JP2009128995A - Merchandise affinity calculation method, program and device - Google Patents

Merchandise affinity calculation method, program and device Download PDF

Info

Publication number
JP2009128995A
JP2009128995A JP2007300491A JP2007300491A JP2009128995A JP 2009128995 A JP2009128995 A JP 2009128995A JP 2007300491 A JP2007300491 A JP 2007300491A JP 2007300491 A JP2007300491 A JP 2007300491A JP 2009128995 A JP2009128995 A JP 2009128995A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
product
compatibility
image
feature
merchandise
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2007300491A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Yuko Aoyanagi
優子 青柳
Takashi Miyamoto
隆司 宮本
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujifilm Corp
Original Assignee
Fujifilm Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fujifilm Corp filed Critical Fujifilm Corp
Priority to JP2007300491A priority Critical patent/JP2009128995A/en
Publication of JP2009128995A publication Critical patent/JP2009128995A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To support a user to purchase accessories through a network without imposing any large labor on a customer side by: analyzing the images of target accessories; and automatically performing ideal combination. <P>SOLUTION: A combination decision system 5 calculates a distance (difference) between a feature value received from a fashion selling system 3 and the feature value of each merchandise registered in a merchandise feature value database 7, and calculates the affinity of merchandise designated by a user and the other merchandise based on the distance. By referring to the affinity of merchandise B to the merchandise A transmitted to a user terminal 1, the user is able to apply for the purchase of merchandise B whose affinity to the merchandise A is satisfactory, and which seems to be used after combined with the merchandise A with satisfactory affinity after purchase to the fashion selling system 3. <P>COPYRIGHT: (C)2009,JPO&INPIT

Description

本発明は商品相性度算出方法、プログラムおよび装置に係り、特にユーザが複数の商品間の組み合わせの相性度のよい商品を検索する技術に関する。   The present invention relates to a merchandise compatibility degree calculation method, program, and apparatus, and more particularly to a technique in which a user searches for a merchandise having a high compatibility degree of a combination of a plurality of merchandise.

特許文献1では、各商品について、商品名や価格を示す商品情報データD1と、画像データD2と、コーディネート可能な他の商品との関連づけを示す商品コーディネートデータD3と、を用意し、各顧客について、過去の購入履歴データD4と、顧客自身の顔写真からなる顧客画像データD5と、住所や氏名を示す顧客情報データD6と、を用意する。選択部により、顧客が第1次希望商品を選択したら、選択部により、データD3,D4を参照して、コーディネート可能な他の商品を自動選択し、その中から第2次希望商品を選択させる。画像合成部により、顔写真と商品とを合成した試着画像を顧客に提示する。第2次希望商品を掲載したチラシおよび購入申込書を、チラシ作成部および申込書作成部によって作成し、情報送信部によりオンライン送信する。   In Patent Literature 1, for each product, product information data D1 indicating the product name and price, image data D2, and product coordination data D3 indicating association with other products that can be coordinated are prepared, and each customer is provided. , Past purchase history data D4, customer image data D5 composed of the customer's own face photo, and customer information data D6 indicating the address and name are prepared. When the customer selects the first desired product by the selection unit, the selection unit automatically selects other products that can be coordinated with reference to the data D3 and D4, and selects the second desired product from among them. . The image composition unit presents the customer with a try-on image obtained by compositing the face photograph and the product. A flyer on which the second desired product is posted and a purchase application form are created by the flyer creation section and the application form creation section, and transmitted online by the information transmission section.

特許文献2では、消費者は仲介者のホームページに接続し、登録した仮想試着モデルに、サーバーに登録されている商品を選択し仮想試着する。仮想試着では、カラーコーディネーター及びスタイリストのデータを基に作成した診断ソフトでアドバイスを得る事が出来、仮想試着を行えば、メーカー名・購入品名・価格等が一覧表示され、消費者は発注情報を入力し、仲介者は各販売業者に契約に必要な消費者のデータをインターネットで送信し、販売業者は消費者に商品を発送する。   In Patent Document 2, a consumer connects to a mediator's home page, selects a product registered in a server as a registered virtual try-on model, and makes a virtual try-on. In virtual try-on, advice can be obtained with diagnostic software created based on the data of the color coordinator and stylist, and if virtual try-on is performed, the manufacturer name, purchased product name, price, etc. are displayed in a list, and the consumer provides ordering information. Then, the broker sends the consumer data necessary for the contract to each seller over the Internet, and the seller sends the goods to the consumer.

特許文献3では、衣服にタグが付され、これら衣服が保管庫から取り出されるのを検出することができる。この情報を用いて、ユーザプロファイルが更新される。このようにして、システムはユーザの行動から学習すると共に、時間と共に一層正確な推奨例を発生することができる。上記ユーザプロファイルはスマートカードに記憶することができ、従って、ユーザは該スマートカードをショップにおいて使用して、自身の組に合った新たな衣服を購入することができる。上記ユーザプロファイルは、目標となる宣伝のためにも使用することができる。
特開2004−295777号公報 特開2001−216429号公報 特表2004−507822号公報
In Patent Document 3, it is possible to detect that clothes are tagged and the clothes are removed from the storage. Using this information, the user profile is updated. In this way, the system can learn from user behavior and generate more accurate recommendations over time. The user profile can be stored on a smart card, so that the user can use the smart card in the shop to purchase new clothing for his set. The user profile can also be used for targeted advertising.
JP 2004-295777 A JP 2001-216429 A JP-T-2004-507822

衣料品、バッグ、靴、アクセサリー、サングラスその他の服飾品を購入する場合、同時に購入する商品との組み合わせの相性がよいという点は、服飾品の購入を決定する際において重要なポイントである。実際の店舗で購入する場合は、店員のアドバイスや試着で確認できるが、インターネットで購入する場合は、自らが想像して判断する必要があるため、多くの利用者が購入に踏み切れない可能性が高く、書籍などと比較して市場のEコマース化率が低い要因になっていると思われる。   When purchasing clothing, bags, shoes, accessories, sunglasses, and other clothing items, the compatibility with the products purchased at the same time is an important point in determining the purchase of clothing items. When purchasing at an actual store, it can be confirmed with the advice and try-on of the store clerk, but when purchasing through the Internet, it is necessary for the user to imagine and judge, so there is a possibility that many users will not be able to complete the purchase. It is high, and it seems that the market e-commerce rate is low compared to books.

本発明は、対象となる服飾品の画像を解析し、自動的に理想的な組み合わせを行うことで、販売者サイトに大きな負担をかけることなく、利用者のネットワーク経由の服飾品購入をサポートすることを目的とする。   The present invention supports the purchase of clothing via the user's network without imposing a heavy burden on the seller site by analyzing the image of the target clothing and automatically performing an ideal combination. For the purpose.

本発明は、装飾品に関する商品の組み合わせの相性を示す数値である相性度をコンピュータが算出するための商品相性度算出方法であって、所望の商品の組み合わせを構成する所望の2つの商品である第1の商品および第2の商品を指定するステップと、第1の商品の画像の内容に基づき、第1の商品の特徴量を算出するステップと、第2の商品の画像の内容に基づき、第2の商品の特徴量を算出するステップと、第1の商品の特徴量と第2の商品の特徴量との距離に基づき、第1の商品と第2の商品の相性度を算出するステップと、算出された第1の商品と第2の商品の相性度を出力するステップと、を含む。   The present invention is a merchandise compatibility degree calculation method for a computer to calculate a compatibility degree, which is a numerical value indicating the compatibility of a combination of merchandise items related to a decorative product, and is two desired merchandise composing a desired merchandise combination. Based on the step of designating the first product and the second product, the step of calculating the feature quantity of the first product based on the content of the image of the first product, the content of the image of the second product, Calculating a feature amount of the second product, and calculating a degree of compatibility between the first product and the second product based on a distance between the feature amount of the first product and the feature amount of the second product. And outputting the calculated degree of compatibility between the first product and the second product.

この発明によると、任意の商品の組み合わせの相性が、相性度という客観的な数値で示されるため、商品を購入しようとするエンドユーザは、コーディネートに関する専門知識がなくても、相性度を参照して、理想的な商品の組み合わせを把握することができる。   According to the present invention, the compatibility of an arbitrary combination of products is indicated by an objective numerical value called compatibility, so an end user who wants to purchase a product refers to the compatibility even without expert knowledge about coordination. Can grasp the ideal combination of products.

好ましくは、第1の商品の画像および第2の商品の画像のうち少なくとも一方を、ユーザ端末から受信するステップを含む。   Preferably, the method includes a step of receiving at least one of an image of the first product and an image of the second product from the user terminal.

好ましくは、所定の販売サイトに予め登録された販売商品の画像から、第1の商品の画像および第2の商品の画像のうち少なくとも一方を、ユーザ端末から選択させるステップを含む。   Preferably, the method includes a step of selecting, from the user terminal, at least one of an image of the first product and an image of the second product from the images of the sales product registered in advance in a predetermined sales site.

好ましくは、相性度はユーザ端末に出力される。   Preferably, the degree of compatibility is output to the user terminal.

好ましくは、第1の商品の特徴量は、第1の商品の画像の内容および第1の商品の画像の付帯情報に基づいて算出され、第2の商品の特徴量は、第2の商品の画像の内容および第2の商品の画像の付帯情報に基づいて算出される。   Preferably, the feature amount of the first product is calculated based on the content of the image of the first product and the incidental information of the image of the first product, and the feature amount of the second product is the second product's feature amount. It is calculated based on the content of the image and the incidental information of the image of the second product.

こうすると、画像の内容そのものからは把握できない情報、例えば流行やメーカーなどを、特徴量に反映させることができる。   In this way, information that cannot be grasped from the content of the image itself, such as trends and manufacturers, can be reflected in the feature amount.

好ましくは、1または複数の理想的な商品の組および組を構成する商品の特徴量をデータベースに登録するステップと、第1の商品の特徴量に最も近似する特徴量を有する商品であって理想的な商品の組を構成する一方の商品である第1の類似商品、および、第2の商品の特徴量に最も近似する特徴量を有する商品であって理想的な商品の組を構成する一方の商品である第2の類似商品をデータベースから抽出するステップと、第1の類似商品とともに理想的な商品の組を構成する他方の商品である第1の基準商品、および、第2の類似商品とともに理想的な商品の組を構成する他方の商品である第2の基準商品をデータベースから抽出するステップと、を含み、第1の商品と第2の商品の相性度は、第1の商品の特徴量と第1の基準商品の特徴量の距離、および、第2の商品の特徴量と第2の基準商品の特徴量の距離に基づき算出される。   Preferably, one or a plurality of ideal product sets and a feature value of a product composing the set are registered in the database, and a product having a feature value closest to the feature value of the first product and ideal One of the products constituting the typical product set, the first similar product, and the product having the feature quantity closest to the feature quantity of the second product, and constituting the ideal product set Extracting a second similar product that is a product of the first product from the database, a first reference product that is the other product that forms an ideal product set together with the first similar product, and a second similar product And extracting a second reference product, which is the other product that constitutes the ideal product set, from the database, and the compatibility of the first product and the second product is determined based on the first product Features and the first reference product Distance symptoms amount, and is calculated based on the length of the second feature quantity and the feature quantity of the second reference items of goods.

上記の商品相性度算出方法をコンピュータに実行させるためのプログラムも本発明に含まれる。   A program for causing a computer to execute the above-described merchandise compatibility degree calculation method is also included in the present invention.

本発明は、装飾品に関する商品の組み合わせの相性を示す数値である相性度を算出するための商品相性度算出装置であって、所望の商品の組み合わせを構成する所望の2つの商品である第1の商品および第2の商品を指定する手段と、第1の商品の画像の内容に基づき、第1の商品の特徴量を算出する手段と、第2の商品の画像の内容に基づき、第2の商品の特徴量を算出する手段と、第1の商品の特徴量と第2の商品の特徴量との距離に基づき、第1の商品と第2の商品の相性度を算出する手段と、算出された第1の商品と第2の商品の相性度を出力する手段と、を含む。   The present invention is a merchandise compatibility degree calculation device for calculating a degree of compatibility, which is a numerical value indicating the compatibility of a combination of merchandise items related to a decorative product, and is a first two desired merchandise items constituting a desired merchandise combination. Based on the content of the image of the first product, the means for calculating the feature quantity of the first product based on the content of the image of the first product, Means for calculating the feature quantity of the first product, means for calculating the degree of compatibility between the first product and the second product based on the distance between the feature quantity of the first product and the feature quantity of the second product, Means for outputting the calculated degree of compatibility between the first product and the second product.

この発明によると、任意の商品の組み合わせの相性が、相性度という客観的な数値で示されるため、商品を購入しようとするエンドユーザは、コーディネートに関する専門知識がなくても、相性度を参照して、理想的な商品の組み合わせを把握することができる。   According to the present invention, the compatibility of an arbitrary combination of products is indicated by an objective numerical value called compatibility, so an end user who wants to purchase a product refers to the compatibility even without expert knowledge about coordination. Can grasp the ideal combination of products.

図1は、本発明の好ましい実施形態に係る服飾品購入サポートシステムの概略構成図である。このシステムは、各々、入力操作手段(キーボード、マウス、タッチパネルなど)、表示手段(液晶ディスプレイなど)、通信手段(ネットワークカードなど)、情報処理手段(CPU、マイクロコンピュータなど)、記憶手段(RAM、ROM、ハードディスク、CD−RWその他着脱可能な各種記録メディア)、情報読み取り/書き込み手段(CD−RWドライブなど)の全部または一部を備えたパソコンなどで構成された、ユーザ端末1、ファッション販売システム3、特徴量算出システム4、組み合わせ判定システム5、商品画像データベース6、商品特徴量データベース7、ユーザ情報データベース8、販売者端末9、商品画像登録システム10から構成される。ユーザ端末1とファッション販売システム3とは、インターネットなどのネットワーク2を介して接続されている。   FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a clothing item purchase support system according to a preferred embodiment of the present invention. This system includes input operation means (keyboard, mouse, touch panel, etc.), display means (liquid crystal display, etc.), communication means (network card, etc.), information processing means (CPU, microcomputer, etc.), storage means (RAM, ROM, hard disk, CD-RW and other removable recording media), user terminal 1, fashion sales system composed of a personal computer equipped with all or part of information reading / writing means (CD-RW drive, etc.) 3, a feature amount calculation system 4, a combination determination system 5, a product image database 6, a product feature amount database 7, a user information database 8, a seller terminal 9, and a product image registration system 10. The user terminal 1 and the fashion sales system 3 are connected via a network 2 such as the Internet.

ファッション販売システム3は、特徴量算出システム4、組み合わせ判定システム5、ユーザ情報データベース8と、LANその他の通信手段により接続されている。   The fashion sales system 3 is connected to the feature amount calculation system 4, the combination determination system 5, the user information database 8, and a LAN or other communication means.

組み合わせ判定システム5は、商品特徴量データベース7と、LANその他の通信回線により接続されている。   The combination determination system 5 is connected to the product feature amount database 7 via a LAN or other communication line.

販売者端末9と商品画像登録システム10、商品画像登録システム10と特徴量算出システム4および商品画像データベース6、特徴量算出システム4と商品特徴量データベース7、組み合わせ判定システム5と商品特徴量データベース7は、LANその他の通信回線により接続されている。   Seller terminal 9 and product image registration system 10, product image registration system 10 and feature quantity calculation system 4 and product image database 6, feature quantity calculation system 4 and product feature quantity database 7, combination determination system 5 and product feature quantity database 7 Are connected by a LAN or other communication line.

ユーザ端末1は、他のパソコンや携帯電話、その他の情報処理端末と通信が可能で、また、表示機能を有する端末である。   The user terminal 1 can communicate with other personal computers, mobile phones, and other information processing terminals, and has a display function.

ネットワーク2は、インターネットなどで構成されているが、その他のネットワークでもよい。   The network 2 is configured by the Internet or the like, but may be another network.

ファッション販売システム3は、電子的に(Eコマースにより)服飾品を販売する機能すなわちユーザ端末1から所望の服飾品の販売要求を受け付け、販売を受諾した商品に関する情報を、ユーザ情報に関連づけてユーザ情報データベース8に登録するシステムである。   The fashion sales system 3 accepts a function for electronically selling apparel (by e-commerce), that is, a request for selling a desired apparel from the user terminal 1, and associates information related to the accepted product with user information. This is a system for registering in the information database 8.

特徴量算出システム4は、ユーザがユーザ端末1を介して送信した画像、もしくは商品画像データベース6に登録されている商品画像と販売者端末9から入力された商品画像ごとの付帯情報(タグ情報)から特徴量を算出し、商品特徴量データベース7へ登録するシステムである。   The feature amount calculation system 4 includes image information sent by the user via the user terminal 1 or product information registered in the product image database 6 and additional information (tag information) for each product image input from the seller terminal 9. This is a system for calculating the feature quantity from and registering it in the product feature quantity database 7.

特徴量とは、画像を解析することにより得られる数値であって、服飾品としての特徴に対応する数値またはその組み合わせである。例えば、全体の色(R、G、B表現)、部分別の色(例えば上部、中央部、下部、左右側部のエリアごとの色)、全体の形状(ジャケット、コート、セーター、ポロシャツなど)、襟元の形状(Vネック、Uネック、ラウンドネックなど)、胸元の形状(スターチドブザム、プリーテッドブザムなど)、模様(千鳥格子、豹柄など)、画像に付帯するタグ情報の内容(商品価格、ブランド、流行)などの全部または一部を数値化したものを含む。特徴の数値化の仕方は任意である。色については、例えばR=1、G=2、B=3などとする。あるいは、襟元の形状については、Vネック=1、Uネック=2、ラウンドネック=3などとする。要するに、数値と特徴が一対一に対応しており、かつ、似たような特徴には近い値が付与され、似ていない特徴には近くない値が付与されればよい。   The feature amount is a numerical value obtained by analyzing an image, and is a numerical value corresponding to the feature as a clothing item or a combination thereof. For example, the overall color (R, G, B expression), the color for each part (for example, the color for each area of the upper, middle, lower, left and right sides), the overall shape (jacket, coat, sweater, polo shirt, etc.) , Neck shape (V-neck, U-neck, round neck, etc.), chest shape (starched buzzam, pleated buzzam, etc.), pattern (houndstooth check, leopard print, etc.), contents of tag information attached to the image ( Product price, brand, trend) etc. are included in whole or part. The method of digitizing the features is arbitrary. For colors, for example, R = 1, G = 2, B = 3, and the like. Alternatively, the neck shape is V neck = 1, U neck = 2, round neck = 3, and the like. In short, numerical values and features correspond to each other on a one-to-one basis, and similar values may be given a close value, and non-similar features may be given a non-close value.

組み合わせ判定システム5は、ユーザ端末1で選択された商品の特徴量と、商品特徴量データベース7に登録されている特徴量との距離に基づき、商品の組み合わせの相性度を算出するシステムである。   The combination determination system 5 is a system that calculates the compatibility of the combination of products based on the distance between the feature amount of the product selected by the user terminal 1 and the feature amount registered in the product feature amount database 7.

商品画像データベース6は、ファッション販売システム3が取り扱う商品の画像、価格、商品番号などを登録したデータベースである。   The product image database 6 is a database in which images, prices, product numbers, etc. of products handled by the fashion sales system 3 are registered.

商品特徴量データベース7は、ファッション販売システム3について特徴量算出システム4が算出した不特定多数の商品ごとの特徴量を登録したデータベースである。どの範囲の商品の特徴量を登録するかは任意であり、ある特定のメーカーが販売している商品に限ってもよいし、ファッション販売システム3が扱う商品が全て含まれてもよい。   The product feature quantity database 7 is a database in which feature quantities for each unspecified number of products calculated by the feature quantity calculation system 4 for the fashion sales system 3 are registered. The range of product feature amounts to be registered is arbitrary, and may be limited to products sold by a specific manufacturer, or all products handled by the fashion sales system 3 may be included.

ユーザ情報データベース8は、ユーザがユーザ端末1を介して組み合わせ判定の対象に指定した商品(組み合わせの一方の商品だけ指定してもよいし、双方指定してもよい)、購入の有無、購入の履歴、組み合わせ判定システム5の過去の判定結果、売れ筋の商品の組、ユーザの性別、年齢、体型などの属性情報を登録したデータベースである。   The user information database 8 is a product specified by the user via the user terminal 1 as a target for combination determination (only one product of the combination may be specified or both may be specified), whether or not there is a purchase, This is a database in which attribute information such as history, past determination results of the combination determination system 5, a set of popular products, user sex, age, and body type are registered.

販売者端末9は、ファッション販売システム3を運営する業者が、商品画像の特徴量に反映させたいタグ情報を登録するための端末である。   The seller terminal 9 is a terminal for registering tag information that the business operator of the fashion sales system 3 wants to reflect in the feature amount of the product image.

商品画像登録システム10は、商品画像に追加情報を記載したタグ情報を追加し、商品画像データベース6に登録するためのシステムである。タグ情報には、商品価格、ブランド、流行色、流行のスタイルなどが含まれる。   The product image registration system 10 is a system for adding tag information describing additional information to a product image and registering it in the product image database 6. The tag information includes product price, brand, trendy color, trendy style, and the like.

以下、図1に従い、本システムで実施される処理の流れを説明する。   Hereinafter, the flow of processing performed in the present system will be described with reference to FIG.

まず、ユーザは、PCや携帯電話などで構成されたユーザ端末1から、ファッション販売システム3の開設するファッション販売サイトへアクセスし(S1)、組み合わせ判定の対象となる商品を指定する(S2)。この商品は、ファッション販売システム3が販売する商品でも、ユーザがすでに保有する商品でもよい。ユーザが保有する商品を指定する場合は、その画像をファッション販売システム3へアップロードする。なお、商品の画像は、デジタルカメラやカメラ付携帯電話で撮影したものを使用すればよい。   First, the user accesses the fashion sales site established by the fashion sales system 3 from the user terminal 1 constituted by a PC, a mobile phone, etc. (S1), and designates a product for which the combination is determined (S2). This product may be a product sold by the fashion sales system 3 or a product already owned by the user. When designating a product owned by the user, the image is uploaded to the fashion sales system 3. In addition, what is necessary is just to use what was image | photographed with the digital camera or the mobile phone with a camera for the image of goods.

ファッション販売システム3は、ユーザが指定した商品の画像を特徴量算出システム4へ入力する(S3)。ただし、これは必須でなく、ファッション販売システム3に登録されている商品画像、あるいはそれ以外のサイトからダウンロードしてきた画像をユーザ端末1から選択させ、選択された画像を特徴量算出システム4へ入力してもよい。   The fashion sales system 3 inputs an image of the product designated by the user to the feature amount calculation system 4 (S3). However, this is not essential, and the product image registered in the fashion sales system 3 or an image downloaded from another site is selected from the user terminal 1, and the selected image is input to the feature amount calculation system 4. May be.

特徴量算出システム4は、入力または選択された画像について、特徴量を算出し、ファッション販売システム3へ返信する(S4)。   The feature amount calculation system 4 calculates a feature amount for the input or selected image and returns it to the fashion sales system 3 (S4).

ファッション販売システム3は、特徴量算出システム4から受信した特徴量を、組み合わせ判定システム5に送信する(S5)。   The fashion sales system 3 transmits the feature amount received from the feature amount calculation system 4 to the combination determination system 5 (S5).

組み合わせ判定システム5は、ファッション販売システム3から受信した特徴量と、商品特徴量データベース7に登録されている各商品の特徴量との距離(差分)を算出し(S6)、この距離に基づいてユーザが指定した商品とそれ以外の商品の相性度を算出する(S7)。   The combination determination system 5 calculates the distance (difference) between the feature quantity received from the fashion sales system 3 and the feature quantity of each product registered in the product feature quantity database 7 (S6), and based on this distance. The degree of compatibility between the product designated by the user and the other product is calculated (S7).

ユーザが任意に指定した商品と相性のよい商品を、ファッション販売システム3に登録された販売商品の中から抽出するには、次のようにする。   In order to extract a product that is compatible with the product arbitrarily designated by the user from the sales products registered in the fashion sales system 3, the following is performed.

すなわち、基本となる商品群(標準的な品目、例えば、白のワイシャツ、紺のブレザーなど)の特徴量を予め算出しておくとともに、各基本商品ごとにそれと相性のよい1または複数の商品を、スタイリストなどの専門家が理想的な組み合わせとして予め選出しておき、当該理想的な組み合わせ(例えば商品A1と商品C1、あるいは商品B1と商品D1)を、相性度100の組み合わせ(学習データ)として、商品特徴量データベース7に登録する。その際、理想的な組み合わせを構成する商品の対(例えば商品A1、商品B1、商品C1、商品D1)ごとの商品の特徴量も同時に学習データに含めて記憶しておく。学習データは様々なジャンルの商品について作成しておくことが好ましい。例えば、同じ商品を用いる組み合わせでも、仕事用の理想的な組み合わせ、普段着用の理想的な組み合わせなど数種類を用意しておくとよい。   That is, the feature quantity of a basic product group (standard items such as white shirts, bag blazers, etc.) is calculated in advance, and one or more products that are compatible with each basic product are selected. A specialist such as a stylist selects in advance as an ideal combination, and the ideal combination (for example, the product A1 and the product C1, or the product B1 and the product D1) is used as a combination (learning data) of the compatibility 100. And registered in the product feature quantity database 7. At that time, the feature quantity of the product for each product pair (for example, product A1, product B1, product C1, product D1) constituting an ideal combination is also included in the learning data and stored. The learning data is preferably created for products of various genres. For example, even for combinations using the same product, it is preferable to prepare several types such as an ideal combination for work and an ideal combination for everyday wear.

例えば、組み合わせ判定システム5が、ユーザが指定した任意の商品Aと相性のよい商品Bを検索する場合、まず、商品A・商品Bの特徴量と比較して最も特徴量の差分値の小さい商品(類似商品)を商品特徴量データベース7から抽出する。説明の都合上、商品特徴量データベース7に登録された特徴量の中で、商品Aの特徴量との特徴量の差分値が最も小さい類似商品は商品A1であり、商品Bの特徴量との特徴量の差分値が最も小さい類似商品は商品B1であるとする。   For example, when the combination determination system 5 searches for a product B that is compatible with an arbitrary product A specified by the user, first, the product having the smallest difference in feature value compared to the feature values of the products A and B (Similar products) is extracted from the product feature database 7. For the convenience of explanation, among the feature quantities registered in the product feature quantity database 7, the similar product having the smallest feature value difference from the feature quantity of the product A is the product A1, and the feature quantity of the product B It is assumed that the similar product having the smallest feature value difference value is the product B1.

次に、組み合わせ判定システム5は、類似商品A1、類似商品B1をそれぞれ理想的な組み合わせ(相性度100)の対の一方とする他方の商品(基準商品)を商品特徴量データベース7から抽出する。説明の都合上、商品特徴量データベース7に登録された組の中で、商品A1と理想的な組の対をなす他方の商品は商品C1であり、商品B1と理想的な組の対をなす他方の商品は商品D1であるとする。   Next, the combination determination system 5 extracts, from the product feature amount database 7, the other product (reference product) having the similar product A1 and the similar product B1 as one of a pair of ideal combinations (compatibility 100). For convenience of explanation, in the set registered in the product feature quantity database 7, the other product that makes a pair of the product A1 and the ideal set is the product C1, and makes a pair of the product B1 and the ideal set. Assume that the other product is the product D1.

最後に、商品Aと基準商品C1との特徴量の類似度、および、商品Bと基準商品D1との特徴量の類似度に基づき、商品Aと商品Bとの相性度を算出する。相性度の算出は、商品Aと商品Bの相性度Zを基準にする。例えば、相性度Z=100−α×(|商品Aの特徴量−商品C1の特徴量|+|商品Bの特徴量−商品D1の特徴量|)とする。αは特徴量を0〜100までの範囲をとる相性度に換算するための割合である。商品A・C1の特徴量が近似しており、かつ商品B・D1の特徴量が近似していれば、それだけ相性度Zが100に近くなる。逆に、商品A・C1の特徴量が近似していないか、または商品B・D1の特徴量が近似していなければ、相性度Zは小さくなる。商品Bは、ファッション販売システム3に登録された任意の商品であり、商品Aと商品Bとの相性度Zは、各商品Bごとに算出される。   Finally, the compatibility between the product A and the product B is calculated based on the similarity between the feature values of the product A and the reference product C1 and the similarity of the feature values between the product B and the reference product D1. The calculation of the compatibility degree is based on the compatibility Z of the products A and B. For example, the compatibility Z = 100−α × (| feature amount of the product A−feature amount of the product C1 | + | feature amount of the product B−feature amount of the product D1 |). α is a ratio for converting the feature quantity into a compatibility degree that takes a range of 0 to 100. If the feature quantities of the products A and C1 are approximated and the feature quantities of the products B and D1 are approximated, the degree of compatibility Z becomes closer to 100 accordingly. On the other hand, if the feature quantities of the products A and C1 are not approximated or the feature quantities of the products B and D1 are not approximated, the compatibility Z is small. The product B is an arbitrary product registered in the fashion sales system 3, and the compatibility Z between the product A and the product B is calculated for each product B.

組み合わせ判定システム5は、ユーザ指定の商品と登録された各商品ごとに算出された相性度の各々を、対応する各商品の識別情報とともに組み合わせ判定システム5へ返信する(S8)。この各商品の識別情報および各商品に対応する相性度を相性度情報という。   The combination determination system 5 returns each of the compatibility calculated for each registered product and the product designated by the user to the combination determination system 5 together with the identification information of each corresponding product (S8). The identification information of each product and the compatibility corresponding to each product are referred to as compatibility information.

ファッション販売システム3は、組み合わせ判定システム5から受信した相性度情報の全部または一部をユーザ情報データベース8へ登録する(S9)。低い相性度は利用価値が低いから、例えば上位10番目までの相性度を有する相性度情報のみを登録してもよい。   The fashion sales system 3 registers all or part of the compatibility information received from the combination determination system 5 in the user information database 8 (S9). Since the low compatibility degree has a low utility value, for example, only compatibility degree information having the top ten compatibility degrees may be registered.

ファッション販売システム3は、ユーザ情報データベース8へ登録された相性度情報から、商品の識別情報を抽出する(S10)。次に、当該抽出された識別情報をキーに、商品画像データベース6を検索する。そして、当該識別情報に対応づけられた商品画像を商品画像データベース6から抽出し、抽出した商品画像を、対応する相性度とともに、ネットワーク2経由で(S11)、ユーザ端末1に送信する(S12)。   The fashion sales system 3 extracts product identification information from the compatibility information registered in the user information database 8 (S10). Next, the product image database 6 is searched using the extracted identification information as a key. And the product image matched with the said identification information is extracted from the product image database 6, and the extracted product image is transmitted to the user terminal 1 via the network 2 (S11) with the corresponding compatibility degree (S12). .

ユーザは、ユーザ端末1に送られてきた、商品Aに対する商品Bの相性度を参照して、商品Aと相性がよく、購入後は商品Aと相性よく組み合わせて使用できそうな商品Bの購入を、ファッション販売システム3に申し込むことができる。   The user refers to the degree of compatibility of the product B with the product A sent to the user terminal 1, and purchases the product B that is compatible with the product A and can be used in combination with the product A after purchase. Can be applied to the fashion sales system 3.

本システムのユーザの利用の仕方は様々想定しうる。例えば、ユーザが手持ちの服飾品と相性のよい商品を検索することができる。この場合、ユーザ端末1から商品A,Bの双方を指定すればよい。   Various usages of the user of this system can be assumed. For example, the user can search for a product that is compatible with the clothes on hand. In this case, both the products A and B may be specified from the user terminal 1.

あるいは、ユーザがまとめ買いを行う場合、購入しようと思う商品同士の相性度を見て、相性度が高くなるような組み合わせがなるべく多くなるような理想的な商品の購入バリエーションを、専門的なコーディネートの知識がなくても策定することができる。   Or, when users make bulk purchases, look at the degree of compatibility between the products they want to purchase, and select the ideal purchase variation for a specialized coordination that will increase the number of combinations that increase the degree of compatibility. It can be formulated without knowledge.

あるいは、ユーザが、服飾品の利用シーン(結婚披露宴、パーティー、面接、通勤、普段着など)や、流行、色、形などの商品の属性のうち優先すべき条件(条件は、画像解析の結果に関係するもののみならず、タグ情報と関係するものでもよく、特徴量に関係すれば足りる)を指定した場合、その条件ないし対応する特徴量に重みづけをした相性度を算出し、ユーザのニーズに合った組み合わせを提案することができる。   Alternatively, the user should prioritize the use of clothing items (such as wedding receptions, parties, interviews, commuting, everyday wear) and product attributes such as fashion, color, shape, etc. If it is specified not only to be related but also to tag information, it is sufficient if it is related to the feature quantity), the degree of compatibility that weights the condition or the corresponding feature quantity is calculated, and the user needs You can propose a combination that suits your needs.

あるいは、ユーザ自身がコーディネートした商品同士の組み合わせに対する相性度を算出し、ユーザのコーディネートに客観的判定を与えることもできる。例えば、ユーザが自分でコーディネートした衣料品の画像(販売サイト内の画像でもユーザが撮った画像でもよい)の組(α,β)を用意し、当該組を構成するどちらか一方の商品αについて、相性のよい商品の検索を実行する。そして、その検索の結果抽出された商品δと、ユーザの選んだ商品βとの類似度を、双方の商品の特徴量の距離に基づいて判定し、その類似度をポイント化してユーザ端末1に提示する。当該ポイントが高ければ、ユーザ自身が決めたコーディネートが客観的に相性が高いということが分かる。   Or the compatibility degree with respect to the combination of the goods which the user coordinated can be calculated, and objective determination can also be given to a user's coordination. For example, a set (α, β) of clothing images coordinated by the user himself (which may be an image on the sales site or an image taken by the user) is prepared, and one of the products α constituting the set , Search for compatible products. Then, the similarity between the product δ extracted as a result of the search and the product β selected by the user is determined based on the distance between the feature amounts of both products, and the similarity is pointed to the user terminal 1. Present. If the point is high, it can be seen that the coordinates determined by the user are objectively compatible.

あるいは、ユーザの指定した商品と類似する商品を検索することもできる。例えば、ユーザ端末1から、検索のキーになる商品の画像(販売サイト内の画像でもユーザが撮った画像でもよい)をファッション販売システム3に提供し、ファッション販売システム3は、当該画像を特徴量算出システム4に送り、特徴量を算出させる。次に、その特徴量と距離が小さい特徴量を有する商品から順に、商品特徴量データベース7から抽出する。抽出された商品の特徴量の距離が小さければそれだけ、指定した商品との類似度が高いといえる。これは、ユーザが、デザインは似かよっているが値段がより安い商品を探し出すときなどに用いることができる。   Alternatively, a product similar to the product designated by the user can be searched. For example, the user terminal 1 provides the fashion sales system 3 with an image of a product (which may be an image in a sales site or an image taken by the user) as a search key, and the fashion sales system 3 uses the image as a feature amount. It sends to the calculation system 4 to calculate the feature amount. Next, the product feature quantity database 7 sequentially extracts the products having the feature quantity and the feature quantity having the smallest distance. It can be said that the degree of similarity with the specified product is higher as the distance of the extracted feature amount is smaller. This can be used when the user searches for a product that is similar in design but cheaper.

本発明の実施形態に係る服飾品購入サポートシステムのブロック図Block diagram of an accessory purchase support system according to an embodiment of the present invention 相性度算出の概念説明図Conceptual diagram of compatibility calculation

符号の説明Explanation of symbols

1:ユーザ端末、3:ファッション販売システム、4:特徴量算出システム、5:組み合わせ判定システム、6:商品画像データベース、7:商品特徴量データベース、8:ユーザ情報データベース、9:販売者端末、10:商品画像登録システム   1: user terminal, 3: fashion sales system, 4: feature quantity calculation system, 5: combination determination system, 6: product image database, 7: product feature quantity database, 8: user information database, 9: seller terminal, 10 : Product image registration system

Claims (8)

装飾品に関する商品の組み合わせの相性を示す数値である相性度をコンピュータが算出するための商品相性度算出方法であって、
所望の商品の組み合わせを構成する所望の2つの商品である第1の商品および第2の商品を指定するステップと、
前記第1の商品の画像の内容に基づき、前記第1の商品の特徴量を算出するステップと、
前記第2の商品の画像の内容に基づき、前記第2の商品の特徴量を算出するステップと、
前記第1の商品の特徴量と前記第2の商品の特徴量との距離に基づき、前記第1の商品と前記第2の商品の相性度を算出するステップと、
前記算出された前記第1の商品と前記第2の商品の相性度を出力するステップと、
を含む商品相性度算出方法。
A product compatibility degree calculation method for a computer to calculate a compatibility degree, which is a numerical value indicating a compatibility of a combination of products related to an ornament,
Designating a first product and a second product, which are two desired products constituting a combination of desired products;
Calculating the feature quantity of the first product based on the content of the image of the first product;
Calculating a feature amount of the second product based on the content of the image of the second product;
Calculating the degree of compatibility between the first product and the second product based on the distance between the feature value of the first product and the feature value of the second product;
Outputting the calculated degree of compatibility between the first product and the second product;
Product compatibility calculation method including
前記第1の商品の画像および前記第2の商品の画像のうち少なくとも一方を、ユーザ端末から受信するステップを含む請求項1に記載の商品相性度算出方法。   The merchandise compatibility degree calculation method according to claim 1, further comprising: receiving at least one of an image of the first product and an image of the second product from a user terminal. 所定の販売サイトに予め登録された販売商品の画像から、前記第1の商品の画像および前記第2の商品の画像のうち少なくとも一方を、ユーザ端末から選択させるステップを含む請求項1または2に記載の商品相性度算出方法。   The method according to claim 1, further comprising: selecting, from a user terminal, at least one of an image of the first product and an image of the second product from an image of the sales product registered in advance in a predetermined sales site. The product compatibility degree calculation method described. 前記相性度は前記ユーザ端末に出力される請求項2または3に記載の商品相性度算出方法。   The commodity compatibility degree calculation method according to claim 2 or 3, wherein the compatibility degree is output to the user terminal. 前記第1の商品の特徴量は、前記第1の商品の画像の内容および前記第1の商品の画像の付帯情報に基づいて算出され、
前記第2の商品の特徴量は、前記第2の商品の画像の内容および前記第2の商品の画像の付帯情報に基づいて算出される請求項1〜4のいずれかに記載の商品相性度算出方法。
The feature amount of the first product is calculated based on the content of the image of the first product and the incidental information of the image of the first product,
The product compatibility degree according to any one of claims 1 to 4, wherein the feature amount of the second product is calculated based on content of an image of the second product and incidental information of the image of the second product. Calculation method.
1または複数の理想的な商品の組および前記組を構成する商品の特徴量をデータベースに登録するステップと、
前記第1の商品の特徴量に最も近似する特徴量を有する商品であって前記理想的な商品の組を構成する一方の商品である第1の類似商品、および、前記第2の商品の特徴量に最も近似する特徴量を有する商品であって前記理想的な商品の組を構成する一方の商品である第2の類似商品を前記データベースから抽出するステップと、
前記第1の類似商品とともに前記理想的な商品の組を構成する他方の商品である第1の基準商品、および、前記第2の類似商品とともに前記理想的な商品の組を構成する他方の商品である第2の基準商品を前記データベースから抽出するステップと、
を含み、
前記第1の商品と前記第2の商品の相性度は、前記第1の商品の特徴量と前記第1の基準商品の特徴量の距離、および、前記第2の商品の特徴量と前記第2の基準商品の特徴量の距離に基づき算出される請求項1〜5のいずれかに記載の商品相性度算出方法。
Registering one or a plurality of ideal product sets and feature quantities of the products constituting the set in a database;
Features of a first similar product, which is a product having a feature quantity that most closely approximates the feature quantity of the first product, and is one of the products constituting the ideal product set, and features of the second product Extracting from the database a second similar product that is a product having a feature quantity closest to the quantity and is one of the products constituting the ideal product set;
The first reference product, which is the other product that constitutes the ideal product set together with the first similar product, and the other product that constitutes the ideal product set together with the second similar product Extracting a second reference product that is from the database;
Including
The degree of compatibility between the first product and the second product is the distance between the feature value of the first product and the feature value of the first reference product, and the feature value of the second product and the first value. The merchandise compatibility degree calculating method according to claim 1, wherein the merchandise compatibility degree is calculated based on a distance between feature quantities of two reference merchandise.
請求項1〜6のいずれかに記載の商品相性度算出方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。   The program for making a computer perform the merchandise compatibility degree calculation method in any one of Claims 1-6. 装飾品に関する商品の組み合わせの相性を示す数値である相性度を算出するための商品相性度算出装置であって、
所望の商品の組み合わせを構成する所望の2つの商品である第1の商品および第2の商品を指定する手段と、
前記第1の商品の画像の内容に基づき、前記第1の商品の特徴量を算出する手段と、
前記第2の商品の画像の内容に基づき、前記第2の商品の特徴量を算出する手段と、
前記第1の商品の特徴量と前記第2の商品の特徴量との距離に基づき、前記第1の商品と前記第2の商品の相性度を算出する手段と、
前記算出された前記第1の商品と前記第2の商品の相性度を出力する手段と、
を含む商品相性度算出装置。
A product compatibility degree calculation device for calculating a compatibility degree, which is a numerical value indicating a compatibility of a combination of products related to an ornament,
Means for designating a first product and a second product which are two desired products constituting a combination of desired products;
Means for calculating a feature quantity of the first product based on the content of the image of the first product;
Means for calculating a feature quantity of the second product based on the content of the image of the second product;
Means for calculating a degree of compatibility between the first product and the second product based on a distance between the feature value of the first product and the feature value of the second product;
Means for outputting the calculated degree of compatibility between the first product and the second product;
Product compatibility calculation device including
JP2007300491A 2007-11-20 2007-11-20 Merchandise affinity calculation method, program and device Pending JP2009128995A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2007300491A JP2009128995A (en) 2007-11-20 2007-11-20 Merchandise affinity calculation method, program and device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2007300491A JP2009128995A (en) 2007-11-20 2007-11-20 Merchandise affinity calculation method, program and device

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2009128995A true JP2009128995A (en) 2009-06-11

Family

ID=40819891

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2007300491A Pending JP2009128995A (en) 2007-11-20 2007-11-20 Merchandise affinity calculation method, program and device

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2009128995A (en)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018530811A (en) * 2015-08-06 2018-10-18 アリババ グループ ホウルディング リミテッド Image processing method and apparatus
JP2020522072A (en) * 2017-06-16 2020-07-27 シェンチェン センスタイム テクノロジー カンパニー リミテッドShenzhen Sensetime Technology Co.,Ltd Fashion coordination recommendation method and device, electronic device, and storage medium
US10776854B2 (en) 2015-03-16 2020-09-15 Fujifilm Corporation Merchandise recommendation device, merchandise recommendation method, and program

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10776854B2 (en) 2015-03-16 2020-09-15 Fujifilm Corporation Merchandise recommendation device, merchandise recommendation method, and program
JP2018530811A (en) * 2015-08-06 2018-10-18 アリババ グループ ホウルディング リミテッド Image processing method and apparatus
JP2020522072A (en) * 2017-06-16 2020-07-27 シェンチェン センスタイム テクノロジー カンパニー リミテッドShenzhen Sensetime Technology Co.,Ltd Fashion coordination recommendation method and device, electronic device, and storage medium
US11232324B2 (en) 2017-06-16 2022-01-25 Shenzhen Sensetime Technology Co., Ltd. Methods and apparatus for recommending collocating dress, electronic devices, and storage media

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7196885B2 (en) Search system, search method, and program
US7792706B2 (en) Method and system of providing recommendations during online shopping
KR100687906B1 (en) System for recommendation the goods and method therefor
US11935103B2 (en) Methods and systems for reducing item selection error in an e-commerce environment
JP6397879B2 (en) Information processing apparatus, information processing method, and information processing program
WO2002080063A1 (en) Fashion information server device and fashion information management method
JP2005071163A (en) Merchandise purchase advising system, information providing apparatus and program
KR101771006B1 (en) Shopping method and system using an augmented reality and image search
JP6085017B1 (en) Styling providing system
KR20200023970A (en) Virtual fitting support system
KR20080032890A (en) Method and system of goods retrieval by color
JP6300677B2 (en) Coordinate suggestion apparatus and method
JP2023168409A5 (en) User terminal and shopping support program
KR20110045137A (en) Clothes sale mediation server and control method of clothes sale mediation system including the clothes sale mediation server
KR20110020104A (en) System for searching coordination and method for providing services thereof
JP2009128995A (en) Merchandise affinity calculation method, program and device
JP2019095897A (en) Merchandise provision server and merchandise regular provision system
JP2002183542A (en) Virtual trial wearing system, virtual try-on method, storage medium for virtual try-on wearing program
KR20130038534A (en) Method and system for selling commodity in online shopping mall
TW201329888A (en) Garment matching system and method thereof
JP2002099840A (en) Method and device for coordinating fashion, and computer readable recording medium storing fashion coordinate program
JP7486779B2 (en) Recommendation Support System
JP6182125B2 (en) Coordinate suggestion apparatus and method
JP2012155550A (en) Commodity coordination system, commodity coordination apparatus and method, commodity coordination program
KR20090093232A (en) System For Shopping Mall Suggesting Coordination And Management Method Thereof