TWI684876B - 產品圖片智慧系統及方法 - Google Patents

Abstract

本發明揭露一種產品圖片智慧系統，其包括一資料庫、一產品特徵萃取模組、一產品圖片分析模組、一推薦標籤模組與一合成模組。產品特徵萃取模組自資料庫中萃取出產品的相關特徵，產品圖片分析模組依據產品的相關特徵分析出產品圖片的相關資訊，推薦標籤模組依據產品圖片的相關資訊提供至少一推薦標籤，而合成模組依據產品圖片的相關資訊將推薦標籤合成於產品圖片上。另外，本發明亦揭露一種產品圖片智慧方法。

Description

產品圖片智慧系統及方法

本發明係關於一種產品圖片智慧技術，特別是指一種產品圖片智慧系統及方法。

過去零售業者的產品圖片，通常都只有單純的產品外觀，導致消費者除了直覺性的外觀選擇外，需透過自己線上比價、閱讀產品特色，甚至查看眾多的開箱評價才能洞悉產品的特色。尤其，當產品曝光在廣告上，版位尺寸有限，為了在極短的時間與極小的範圍內，讓消費者(瀏覽者)產生興趣，目前做法主要是透過人員針對一張一張的圖片進行判斷與處理，以提供標籤於產品圖片，但此種作法非常耗費人員時間及人力成本。

因此，如何解決上述現有技術之缺點，實已成為本領域技術人員之一大課題。

本發明提供一種產品圖片智慧系統及方法，其能智慧合成至少一推薦標籤於產品圖片上，以節省人員時間及人力成本。

本發明中產品圖片智慧系統係用於具有處理器與記憶體之電子裝置中，並包括：一資料庫；一產品特徵萃取模組，係自資料庫中萃取出產品的相關特徵；一產品圖片分析模組，係依據產品特徵萃取模組所萃取的產品的相關特徵分析出產品的產品圖片的相關資訊；一推薦標籤模組，係依據產品圖片分析模組所分析的產品圖片的相關資訊提供至少一推薦標籤；以及一合成模組，係依據產品圖片分析模組所分析的產品圖片的相關資訊，將推薦標籤模組所提供的至少一推薦標籤合成於產品圖片上。

本發明中產品圖片智慧方法包括：由一產品特徵萃取模組自一資料庫中萃取出產品的相關特徵；由一產品圖片分析模組依據產品特徵萃取模組所萃取的產品的相關特徵分析出產品的產品圖片的相關資訊；由一推薦標籤模組依據產品圖片分析模組所分析的產品圖片的相關資訊提供至少一推薦標籤；以及由一合成模組依據產品圖片分析模組所分析的產品圖片的相關資訊，將推薦標籤模組所提供的至少一推薦標籤合成於產品圖片上。

為讓本發明上述特徵與優點能更明顯易懂，下文特舉實施例，並配合所附圖式作詳細說明。在以下描述內容中將部分闡述本發明之額外特徵及優點，且此等特徵及優點將部分自所述描述內容顯而易見，或可藉由對本發明之實踐習得。本發明之特徵及優點借助於在申請專利範圍中特別指出的元件及組合來認識到並達到。應理解，前文一般描述與以下詳細描述兩者均僅為例示性及解釋性的，且不 欲約束本發明所主張之範圍。

1‧‧‧產品圖片智慧系統

10‧‧‧資料庫

20‧‧‧產品特徵萃取模組

30‧‧‧產品圖片分析模組

40‧‧‧產品資料比對模組

50‧‧‧銷售分析模組

60‧‧‧購物行為分析模組

70‧‧‧尺規模組

80‧‧‧推薦標籤模組

90‧‧‧合成模組

100‧‧‧成效分析模組

A、A'‧‧‧產品圖片

B‧‧‧推薦標籤

C‧‧‧標籤邊框

S1至S5‧‧‧步驟

第1圖為本發明之產品圖片智慧系統的架構示意圖；第2A圖至第2C圖為本發明中由尺規模組調整產品圖片之尺寸達到一致性的示意圖；第3A圖至第3C圖為本發明中由合成模組將推薦標籤合成於產品圖片上的示意圖；第4A圖至第4C圖為本發明中由合成模組將標籤邊框置入於產品圖片上的示意圖；第5A圖至第5B'圖為本發明中由合成模組將推薦標籤與標籤邊框合成或置入於產品圖片上的實施例示意圖；以及第6圖為本發明之產品圖片智慧方法的流程示意圖。

以下藉由特定的具體實施形態說明本發明之實施方式，熟悉此技術之人士可由本說明書所揭示之內容輕易地了解本發明之其他優點與功效，亦可藉由其他不同的具體實施形態加以施行或應用。

本發明可透過例如網路埋碼、API(Application Programming Interface；應用程式介面)串接、媒體投放、網路爬蟲等方式，收集各種產品的相關特徵(如產品圖片、銷售資訊、購物行為等)，經由資料庫儲存產品資料，並由推薦標籤模組提供推薦標籤(或推薦邊框)以合成於產品圖片上，再將後製完成的產品圖片儲存新的連結，提供客戶運 用在產品頁面或動態產品廣告上而與消費者互動。

第1圖為本發明之產品圖片智慧系統1的架構示意圖，第2A圖至第2C圖為本發明中由第1圖之尺規模組70調整產品圖片A之尺寸達到一致性(見產品圖片A')的示意圖，第3A圖至第3C圖為本發明中由第1圖之合成模組90將推薦標籤B合成於產品圖片A'上的示意圖，第4A圖至第4C圖為本發明中由第1圖之合成模組90將標籤邊框C置入於產品圖片A'上的示意圖，第5A圖至第5B'圖為本發明中由第1圖之合成模組90將推薦標籤B與標籤邊框C合成或置入於產品圖片A'上的實施例示意圖。

如第1圖所示，本發明之產品圖片智慧系統1係用於具有處理器與記憶體之電子裝置(圖未示)中。處理器可例如為中央處理器等，記憶體可例如為硬碟、軟碟、光碟、隨身碟或記憶卡等，電子裝置可例如為電腦(如個人電腦、筆記型電腦或平板電腦)、伺服器(如資料伺服器、雲端伺服器或網路伺服器)、智慧型手機或個人數位助理等，但不以此為限。

產品圖片智慧系統1可包括一資料庫10，並包括由硬體、韌體或軟體所構成之一產品特徵萃取模組20、一產品圖片分析模組30、一產品資料比對模組40、一銷售分析模組50、一購物行為分析模組60、一尺規模組70、一推薦標籤模組80、一合成模組90、一成效分析模組100。

例如，產品圖片分析模組30、銷售分析模組50、購物行為分析模組60或成效分析模組100可為硬體之分析器或 軟體之分析程式，產品資料比對模組40可為硬體之比較器或軟體之比對程式，合成模組90可為硬體之合成器或軟體之合成程式。但是，本發明不以此為限。

如第1圖與第2A圖至第2C圖所示，產品特徵萃取模組20可與資料庫10連結或通訊，用以在產品圖片智慧系統1取得或接收到例如客戶之產品或產品圖片A時，由產品特徵萃取模組20自資料庫10中萃取出產品的相關特徵。

例如，產品的相關特徵可包括產品圖片A、產品圖片A的連結、產品的名稱、產品的敘述、產品的供應情況、產品的頁面連結、產品的幣別、產品的分類、產品的品牌、產品的銷售資訊、及/或產品的相關購物行為等，其中，產品的銷售資訊可包括產品的售價、產品的銷售數量、及/或產品的收益等，而產品的相關購物行為可包括產品被瀏覽的次數、產品被廣告點擊的次數、產品被加入購物車的次數、產品的結帳次數、及/或產品的購買次數等。

第1圖之產品圖片分析模組30可與產品特徵萃取模組20連結或通訊，用以依據產品特徵萃取模組20所萃取的產品的相關特徵自動分析出產品的產品圖片A(見第2A圖至第2C圖)的相關資訊。例如，產品圖片A的相關資訊包括產品圖片A的顏色、構圖、特徵物件、品牌標誌(logo)、文字、風格、及/或場域等。

第1圖之產品資料比對模組40可與產品特徵萃取模組20連結或通訊，用以依據產品特徵萃取模組20所萃取的產品的相關特徵自動比對出產品的資料變化。例如，產品 的資料變化包括產品的新增、產品的售價變化、產品的價格變化幅度、產品的折數變化、產品的庫存變動、及/或產品的供應情況變化等。

第1圖之銷售分析模組50可與產品特徵萃取模組20連結或通訊，用以依據產品特徵萃取模組20所萃取的產品的相關特徵自動分析出產品的銷售數量及產品的收益等。

第1圖之購物行為分析模組60可與產品特徵萃取模組20連結或通訊，用以依據產品特徵萃取模組20所萃取的產品的相關特徵自動分析出產品的相關購物行為。例如，產品的相關購物行為包括產品被瀏覽的次數、產品被廣告點擊的次數、產品被加入購物車的次數、產品的結帳次數、及/或產品的購買次數等。

第1圖之尺規模組70可與產品圖片分析模組30連結或通訊，用以決定是否裁切產品圖片A或縮放產品圖片A之尺寸，以調整產品圖片A之尺寸的一致性。例如，在第2A圖至第2C圖中，尺規模組70可將三個不同尺寸的產品圖片A調整成三個相同尺寸(如600x600，不限單位)的產品圖片A'。

如第1圖與第2A圖至第2C圖所示，推薦標籤模組80可與產品圖片分析模組30、產品資料比對模組40、銷售分析模組50或購物行為分析模組60連結或通訊，用以依據產品圖片分析模組30所分析的產品圖片A的相關資訊(或銷售分析模組50所分析的產品的銷售數量及收益、購物行為分析模組60所分析的產品的相關購物行為)，提 供至少一推薦標籤B(或標籤邊框C)。

再者，推薦標籤模組80亦可依據產品圖片分析模組30所分析的產品圖片A(或A')的相關資訊自動產生多個推薦標籤B(或標籤邊框C)的權重排序，並依據權重排序與顯眼顏色自多個推薦標籤B(或標籤邊框C)中選出至少一推薦標籤B(或標籤邊框C)。

上述推薦標籤B可包括熱銷標籤、價格標籤(如特價標籤)、折扣標籤、新品上市標籤、熱搜標籤、評價標籤(如正/負面評價標籤)、限定標籤(如季節限定標籤)、及/或活動期間標籤等，且推薦標籤B的內容可例如為銷售最佳、價格最便宜、折扣最多、新品上市、最多人熱搜、評價最高、限定商品、夏季限定、及/或只剩一個等。標籤邊框C可具有各種顯眼顏色的圖案、形狀、線條、花紋或其任意組合等。

第1圖之合成模組90可將尺規模組70處理完成的產品圖片A'(見第2A圖至第2C圖或第5A圖)，依據產品圖片分析模組30所分析的產品圖片A的相關資訊、及產品圖片A的構圖推薦的位置與顏色，自動將至少一推薦標籤B合成於產品圖片A'(見第3A圖至第3C圖或第5B圖至第5B'圖)上、或將一標籤邊框C置入於產品圖片A'上(見第4A圖至第4C圖或第5B圖至第5B'圖)。

例如，在第3A圖至第3C圖，推薦標籤B可包括熱銷標籤「熱銷」、折扣標籤「7折」、價格標籤「

$899」、新品上市標籤「新品」。在第4A圖至第4C圖中，標籤邊 框C可包括圖案、形狀、線條、花紋或其組合。在第5B圖至第5B'圖中，合成模組90可將推薦標籤B與標籤邊框C兩者合成並置入於產品圖片A'上。

如第1圖至5B'圖所示，成效分析模組100可將產品圖片A'、推薦標籤B的合成與標籤邊框C的置入等資訊，透過網站或廣告的顯露以自動比對出或提供成效分析結果，並將成效分析結果依序經由資料庫10、產品特徵萃取模組20、產品圖片分析模組30(或產品資料比對模組40、銷售分析模組50、購物行為分析模組60)等回饋至推薦標籤模組80及合成模組90，以利提供循環的修正結果。

第6圖為本發明之產品圖片智慧方法的流程示意圖，請一併參閱上述第1圖至第5B'圖。本發明中產品圖片智慧方法的主要技術內容如下，其餘技術內容如同上述第1圖至第5B'圖的詳細說明，於此不再重覆敘述。

在第6圖的步驟S1中，由一產品特徵萃取模組20自一資料庫10中自動萃取出產品的相關特徵。

在第6圖的步驟S2中，由一產品圖片分析模組30依據產品特徵萃取模組20所萃取的產品的相關特徵自動分析出產品的產品圖片A的相關資訊。

在此步驟中，亦可由一產品資料比對模組40依據產品特徵萃取模組20所萃取的產品的相關特徵自動比對出產品的資料變化；或者，由一銷售分析模組50依據產品特徵萃取模組20所萃取的產品的相關特徵自動分析出產品的銷售數量及產品的收益；抑或者，由一購物行為分析模組 60依據產品特徵萃取模組20所萃取的產品的相關特徵自動分析出產品的相關購物行為。

在第6圖的步驟S3中，由一尺規模組70自動裁切產品圖片A或縮放產品圖片A之尺寸，以調整產品圖片A之尺寸的一致性(見產品圖片A')。同時，由一推薦標籤模組80依據產品圖片分析模組30所分析的產品圖片A的相關資訊提供至少一推薦標籤B(或標籤邊框C)。又，亦可由推薦標籤模組80依據產品圖片分析模組30所分析的產品圖片A的相關資訊自動產生多個推薦標籤B(或標籤邊框C)的權重排序，以依據權重排序與顯眼顏色自多個推薦標籤B(或標籤邊框C)中選出至少一推薦標籤B(或標籤邊框C)。

在第6圖的步驟S4中，由一合成模組90依據產品圖片分析模組30所分析的產品圖片A相關資訊，將推薦標籤模組80所提供的至少一推薦標籤B合成於產品圖片A'上。

在此步驟中，亦可由合成模組90依據產品圖片分析模組30所分析的產品圖片A的相關資訊、及產品圖片A的構圖推薦的位置與顏色，將一標籤邊框C置入於產品圖片A上。

在第6圖的步驟S5中，由一成效分析模組100將產品圖片A、至少一推薦標籤B與標籤邊框C的置入等資訊，透過網站或廣告的顯露以比對或分析出成效結果。

綜上，本發明之產品圖片智慧系統及方法可具有下列 特色、優點或技術功效：本發明能自動從資料庫中萃取出產品的相關特徵，並分析出產品圖片的相關資訊與提供至少一推薦標籤(或標籤邊框)，以智慧合成推薦標籤(或標籤邊框)於產品圖片上，進而節省人員時間及人力成本。

再者，本發明可透過例如網路埋碼、API(應用程式介面)串接、媒體投放、網路爬蟲等方式，收集各種產品的相關特徵(如產品圖片、銷售資訊、購物行為等)，經由資料庫儲存產品資料，並由推薦標籤模組提供推薦標籤(或推薦邊框)以合成於產品圖片上，再將後製完成的產品圖片儲存新的連結，提供客戶運用在產品頁面或動態產品廣告上而與消費者互動。

上述實施形態僅例示性說明本發明之原理、特點及其功效，並非用以限制本發明之可實施範疇，任何熟習此項技藝之人士均可在不違背本發明之精神及範疇下，對上述實施形態進行修飾與改變。任何運用本發明所揭示內容而完成之等效改變及修飾，均仍應為申請專利範圍所涵蓋。因此，本發明之權利保護範圍，應如申請專利範圍所列。

1‧‧‧產品圖片智慧系統

10‧‧‧資料庫

20‧‧‧產品特徵萃取模組

30‧‧‧產品圖片分析模組

40‧‧‧產品資料比對模組

50‧‧‧銷售分析模組

60‧‧‧購物行為分析模組

70‧‧‧尺規模組

80‧‧‧推薦標籤模組

90‧‧‧合成模組

100‧‧‧成效分析模組

Claims (16)

1. 一種產品圖片智慧系統，係用於具有處理器與記憶體之電子裝置中，並包括：一資料庫，係用以儲存產品資料；一產品特徵萃取模組，係自該資料庫中萃取出產品的相關特徵；一產品圖片分析模組，係依據該產品特徵萃取模組所萃取的該產品的相關特徵分析出該產品的產品圖片的相關資訊；一銷售分析模組，係依據該產品特徵萃取模組所萃取的該產品的相關特徵分析出該產品的銷售數量及該產品的收益；一推薦標籤模組，係依據該產品圖片分析模組所分析的該產品圖片的相關資訊與該銷售分析模組所分析的產品的銷售數量及收益提供至少一推薦標籤；以及一合成模組，係依據該產品圖片分析模組所分析的該產品圖片的相關資訊，將該推薦標籤模組依據該產品圖片分析模組所分析的該產品圖片的相關資訊與該銷售分析模組所分析的產品的銷售數量及收益提供的該至少一推薦標籤合成於該產品圖片上。
2. 如申請專利範圍第1項所述之產品圖片智慧系統，其中，該產品的相關特徵包括該產品圖片、產品圖片的連結、產品的名稱、產品的敘述、產品的供應情況、 產品的頁面連結、產品的幣別、產品的分類、產品的品牌、產品的銷售資訊、及產品的相關購物行為其中至少一者。
3. 如申請專利範圍第1項所述之產品圖片智慧系統，其中，該產品圖片的相關資訊包括該產品圖片的顏色、構圖、品牌標誌、文字及風格其中至少一者。
4. 如申請專利範圍第1項所述之產品圖片智慧系統，更包括一產品資料比對模組，係依據該產品特徵萃取模組所萃取的該產品的相關特徵比對出該產品的資料變化。
5. 如申請專利範圍第1項所述之產品圖片智慧系統，更包括一購物行為分析模組，係依據該產品特徵萃取模組所萃取的該產品的相關特徵分析出該產品的相關購物行為。
6. 如申請專利範圍第1項所述之產品圖片智慧系統，更包括一尺規模組，係用以裁切該產品圖片或縮放該產品圖片之尺寸，以調整該產品圖片之尺寸的一致性。
7. 如申請專利範圍第1項所述之產品圖片智慧系統，其中，該推薦標籤模組係依據該產品圖片分析模組所分析的該產品圖片中的相關資訊產生多個推薦標籤，以依據顯眼顏色自該多個推薦標籤中選出該至少一推薦標籤。
8. 如申請專利範圍第1項所述之產品圖片智慧系統，其中，該合成模組更依據該產品圖片分析模組所分析的 該產品圖片的相關資訊、及該產品圖片的構圖推薦的位置與顏色，將一標籤邊框置入於該產品圖片上。
9. 如申請專利範圍第1項所述之產品圖片智慧系統，更包括一成效分析模組，係將該產品圖片與該至少一推薦標籤的合成透過網站或廣告的顯露以比對出或提供成效分析結果。
10. 一種產品圖片智慧方法，包括：由一產品特徵萃取模組自一資料庫中萃取出產品的相關特徵；由一產品圖片分析模組依據該產品特徵萃取模組所萃取的該產品的相關特徵分析出該產品的產品圖片的相關資訊；由一銷售分析模組依據該產品特徵萃取模組所萃取的該產品的相關特徵分析出該產品的銷售數量及該產品的收益；由一推薦標籤模組依據該產品圖片分析模組所分析的該產品圖片的相關資訊與該銷售分析模組所分析的產品的銷售數量及收益提供至少一推薦標籤；以及由一合成模組依據該產品圖片分析模組所分析的該產品圖片的相關資訊，將該推薦標籤模組依據該產品圖片分析模組所分析的該產品圖片的相關資訊與該銷售分析模組所分析的產品的銷售數量及收益提供的該至少一推薦標籤合成於該產品圖片上。
11. 如申請專利範圍第10項所述之產品圖片智慧方法，更 包括由一產品資料比對模組依據該產品特徵萃取模組所萃取的該產品的相關特徵比對出該產品的資料變化。
12. 如申請專利範圍第10項所述之產品圖片智慧方法，更包括由一購物行為分析模組依據該產品特徵萃取模組所萃取的該產品的相關特徵分析出該產品的相關購物行為。
13. 如申請專利範圍第10項所述之產品圖片智慧方法，更包括由一尺規模組裁切該產品圖片或縮放該產品圖片之尺寸，以調整該產品圖片之尺寸的一致性。
14. 如申請專利範圍第10項所述之產品圖片智慧方法，更包括由該推薦標籤模組依據該產品圖片分析模組所分析的該產品圖片中的相關資訊產生多個推薦標籤，以依據顯眼顏色自該多個推薦標籤中選出該至少一推薦標籤。
15. 如申請專利範圍第10項所述之產品圖片智慧方法，更包括由該合成模組依據該產品圖片的相關資訊、及該產品圖片的構圖推薦的位置與顏色，將一標籤邊框置入於該產品圖片上。
16. 如申請專利範圍第10項所述之產品圖片智慧方法，更包括由一成效分析模組將該產品圖片與該至少一推薦標籤的合成透過網站或廣告的顯露以比對出或提供成效分析結果。

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