轮廓数据库118中。
脚部几何轮廓数据库和鞋类轮廓数据库由鞋类推荐系统读取。多个规则被应用以基于用户搜索参数从多个鞋类中过滤出至少一个适合鞋类，并且生成至少一个适合鞋类的适合信息和适合等级评分。至少一个适合鞋类由鞋类推荐系统分级以显示给用户。
在步骤610处，方法600包括由鞋类推荐系统启动在用户设备上对至少一个适合鞋类的显示。在一些实施方案中，响应于用户请求所述至少一个适合鞋类可以与至少一个适合鞋类的适合信息及适合等级评分一起显示。参照图7解释了处理多个静止图像以生成数字几何轮廓、提取一组脚部测量结果并生成脚部几何轮廓的示例性方法。
图7根据一个实施方案示出用于处理多个静止图像以生成脚部几何轮廓的方法700的示例性流程图。可以处理多个静止图像以生成2.5D模型并且可以处理一个或更多个静止图像以生成2D模型。多个静止图像可以由脚部几何轮廓生成器(例如图1的鞋类推荐系统108的脚部几何轮廓生成器112)处理。
在步骤702处，方法700包括识别多个静止图像中的至少一个静止图像中的标准参考对象。在一个实施例中，标准参考对象可以通过使用一个或更多个对象识别方法来识别。在一个实例中，用于识别具有在A4尺寸纸张上的脚部的该A4尺寸纸张的边缘的对象识别方法涉及到将情境信息(contextual information，背景信息)应用于分割、边缘检测、基于形状的模型匹配和基于强度的图像分析技术的组合。在一些实施方案中，标准参考对象可以通过使用几何图案匹配来识别。一旦标准参考对象被识别，则关于每个图像的周围环境、照相机位置和比例的信息由脚部几何轮廓生成器提取。
在步骤704处，方法700包括通过鞋类推荐系统识别多个静止图像中的用户的至少一只脚。该至少一只脚是被覆盖的脚和未被覆盖的脚之一。脚部可以通过使用一个或更多个对象识别方法来识别。在一个实例中，用于识别脚部的对象识别方法涉及到将情境信息应用于分割、边缘检测、基于形状的模型匹配和基于强度的图像分析技术的组合。
在步骤706处，方法700包括通过鞋类推荐系统识别多个静止图像中的至少一只脚的一个或更多个区域。
在步骤708处，方法700包括通过鞋类推荐系统消除在用户的至少一只脚的一个或更多个区域中的阴影噪声。所述阴影噪声连同一个或更多个区域中的其他噪声一起在识别之后被去除。噪音的一些示例包括但不限于皱纹、静脉、斑块、肤色差异、纹身、脚趾环、脚链和指甲颜色。用于消除在一个或更多个区域中的相关点处的阴影噪声以及其他噪声的示例性方法包括将情境信息应用于强度、色度和曲率分析的组合。
在步骤710处，方法700包括通过鞋类推荐系统检测与数字几何轮廓有关的多个脚部特征点。脚部特征点是基于脚部的一个或更多个区域并使用脚部几何形状、脚部比例统计和曲率分析来检测的。本文中，“脚部特征点”是指标明脚部的解剖学标志的脚部的具体几何特征。
在一些实施方案中，脚部特征点是基于使用一个或更多个区域中的预定义特征来提取的。不同的脚部测量结果是在识别脚部特征点之后提取的。脚部测量结果的一些示例包括但不限于大脚趾到脚跟点距离、内侧脚掌到外侧脚掌点距离、内侧或外侧脚掌点到脚跟点距离、内侧脚掌点高度、脚背高度和在不同点处的脚围长(例如脚掌围长、脚腰部围长和脚背围长)。基于接收到的多个静止图像，所提取的信息将是脚部的2D模型或2.5D模型。2D模型包括所实际测量的线性或曲线尺寸，而2.5D模型包括所测量的2D尺寸和所估计的三维(3D)尺寸。
在步骤712处，方法700包括通过鞋类推荐系统将透视校正方法应用到多个静止图像以校正透视变形。在一个实例中，透视校正方法包括应用投影几何和单应性技术。在步骤714处，方法700包括通过鞋类推荐系统生成用户的至少一只脚的2.5D模型。多个距离和角度是通过使用脚部特征点来计算的，并被进一步用于生成2.5D模型。在一些实施方案中，为用户的至少一只脚生成2D模型。
在步骤716处，方法700包括通过鞋类推荐系统将统计回归模型应用到用户的脚部的2.5D或2D模型。统计回归模型对系统偏差进行校正以提高模型精度。
在步骤718处，方法700包括通过鞋类推荐系统生成表示2.5D模型的数字几何轮廓。在一些实施方案中，为一个或更多个静止图像生成表示2D模型的数字几何轮廓。数字几何轮廓是通过对从多个静止图像提取的数据应用透视校正和统计回归模型生成的。数字几何轮廓是将脚几何结构重建到对于推荐合适鞋类所需的精度而言所必须的最小数据集。从数字几何轮廓提取一组脚部测量结果，以将数字几何轮廓分类为脚部类型数据。脚步类型数据包括至少一只脚的多个形状和比例。在步骤720和722中解释了提取一组脚部测量结果以随后生成并存储脚部几何轮廓的方法。
在步骤720处，方法700包括将一组规则应用到一组脚部测量结果中的一个或更多个脚部测量结果以得出脚部类型数据。该组规则可以是通过使用基于规则的引擎来应用的。在一个实施例中，多种脚部轮廓的领域知识和数据分析的组合被用于构建基于规则的引擎。形状是通过基于规则的引擎提取的，并且脚部的比例是通过基于规则的引擎生成的。形状的示例包括但不限于脚趾头套形状、脚趾角度、内侧至外侧脚掌的角度以及后脚部的角度。脚部比例(或不同的脚部测量结果的比率)的示例包括但不限于脚部的内侧和背侧纵横比。形状和比例的组合构成脚部类型数据。
在步骤722处，方法700包括通过鞋类推荐系统将用户的一组脚部测量结果和脚部类型数据连同针对用户的唯一标识符一起存储在脚部几何轮廓数据库中作为脚部几何轮廓。脚部几何轮廓被进一步加有用户的唯一身份的标签。唯一身份可以包括但不限于由鞋类推荐系统108生成的代码或者用户的电子邮件地址或电话号码。图10中示出可以通过用户设备显示给用户的脚部几何轮廓1000的示例性表示。脚部几何轮廓1000包括脚部(例如右脚)的形状1002(脚趾头套形状和脚趾角度形状)以及测量结果1004(长度和宽度)。参照图8解释了生成鞋类轮廓的示例性方法。
图8根据一个实施方案示出用于生成鞋类轮廓的方法800的示例性流程图。从多个鞋类中为用户选择至少一个适合鞋类。与多个鞋类中的每个鞋类的内腔有关的几何信息被作为鞋类几何轮廓捕获到鞋类轮廓数据库(例如图1的鞋类轮廓数据库118)中。与多个鞋类尺码相对应的多个鞋类模型的鞋类轮廓由鞋类轮廓生成器产生。
在步骤802处，方法800包括执行对鞋类的内腔或鞋楦的3D扫描。在步骤804处，方法800包括生成针对鞋类的3D模型。随后在步骤806处，通过转换鞋类的内腔的3D模型生成3D外形图。
在另一实施方案中，在步骤808处，从制造商或鞋类品牌商接收鞋类的内腔的或鞋楦的3D模型。随后在步骤806处，通过转换鞋类的内腔或鞋楦的3D模型生成3D外形图。
在另一实施方案中，在步骤810处，将鞋类的内腔或鞋楦(例如使用3D数字化仪)数字化。在这样的数字化之后在步骤806处通过鞋类轮廓生成器随后生成3D外形图。该3D外形图是针对多个鞋类模型中的一个或更多个尺码生成的。
在步骤812处，方法800包括从3D外形图中提取多个鞋类测量结果。多个鞋类测量结果限定鞋楦。多个鞋类测量结果的一些示例包括但不限于脚掌围长、脚背高度、内侧脚掌到脚跟的长度、后跟高度、跟部围长等。
在步骤814处，方法800包括将一个或更多个规则应用到多个鞋类测量结果中的至少一个鞋类测量结果以得出鞋类类型数据。通过应用规则，生成鞋楦的形状和比例。所述形状包括但不限于脚趾头套类型、脚掌点之间的角度等。所述比例包括宽度或脚背高度与楦头长度的比率等。在步骤816处，根据多个鞋类测量结果和鞋类类型数据生成鞋类几何轮廓。鞋类几何轮廓还存储在鞋类轮廓数据库中。
在步骤818处，方法800包括捕获与鞋类相关联的一个或更多个鞋类属性。在一个实施例中，多个鞋类中的每个鞋类模型是由训练有素的鞋类设计专家评估的，以捕获一个或更多个鞋类属性。
在一些实施方案中，一个或更多个鞋类属性可以由鞋类属性捕获模块(例如图1的鞋类属性捕获模块130)捕获。鞋类设计专家可以使用鞋类属性捕获模块来捕获鞋类属性，该鞋类属性包括针对一个或更多个鞋类模型的样式、材料、使用、构造和设计变量。
在步骤820处，方法800包括将鞋类几何轮廓、一个或更多个鞋类属性以及对于所述鞋类的唯一标识符存储作为鞋类轮廓。鞋类轮廓存储在鞋类轮廓数据库中。参照图9解释了识别至少一个适合鞋类的示例性方法。
图9根据一个实施方案示出用于识别至少一个适合鞋类的方法900的示例性流程图。脚部几何轮廓和鞋类轮廓分别在针对用户的和针对鞋类模型的一次性过程中生成。用户的脚部几何轮廓连同对于用户的唯一标识符一起被存储。鞋类轮廓与对于所述鞋类的唯一标识符一起被存储在鞋类轮廓数据库中。利用唯一标识符，用户可以使用来自鞋类推荐系统的鞋类推荐进行在线购物或在实体店购物。如果零售商已经安装鞋类推荐系统，则用户可以多次地请求针对鞋类轮廓数据库中的一鞋类模型的鞋类推荐。
在步骤902处，方法900包括读取脚部几何轮廓数据库。在一个实施例中，脚部几何轮廓数据库由适合推荐引擎(例如图1的鞋类推荐系统108的适合推荐引擎110)读取。
在步骤904处，方法900包括读取鞋类轮廓数据库。在一个实施例中，鞋类轮廓数据库被适合推荐引擎读取。在步骤906处，方法900包括读取用户偏好数据库(例如图1的用户偏好数据库120)。
在读取鞋类轮廓数据库之后，在步骤908处，从鞋类轮廓数据库中的多个鞋类中过滤出一组鞋类。该组鞋类是基于多个用户搜索参数和一组规则来过滤的。
在一个实施例中，在读取鞋类轮廓数据库期间，通过适合推荐引擎接收推荐请求以及对于所述鞋类的唯一标识符或过滤该组鞋类的标准。用户可以请求针对一个或更多个鞋类模型的推荐，并且推荐请求可以包括关于如何从鞋类轮廓数据库中选择鞋类模型的信息。在一个实施方案中，推荐请求可以针对零售商目录中的每个鞋类模型。在另一实施方案中，推荐请求是针对特定产品的。在又一实施方案中，推荐请求可以是基于鞋类属性的特定搜索标准。用户还可以提交对包括适合信息和适合等级评分的附加信息的用户请求。
在步骤910处，方法900包括应用多个规则以基于用户的用户偏好从一组鞋类中选择至少一个适合鞋类。用户偏好被存储在用户偏好数据库(例如，用户偏好数据库120)中。通过鞋类推荐系统应用多个规则来一次处理每个鞋类模型。
在步骤912处，方法900包括生成至少一个适合鞋类的适合信息和适合等级评分。适合信息和适合等级评分是针对至少一个适合鞋类以及针对相邻的鞋类尺码生成的。
在步骤914处，方法900包括对至少一个适合鞋类进行分级以显示给用户。在一些实施方案中，在分级之后，使用与脚部类型、鞋类类型和鞋类属性有关的信息生成针对用户的定制2D和3D显示信息。参照图13A和图13B分别解释了2D适合图像和3D适合图像中的适合鞋类的示例性表示。在步骤916处，在用户设备上启动对至少一个适合鞋类的显示。此外，响应于用户请求所述适合信息和适合等级评分连同至少一个适合鞋类一起显示。适合信息被进一步针对用户和至少一个适合鞋类定制化。
在一些实施方案中，给用户提供线上零售商或线下零售商的产品页面中的适合鞋类的适合图像。参照图11解释了目录列表页面的示例性表示。在另一实施方案中，可以在图11的目录列表页面处向用户提供适合鞋类尺码。参照图12解释了产品页面的示例性表示。
图11是目录列表页面1102的示例性表示。在目录列表页面1102中，用户开始使用适合信息在一个屏幕中按照适合度对鞋类模型进行分类(参照1104)或者检查多个鞋类模型的适合等级。用户还开始使用在目录列表页面1102中在每个模型的另一边放置的窗口小部件(例如小部件1106)请求所述适合推荐引擎110提供针对每个鞋类模型的适合信息和适合等级评分。
在一些实施方案中，鞋类推荐系统108可以提示用户附加偏好，包括对适合度、品牌、鞋材、使用、场合、鞋型、构造和其他鞋类属性的偏好。在用户偏好数据库120中捕获这样的附加偏好。基于用户偏好数据库120中的用户偏好条目，鞋类推荐系统108将一个或更多个规则添加到适合推荐引擎110，以确保使用这样的参数来确定适合鞋类、适合信息和适合等级评分。举例而言，如果用户已经表明对于宽松的偏好，则鞋类推荐系统108使用基于规则的引擎来确定适合的宽松鞋类。
图12是产品页面1202的示例性表示。在产品页面1202中，尺码表的选择按钮或菜单被替换为自动填充小部件1204。一旦产品页面1202被上传，则自动填充小部件1204就用推荐尺码(例如尺码10)自动填充产品页面1202。然后，用户可以点击自动填充小部件1204来生成用户请求，并且依次接收适合信息和适合等级评分。当用户选择自动填充小部件1204时，其将用户请求传送给适合推荐引擎110。在接收用户请求时，例如正如在图13A和图13B中所示的，适合推荐引擎110提供适合信息和适合等级评分。
图13A和图13B分别是包括适合信息和适合等级评分的2D适合图像1302和3D适合图像1320的示例性表示。在2D适合图像1302中，向用户提供最接近的适合鞋类尺码1304、相邻的适合尺码1306、颜色编码的适合信息1308和颜色图例1310。颜色图例1310用于诠释鞋类在适合点方面是宽松型、紧凑型还是两者之间的类型。在3D适合图像1320中，基于鞋类属性，从鞋类轮廓数据库中提取2D网格模型1322，并且将适合点(参照1324和1326)定位为对于鞋类和脚部组合而言的圆圈。可以基于适合信息对适合点(见1324和1326)着色。2D适合图像1302和3D适合图像1320还提供适合等级评分以帮助用户确定所推荐的适合鞋类的适合等级。
参照图14，示出电子设备1400的框图，其表示用于实践本发明的硬件环境。电子设备1400可以包括一组指令组，该组指令可以被执行以使电子设备1400执行所公开的方法中的任何一个或更多个。电子设备1400可以作为单独的设备来操作，或者可以(例如使用网络)连接到其他电子设备或外围设备。
在本发明的联网部署中，电子设备1400可以在服务器-客户端用户网络环境中以用户设备(例如图1的用户设备102或用户设备104)和鞋类推荐系统(例如图1的鞋类推荐系统108)的性能来操作，或者可以作为对等(或分布式)网络环境中的对等电子设备来操作。电子设备1400还可以被实现为或被并入到各种设备中，诸如智能电话、个人计算机(PC)、平板电脑、个人数字助理(PDA)、移动设备、掌上型计算机、膝上型计算机、台式计算机、通信设备、无线电话、固网电话、控制系统、照相机、扫描仪、传真机、打印机、寻呼机、个人信任设备、网络用具、网络路由器、开关或桥接器或者能够执行指令组(按照次序或以其他方式)的任何其他机器，这些指令组指定了待由该机器采取的动作。此外，虽然示出的是单个的电子设备1400，但是术语“设备”也应被理解为包括单独或联合执行一组或更多组指令以执行一个或更多个计算机功能的系统或子系统的任意集合。
电子设备1400可以包括处理器1405，例如中央处理单元(CPU)、图像处理单元(GPU)或两者。处理器1405可以是各种系统中的组件。例如，处理器1405可以是标准个人计算机或工作站的一部分。处理器1405可以是一个或更多个通用处理器、数字信号处理器、专用集成电路、现场可编程门阵列、服务器、网络、数字电路、模拟电路、以上的组合或其他现在已知的或以后开发的用于分析和处理数据的设备。处理器1405可以实现软件程序，比如手动生成的(例如编程)代码。
电子设备1400可以包括存储器1410，比如可以经由总线1415通信的存储器1410。存储器1410可以包括主存储器、静态存储器或者动态存储器。存储器1410可以包括但不限于计算机可读存储介质(比如各种类型的易失性和非易失性存储介质)，包括但不限于随机存取存储器、只读存储器、可编程只读存储器、电学可编程只读存储器、电学可擦除只读存储器、闪存、磁带或磁盘以及光学介质等。在一个实施例中，存储器1410包括用于处理器1405的高速缓存存储器或随机存取存储器。在替代实施例中，存储器1410与处理器1405分立，所述存储器诸如处理器的高速缓存存储器、系统存储器或其他存储器。存储器1410可以是用于存储数据的外部存储设备或数据库。存储器的示例包括硬盘驱动器、光盘(“CD”)、数字视频光盘(“DVD”)、存储卡、记忆棒、软盘、通用串行总线(“USB”)存储设备或者可操作来存储数据的任何其他设备。存储器1410可操作以存储可由处理器1405执行的指令。所描述的或图中所示的功能、动作或任务可由执行存储在存储器1410中的指令的编程处理器1405执行。功能、动作或任务不依赖于指令集、存储介质、处理器或处理策略的具体类型，并且可以由单独或组合操作的软件、硬件、集成电路、固件以及微代码等来执行。同样，处理策略可以包括多重处理、多重任务处理和并行处理等。
如所示出的，电子设备1400还可以包括显示单元1420，例如液晶显示器(LCD)、有机发光二极管(OLED)、平板显示器、固态显示器、阴极射线管(CRT)、投影仪、打印机或其他现在已知或以后开发的用于输出确定信息的显示设备。显示器1420可以充当使用户观察处理器1405的功能的界面，或者具体地作为与存储在存储器1410中或驱动单元1425中的软件的界面。
另外，电子设备1400可以包括被配置为允许用户与电子设备1400的任何部件交互的输入设备1430。输入设备1430可以包括触控笔、数字小键盘、键盘或者光标控制设备(例如鼠标或操纵杆)、触摸屏显示器、遥控器或可操作来与电子设备1400交互的任何其它设备。
电子设备1400还可以包括驱动单元1425。驱动单元1425可以包括计算机可读介质1435，其中可以嵌入一个或更多个指令集1440(例如软件)。此外，指令1440可以实施所描述的方法或逻辑中的一个或更多个。在具体实施例中，指令1440可以在被电子设备1400执行期间完全或至少部分驻留于存储器1410内或处理器1405内。存储器1410及处理器1405还可以包括如上所述的计算机可读介质。
本发明设想了一种计算机可读介质，其包括指令1440或者响应于传播的信号来接收和执行指令1440，使得连接到网络1445的设备可以经由网络1445传送语音、视频、音频、图像或任何其他数据。此外，指令1445可以经由通信端口或通信接口1450或使用总线1415在网络1445上被发送或接收。通信接口1450可以是处理器1405的一部分，或者可以是单独的部件。通信接口1450可以用软件来形成或者可以是硬件的物理连接。通信接口1450可以被配置为与网络1445、外部媒体、显示器1420或者电子设备1400中的任何其他部件或其组合连接。与网络1445的连接可以是物理连接(比如有线以太网连接)，或者可以如后面讨论的那样无线地建立。类似地，与电子设备1400的其他部件的附加连接可以是物理连接或者可以无线地建立。可替代地，网络1445可以直接连接到总线1415。
网络1445可以包括有线网络、无线网络、以太网AVB网络或其组合。无线网络可以包括蜂窝电话网络、802.11、802.16、802.20、802.1Q或WiMax网络。此外，网络1445可以是公共网络(比如互联网)、专用网络(比如内联网)或其组合，并且可以利用现在可用或以后开发的各种网络协议，所述网络协议包括但不限于基于TCP/IP的网络协议。
在替代实施例中，可以构建专用硬件实现方式(诸如专用集成电路、可编程逻辑阵列以及其他硬件设备)来实现电子设备1400的各个部分。
电子设备1400还可以包括图像捕获设备1455。图像捕获设备1455可以用于捕获静止图像，例如分别如图2A至4B所示的第一静止图像220、第二静止图像320和第三静止图像420。如果图像捕获设备1455处于用户设备中，则图像捕获设备1455被配置为仅传输信息，例如传输到鞋类推荐系统108。
所描述的一个或更多个实施例可以使用具有相关的控制和数据信号的两个或更多个专门的互连硬件模块或设备来实现功能，所述相关的控制和数据信号可以在模块之间并且通过模块传送，或者作为专用集成电路的一部分传送。因此，本系统包含软件、固件和硬件实现方式。
所描述的系统可以通过可由电子设备执行的软件程序来实现。此外，在非限制性实施例中，实现方式可以包括分布式处理、部件/对象分布式处理和并行处理。可替代地，可以构建虚拟电子设备处理来实现系统的各个部分。
系统不限于利用任何特定的标准和协议来操作。例如，可以使用针对互联网以及其他分组交换网络传输(例如，TCP/IP、UDP/IP、HTML、HTTP)的标准。这样的标准被具有基本相同功能的更快或更有效的等同物周期性地取代。相应地，具有与所公开的那些标准和协议相同或相似功能的替换标准和协议被认为是那些标准和协议的等同物。
本文中所公开的各种实施方案通过提供一种推荐适合鞋类的方法和推荐适合鞋类的鞋类推荐系统来提供许多优点。本发明使得用户能够通过电子商务网站浏览比在实体商店中更多种类的鞋类。用户还可以体验鞋类的虚拟适合，这可与在实体商店的试穿相媲美。本发明可以显著地提升鞋类领域的电子商务。此外，鞋类推荐系统的一个或更多个部件可用于定制化的鞋类设计、鞋和鞋垫的3D打印、用于设计定制化制作的矫形器的足部医疗和定制化的鞋类等。
尽管已经使用了特定的语言来描述本公开文本，但并非旨在构成由于所述特定的语言所产生的任何限制。如本领域技术人员将明了的，可以对该方法进行各种实践修改以实现如本文所教导的发明构思。
附图和前面的描述给出了实施方案的示例。本领域技术人员应当领会，所描述的元素中的一个或更多个可以良好地组合成单个功能元素。可替代地，某些元素可以被分成多个功能元素。来自一个实施方案的元素可以被添加到另一个实施方案。例如，本文中所描述的处理顺序可以改变，并且不限于本文中所描述的方式。此外，任何流程图的行动过程不需要按所示顺序来执行；也并非所有的行动过程都需要执行。而且，那些不依赖其他行动过程的行动过程可以与其他行动过程并行地执行。实施方案的范围决不受这些具体实施例的限制。许多变化(比如结构、尺寸和材料的使用方面的差异)都是可能的，无论是否在说明书中明确给出这些变化。实施方案的范围至少与由随附权利要求所给出的范围一样宽。

Claims (25)

1.一种推荐适合鞋类的方法，所述方法包括：
通过鞋类推荐系统接收与用户的至少一只脚相关联的多个静止图像，其中所述多个静止图像是从由所述用户操作的用户设备接收的，所述多个静止图像中的至少一个静止图像包括靠近所述用户的所述至少一只脚放置的标准参考对象的信息；
通过所述鞋类推荐系统处理所述多个静止图像以生成数字几何轮廓，所述数字几何轮廓表示所述用户的所述至少一只脚的二又二分之一维(2.5D)模型；
通过所述鞋类推荐系统从所述数字几何轮廓提取一组脚部测量结果以将所述数字几何轮廓分类为脚部类型数据，所述脚部类型数据包括所述至少一只脚的多种形状和比例，所述数字几何轮廓和所述脚部类型数据一起被存储在脚部几何轮廓数据库中作为脚部几何轮廓；
通过所述鞋类推荐系统基于所述脚部几何轮廓为所述用户识别至少一个适合鞋类，所述脚部几何轮廓被与存储在鞋类轮廓数据库中的多个鞋类轮廓作比较；和
通过所述鞋类推荐系统启动在所述用户设备上对所述至少一个适合鞋类的显示，响应于用户请求所述至少一个适合鞋类还与所述至少一个适合鞋类的适合信息及适合等级评分一起显示。
2.根据权利要求1所述的方法，还包括：
接收所述用户的用户轮廓信息以及所述多个静止图像以确定所述用户的唯一标识符。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，与所述用户的所述至少一只脚相关联的所述多个静止图像由所述用户以变化的角度捕获。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述标准参考对象与一个或更多个标准尺寸相关联。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，处理所述多个静止图像包括：
通过所述鞋类推荐系统使用一个或更多个对象识别方法来识别所述多个静止图像中的至少一个静止图像中的所述标准参考对象；
通过所述鞋类推荐系统识别所述多个静止图像中的所述用户的所述至少一只脚，所述至少一只脚是被覆盖的脚和未被覆盖的脚之一；
通过所述鞋类推荐系统识别所述多个静止图像中的所述至少一只脚的一个或更多个区域；
通过所述鞋类推荐系统消除在所述用户的所述至少一只脚的所述一个或更多个区域中的阴影噪声；
通过所述鞋类推荐系统检测与所述数字几何轮廓有关的多个脚部特征点；
通过所述鞋类推荐系统将透视校正方法应用到所述多个静止图像以校正透视变形；
通过所述鞋类推荐系统生成所述用户的至少一只脚的所述2.5D模型；
通过所述鞋类推荐系统将统计回归模型应用到所述用户的所述至少一只脚的所述2.5D模型；和
通过所述鞋类推荐系统生成表示所述2.5D模型的数字几何轮廓，所述数字几何轮廓是通过基于应用所述透视校正方法和所述统计回归模型将来自所述多个静止图像的数据进行组合而生成的。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，提取所述一组脚部测量结果包括：
通过所述鞋类推荐系统将一组规则应用到所述一组脚部测量结果中的一个或更多个脚部测量结果以得出所述脚部类型数据；和
通过所述鞋类推荐系统存储所述用户的所述脚部几何轮廓以及所述用户的所述唯一标识符，所述脚部几何轮廓包括所述用户的所述一组脚部测量结果和所述脚部类型数据。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述至少一个适合鞋类是从多个鞋类中选择的，所述多个鞋类中的每个鞋类的鞋类轮廓被生成并存储在鞋类轮廓数据库中，所述鞋类轮廓的生成包括以下步骤：
生成三维(3D)外形图，其中，所述3D外形图由以下步骤之一生成：
转换所述鞋类的内腔和鞋楦之一的3D模型，所述3D模型是从制造商接收的和使用3D扫描生成的之一；和
将所述鞋类的所述内腔和所述鞋楦之一数字化；
从所述3D外形图提取多个鞋类测量结果；
将一个或更多个规则应用于所述多个鞋类测量结果中的至少一个鞋类测量结果以得出鞋类类型数据，所述多个鞋类测量结果和所述鞋类类型数据一起被存储在鞋类轮廓数据库中作为鞋类几何轮廓；和
捕获与所述鞋类相关联的一个或更多个鞋类属性；
将所述鞋类几何轮廓和所述一个或更多个鞋类属性连同对于所述鞋类的唯一标识符一起存储在所述鞋类轮廓数据库中作为所述鞋类轮廓。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，识别所述至少一个适合鞋类包括：
通过所述鞋类推荐系统读取所述脚部几何轮廓数据库和所述鞋类轮廓数据库；
通过所述鞋类推荐系统基于多个用户搜索参数和一组规则从所述鞋类轮廓数据库中的所述多个鞋类中过滤出一组鞋类；
通过所述鞋类推荐系统应用多个规则以基于所述用户的用户偏好从所述一组鞋类中选择所述至少一个适合鞋类，并且生成所述至少一个适合鞋类的所述适合信息和所述适合等级评分；
通过所述鞋类推荐系统对所述至少一个适合鞋类进行分级以显示给所述用户；和
通过所述鞋类推荐系统启动对所述适合信息和所述适合等级评分以及所述至少一个适合鞋类在所述用户设备上的显示，其中所述适合信息是针对所述用户和所述至少一个适合鞋类而定制的。
9.一种推荐适合鞋类的方法，所述方法包括：
通过鞋类推荐系统接收与用户的至少一只脚相关联的一个或更多个静止图像，其中，所述一个或更多个静止图像是从由所述用户操作的用户设备接收的，所述一个或更多个静止图像中的至少一个静止图像包括靠近所述用户的至少一只脚放置的标准参考对象的信息；
通过所述鞋类推荐系统处理所述一个或更多个静止图像以生成数字几何轮廓，所述数字几何轮廓表示所述用户的所述至少一只脚的二维(2D)模型；
通过所述鞋类推荐系统从所述数字几何轮廓提取一组脚部测量结果以将所述数字几何轮廓分类为多个脚部类型数据，所述脚部类型数据包括所述至少一只脚的多种形状和比例，所述数字几何轮廓和所述脚部类型数据一起被存储在脚部几何轮廓数据库中作为脚部几何轮廓；
通过所述鞋类推荐系统基于所述脚部几何轮廓识别对于所述用户的至少一个适合鞋类，所述脚部几何轮廓被与存储在鞋类轮廓数据库中的多个鞋类轮廓作比较；和
通过所述鞋类推荐系统启动在所述用户设备上对所述至少一个适合鞋类的显示，响应于用户请求所述至少一个适合鞋类还与所述至少一个适合鞋类的适合信息和适合等级评分一起显示。
10.根据权利要求9所述的方法，还包括：
接收所述用户的用户轮廓信息以及所述多个静止图像以确定针对所述用户的唯一标识符。
11.根据权利要求10所述的方法，其中，与所述用户的所述至少一只脚相关联的所述一个或更多个静止图像由所述用户以变化的角度捕获。
12.根据权利要求11所述的方法，其中，所述标准参考对象与一个或更多个标准尺寸相关联。
13.根据权利要求12所述的方法，其中，处理所述一个或更多个静止图像包括：
通过所述鞋类推荐系统使用一个或更多个对象识别方法来识别所述一个或更多个静止图像中的所述至少一个静止图像中的所述标准参考对象；
通过所述鞋类推荐系统识别所述一个或更多个静止图像中的所述用户的所述至少一只脚，所述至少一只脚是被覆盖的脚和未被覆盖的脚之一；
通过所述鞋类推荐系统识别所述一个或更多个静止图像中的所述至少一只脚的一个或更多个区域；
通过所述鞋类推荐系统消除在所述用户的所述至少一只脚的所述一个或更多个区域中的阴影噪声；
通过所述鞋类推荐系统检测与所述数字几何轮廓有关的多个脚部特征点；
通过所述鞋类推荐系统将透视校正方法应用到所述一个或更多个静止图像以校正透视变形；
通过所述鞋类推荐系统生成所述用户的所述至少一只脚的所述2D模型；
通过所述鞋类推荐系统将统计回归模型应用到所述用户的所述至少一只脚的所述2D模型；和
通过所述鞋类推荐系统生成表示所述2D模型的所述数字几何轮廓，所述数字几何轮廓是通过基于应用所述透视校正方法和所述统计回归模型将来自所述一个或更多个静止图像的数据进行组合而生成的。
14.根据权利要求13所述的方法，其中，提取所述一组脚部测量结果包括：
通过所述鞋类推荐系统将一组规则应用到所述一组脚部测量结果中的一个或更多个脚部测量结果以得出所述脚部类型数据；和
通过所述鞋类推荐系统存储所述用户的所述脚部几何轮廓以及针对所述用户的所述唯一标识符，所述脚部几何轮廓包括所述用户的所述一组脚部测量结果和所述脚部类型数据。
15.根据权利要求14所述的方法，其中，所述至少一个适合鞋类是从多个鞋类中选择的，所述多个鞋类中的每个鞋类的鞋类轮廓被生成并存储在鞋类轮廓数据库中，所述鞋类轮廓的生成包括以下步骤：
生成三维(3D)外形图，其中，所述3D外形图由以下步骤之一生成：
转换所述鞋类的内腔和鞋楦之一的3D模型，所述3D模型是从制造商接收的和使用3D扫描生成的之一；和
将所述鞋类的所述内腔和所述鞋楦之一数字化；
从所述3D外形图提取多个鞋类测量结果；
将一个或更多个规则应用于所述多个鞋类测量结果中的至少一个鞋类测量结果以得出鞋类类型数据，所述多个鞋类测量结果和所述鞋类类型数据一起被存储在鞋类轮廓数据库中作为鞋类几何轮廓；和
捕获与所述鞋类相关联的一个或更多个鞋类属性；
将所述鞋类几何轮廓和所述一个或更多个鞋类属性连同对于所述鞋类的唯一标识符一起存储在所述鞋类轮廓数据库中作为所述鞋类轮廓。
16.根据权利要求15所述的方法，其中，识别所述至少一个适合鞋类包括：
通过所述鞋类推荐系统读取所述脚部几何轮廓数据库和所述鞋类轮廓数据库；
通过所述鞋类推荐系统基于多个用户搜索参数和一组规则从所述鞋类轮廓数据库中的所述多个鞋类中过滤出一组鞋类；
通过所述鞋类推荐系统应用多个规则以基于所述用户的用户偏好从所述一组鞋类中选择所述至少一个适合鞋类，并且生成所述至少一个适合鞋类的所述适合信息和所述适合等级评分；
通过所述鞋类推荐系统对所述至少一个适合鞋类进行分级以显示给所述用户；和
通过所述鞋类推荐系统启动对所述适合信息和所述适合等级评分以及所述至少一个适合鞋类在所述用户设备上的显示，其中所述适合信息是针对所述用户和所述至少一个适合鞋类而定制的。
17.一种用于推荐适合鞋类的鞋类推荐系统，所述鞋类推荐系统包括：
通信接口，与由用户操作的至少一个用户设备电子通信；
存储器，其存储指令；和
处理器，其响应于所述指令以：
接收与所述用户的至少一只脚相关联的多个静止图像，其中，所述多个静止图像是从由所述用户操作的用户设备接收的，所述多个静止图像中的至少一个静止图像包括靠近所述用户的至少一只脚放置的标准参考对象的信息；
处理所述多个静止图像以生成数字几何轮廓，所述数字几何轮廓表示所述用户的所述至少一只脚的二又二分之一维(2.5D)模型和二维(2D)模型之一；
从所述数字几何轮廓中提取一组脚部测量结果以将所述数字几何轮廓分类为脚部类型数据，所述脚部类型数据包括所述至少一只脚的多种形状和比例，所述数字几何轮廓和所述脚部类型数据一起被存储作为脚部几何轮廓；
基于所述脚部几何轮廓识别对于所述用户的至少一个适合鞋类，
所述脚部几何轮廓被与存储在鞋类轮廓数据库中的多个鞋类轮廓作比较；和
启动在所述用户设备上对所述至少一个适合鞋类的显示，响应于用户请求所述至少一个适合鞋类还与所述至少一个适合鞋类的适合信息及适合等级评分一起显示。
18.根据权利要求17所述的鞋类推荐系统，还包括：
脚部几何轮廓数据库，其被配置为将所述数字几何轮廓和所述脚部类型数据一起存储作为所述脚部几何轮廓；
鞋类轮廓数据库，其被配置为存储所述多个鞋类轮廓；和
用户偏好数据库，其被配置为存储所述用户的用户偏好。
19.根据权利要求18所述的鞋类推荐系统，其中，所述处理器响应于所述指令以：
接收所述用户的用户轮廓信息以及所述多个静止图像以确定对于所述用户的唯一标识符。
20.根据权利要求19所述的鞋类推荐系统，其中，与所述用户的所述至少一只脚相关联的所述多个静止图像由所述用户以变化的角度捕获。
21.根据权利要求20所述的鞋类推荐系统，其中，所述标准参考对象与一个或更多个标准尺寸相关联。
22.根据权利要求21所述的鞋类推荐系统，其中，所述处理器被配置成通过以下步骤处理所述多个静止图像：
使用一个或更多个对象识别方法来识别所述多个静止图像中的所述至少一个静止图像中的所述标准参考对象；
识别所述多个静止图像中的所述用户的所述至少一只脚，所述至少一只脚是被覆盖的脚和未被覆盖的脚之一；
识别所述多个静止图像中的所述至少一只脚的一个或更多个区域；
消除在所述用户的所述至少一只脚的所述一个或更多个区域中的阴影噪声；
检测与所述数字几何轮廓有关的多个脚部特征点；
将透视校正方法应用到所述多个静止图像以校正透视变形；
生成所述用户的所述至少一只脚的所述2.5D模型和所述2D模型之一；
将统计回归模型应用到所述用户的所述至少一只脚的所述2.5D模型和所述2D模型之一；和
生成表示所述2.5D模型和所述2D模型之一的所述数字几何轮廓，所述数字几何轮廓是通过基于应用所述透视校正方法和所述统计回归模型将来自所述多个静止图像的数据进行组合而生成的。
23.根据权利要求22所述的鞋类推荐系统，其中，所述处理器被配置为通过以下步骤提取所述一组脚部测量结果：
将一组规则应用到所述一组脚部测量结果中的一个或更多个脚部测量结果以得出所述脚部类型数据；和
存储所述用户的所述脚部几何轮廓以及对于所述用户的所述唯一标识符，所述脚部几何轮廓包括所述用户的所述一组脚部测量结果和所述脚部类型数据。
24.根据权利要求23所述的鞋类推荐系统，其中，所述至少一个适合鞋类是从多个鞋类中选择的，所述多个鞋类中的每个鞋类的鞋类轮廓被生成并存储在鞋类轮廓数据库中，所述鞋类轮廓的生成包括以下步骤：
生成三维(3D)外形图，其中，所述3D外形图由以下步骤之一生成：
转换所述鞋类的内腔和鞋楦之一的3D模型，所述3D模型是从制造商接收的和使用3D扫描生成的之一；和
将所述鞋类的所述内腔和所述鞋楦之一数字化；
从所述3D外形图提取多个鞋类测量结果；
将一个或更多个规则应用于所述多个鞋类测量结果中的至少一个鞋类测量结果以得出鞋类类型数据，所述多个鞋类测量结果和所述鞋类类型数据一起被存储在鞋类轮廓数据库中作为鞋类几何轮廓；和
捕获与所述鞋类相关联的一个或更多个鞋类属性；
将所述鞋类几何轮廓和所述一个或更多个鞋类属性连同对于所述鞋类的唯一标识符一起存储在所述鞋类轮廓数据库中作为所述鞋类轮廓。
25.根据权利要求24所述的鞋类推荐系统，其中，所述处理器包括适合推荐引擎，所述适合推荐引擎被配置为通过以下步骤识别所述至少一个适合鞋类：
读取所述脚部几何轮廓数据库和所述鞋类轮廓数据库；
基于多个用户搜索参数和一组规则从所述鞋类轮廓数据库中的所述多个鞋类中过滤出一组鞋类；
应用多个规则以基于所述用户的用户偏好从所述一组鞋类中选择所述至少一个适合鞋类，并且生成所述至少一个适合鞋类的所述适合信息和所述适合等级评分；
对所述至少一个适合鞋类进行分级以显示给所述用户；和
启动对所述适合信息和所述适合等级评分以及所述至少一个适合鞋类在所述用户设备上的显示，其中所述适合信息是针对所述用户和所述至少一个适合鞋类而定制的。
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