WO2017012483A1 - 提供拍照提示信息、业务对象搜索方法及装置 - Google Patents

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WO2017012483A1
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contour curve
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determining
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许亚卓
陈文锋
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Alibaba Group Holding Ltd
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    • G06F16/5854—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content using shape and object relationship

Definitions

  • the present application relates to the field of photographing information processing technology, and in particular, to providing photographing prompt information, a business object searching method and apparatus.
  • the user looks at a certain piece of clothing in the physical store, but because the physical store is more expensive, or does not have the right size, I want to go to the e-commerce shopping platform to see if I can buy the same item.
  • the search process may still take a long time.
  • a new generation of image recognition technology can help users find clothes they like. Users only need to take photos of their favorite costumes.
  • the system can search for the same and similar styles through image search, and truly realize what you see and what you get.
  • the quality of the photographs taken is also uneven due to factors such as the user's photographing level, and the results given by the image search method often appear to be inaccurate.
  • the present application provides a photographing prompt information, a business object searching method and a device, which can help a user to photograph a photo that is more in line with the search requirement, thereby facilitating more accurate business object search results.
  • the target contour curve is displayed in a photographing interface.
  • a business object search method includes:
  • the same or similar business object is retrieved with the photo as the key information to be retrieved.
  • the contour curve corresponding to the category is determined according to the clustering result to save the correspondence between the category and the contour curve.
  • a device for providing photo prompting information comprising:
  • a photographing request receiving unit configured to receive a photographing request
  • a category determining unit for capturing image data and determining a target category to which the photographing object belongs
  • a business object searching device includes:
  • a search request receiving unit configured to receive a request for performing a business object search according to the currently taken photo
  • a category determining unit for capturing image data and determining a target category to which the photographing object belongs
  • a contour curve determining unit configured to determine a target contour curve corresponding to the target category according to a correspondence between a preset category and a contour curve
  • a contour curve display unit configured to display the target contour curve in a photographing interface
  • a retrieval unit for generating the photo, using the photo as the key information to be retrieved, searching for the same or similar Business object.
  • An apparatus for determining a contour curve of a business object category comprising:
  • a sample picture determining unit configured to determine a sample picture, where the sample picture includes a frontal image of a business object in the same category;
  • the contour curve determining unit is configured to determine a contour curve corresponding to the category according to the clustering result, so as to save a correspondence between the category and the contour curve.
  • the present application discloses the following technical effects:
  • the contour curve can be used to provide reference for the user's photographing. To help users capture photos that are more in line with search requirements, thus providing more accurate business object search results.
  • FIG. 2 is a schematic diagram of a first user interface provided by an embodiment of the present application.
  • FIG. 3 is a schematic diagram of a second user interface provided by an embodiment of the present application.
  • FIG. 4 is a schematic diagram of a third user interface provided by an embodiment of the present application.
  • FIG. 5 is a schematic diagram of a fourth user interface provided by an embodiment of the present application.
  • FIG. 8 is a schematic diagram of an apparatus provided by an embodiment of the present application.
  • FIG. 9 is a schematic diagram of another apparatus provided by an embodiment of the present application.
  • the solution provided by the embodiment of the present application is to guide the user in the process of taking a photo, so that when the captured photo is used for searching, a search result with higher matching degree can be obtained.
  • a first embodiment of the present application first provides a method for providing photo prompt information, and the method may include the following steps:
  • the execution subject of this step and subsequent steps may be a sales platform client.
  • the camera operation option may be provided in the sales platform client. If the user searches for the same or similar business object of the shooting object by using the sales platform client, the camera operation option may be operated.
  • the sales platform client can have multiple processing methods when receiving the operation request. For example, two sub-options can be provided, wherein the first sub-option is used to select a photo from a local album or a local folder, and second Sub-options can be used to select photos.
  • step S101 that is, a photographing request is received.
  • the so-called sales platform may be “Taobao”, “Tmall”, etc., and the client may be installed in the user's terminal device, for example, a mobile terminal device with a camera function.
  • each step may also be a special camera application in the terminal device, including a camera application provided by the terminal device, or a third-party camera application installed in the terminal device, and the like. .
  • S102 Capture image data, and determine a target category to which the photographing object belongs;
  • the photographing component in the terminal device can be called, for example, starting the camera, etc., at this time, the camera can capture the image data, and correspondingly, the client can read the image data captured by the camera, and then based on This image data is subjected to subsequent analysis.
  • the target category to which the photographing object belongs may be first determined, and the target category may be multiple, for example, may be a clothing category, or may be specific to a subcategory under the clothing category, for example, It can be long sleeves, short sleeves, long skirts, short skirts, headwear, hats, bags, and so on.
  • the target category may also be other categories than the clothing category, such as daily necessities, electrical appliances, etc., and, in specific implementations, may also be specific to subcategories of these categories, for example, daily necessities. Umbrellas and so on.
  • the user may also be provided with an operation option for performing category selection, for example, a long sleeve, a short sleeve, a long skirt, and the like may be respectively provided.
  • An operation button such as a skirt, the user can submit a photo request through this operation option. In this way, the selected category can be determined as the target category according to the user's selection result of the category.
  • one optimization method may be to first provide an optional first-level category, for example, apparel, daily necessities, electrical appliances, and the like. After the user selects a certain level category, each optional sub-category under the first-level category is given, which can improve efficiency.
  • an optional first-level category for example, apparel, daily necessities, electrical appliances, and the like.
  • preliminary analysis may be performed based on the image data captured by the camera to determine as much as possible the primary category to which the subject may belong. For example, by analyzing the captured image data, if there is a person in the image data, it can be initially determined that the photographed business object may be a certain costume worn by the character, that is, it may be initially determined to be photographed.
  • the first category to which the object belongs is the clothing category. Therefore, the sub-categories under the clothing category can be provided to the user for selection, which can further shorten the user's operation path and improve efficiency.
  • the determination condition corresponding to each category may also be pre-stored, and the determination condition may be expressed by the image feature, so that after receiving the photographing request , the feature extraction can be performed from the image information currently captured by the camera. Then, it is judged whether the extracted feature meets the judgment condition of a certain category, and if so, the category is determined as the target category to which the current subject belongs.
  • image features specifically for class determination may include shape features of apparel components (such as sleeves, skirts, etc.), relative positional relationship between components, and/or Relative size information, and so on.
  • shape features of apparel components such as sleeves, skirts, etc.
  • relative positional relationship between components such as sleeves, skirts, etc.
  • Relative size information such as relative size information
  • the respective judgment conditions can be determined according to the commonality of various features on these features. For example, if a garment includes a sleeve and a body portion, and the ratio between the length of the sleeve and the total length of the garment is within a certain range, it may be determined as a short sleeve, and the like.
  • the determination condition of the respective category it may be manually determined according to experience or the like, or may be automatically determined by the following methods: First, some sample pictures may be acquired first, and the sample pictures include the business objects of the corresponding category. The frontal image can be clearly defined and the background is simple, so as to improve the accuracy of recognition. The specified feature data is extracted from the sample images, and then the feature data extracted from the different sample images in the same category is clustered, and the determination conditions corresponding to the category are determined.
  • the feature extraction may be performed in advance for facilitating feature extraction.
  • the sample image is marked, from which at least one component included in the apparel, and the position information of each component in the image are marked. In this way, the system can extract relevant feature data more accurately based on the annotation information in the sample image. Further, based on the extracted feature data, the determination condition of the corresponding category is determined.
  • the boundary information of the captured object may be first extracted from the currently captured information. Then, the components included in the object to be photographed are determined based on the boundary information, and relative positional relationships and/or relative size information between the components are determined to determine whether the judgment condition corresponding to a certain category is met.
  • the step of automatically determining the target class to which the camera object belongs may also be performed by the server.
  • the client may upload the image captured by the camera to the server, and the server may follow the server.
  • the similar manner described above determines the target target category, and then returns the target category information to the client.
  • S103 Determine a target contour curve corresponding to the target category according to a correspondence between a preset category and a contour curve;
  • the profile curve information corresponding to each category may be determined empirically, or may be automatically obtained by extracting contour curves from the sample images and performing clustering. In this way, after the target category is determined, the target contour curve information corresponding to the target category can be determined by querying the above table or the like.
  • the specific implementation manner of automatically obtaining the contour curve corresponding to each type of item is described in detail in the following third embodiment.
  • the target contour curve can be displayed in the photographing interface.
  • the contour curve displayed by the camera interface can be as shown in FIG. 2; if the current subject is recognized as a long-sleeved shirt, the camera interface is displayed.
  • the contour curve can be as shown in Fig. 3; if it is recognized that the current subject is a short skirt, the contour curve displayed by the camera interface can be as shown in Fig. 4; if the current subject is identified as a long skirt , the contour curve displayed by the camera interface can be as shown in FIG. 5, and the like.
  • While displaying the above contour curve information it is also possible to provide text prompt information, such as "Please aim at the front of the garment” and the like.
  • text prompt information such as "Please aim at the front of the garment” and the like.
  • the user takes photos, angles, distances, etc. in the camera interface.
  • the displayed contour curve can be used as a reference, the lens is aimed at the front of the garment, and the subject is placed in the contour curve.
  • the size of the subject in the photographing interface can be made to satisfy the following conditions: Make the boundary of the subject as close as possible to the contour curve, so that the subject can be made more prominent and the background in the photo is prevented from being too complicated.
  • the contour curve corresponding to the category is provided in the photographing interface
  • the contour can be adopted.
  • the curve provides a reference for the user's photo taking, helping the user to capture photos that are more in line with the search requirements, thereby facilitating more accurate business object search results.
  • the function of providing photo prompt information in the embodiment of the present application may be provided in a sales platform system client, and the function is generally used in a picture-based business object search service. . Therefore, in the second embodiment, a business object search method is also provided. Referring to FIG. 6, the method may include the following steps:
  • S601 Receive a request for performing a business object search according to the currently taken photo
  • the total operation option for performing image search may also be provided first, and after the user selects, multiple sub-operation options may be further provided, including selecting a photo from a local album or folder. Or choose to take a photo, if you choose to take a photo, you can receive the request for business object search based on the currently taken photo in this step.
  • other specific implementation manners may also be adopted.
  • S602 Capture image data, and determine a target category to which the photographing object belongs;
  • S603 Determine, according to a correspondence between the preset category and the contour curve, a target contour curve corresponding to the target category;
  • Steps S602 to S604 are the same as S102 to S104 in the first embodiment, and details are not described herein again.
  • the third embodiment provides a method for determining a contour curve of a business object category, and the method may include the following steps:
  • S701 Determine a sample image, where the sample image includes a front image of a business object in the same category;
  • the source of the sample image may be various, for example, in one case, may be extracted from a description picture of each business object saved in the sales platform server database.
  • the image data in the sales platform server database generally has obvious class target information, so multiple sample images in the same category can be collected.
  • the picture with the front image of the business object can be collected as much as possible, and in order to facilitate the subsequent edge recognition and the like, the picture with relatively simple background can also be extracted.
  • the business object included in the sample image can be edge-identified to extract the contour curve of the business object.
  • edge identification method refer to the introduction in the prior art, and details are not described herein.
  • the features of the contour curves can be clustered, that is, the common points in the contour curves are extracted, thereby forming a contour that can represent the contour features of the business object of the category. curve.
  • S704 Determine a contour curve corresponding to the category according to the clustering result.
  • the photographing request receiving unit 801 is configured to receive a photographing request
  • a contour curve determining unit 803 configured to determine a target contour curve corresponding to the target category according to a correspondence between a preset category and a contour curve;
  • the contour curve display unit 804 is configured to display the target contour curve in the photographing interface.
  • An operation option providing unit configured to provide an operation option for performing category selection after receiving the photographing request
  • the category determining unit 802 is specifically configured to:
  • the selection result of the category is received by the operation option, and the selected category is determined as the target category.
  • the operation option providing unit includes:
  • a first-level category determining sub-unit configured to analyze the captured image data to determine a first-level category to which the photographing object belongs
  • the option provides a sub-unit for providing an operation option for selecting a category based on the sub-category included in the first-level category.
  • the primary category determining subunit includes:
  • a determining subunit configured to determine whether the captured image data has a feature related to a character
  • the determining subunit is configured to determine, if the character related to the character exists, the first category to which the photographing object belongs is a clothing category.
  • the device may further include:
  • a determination condition saving unit configured to pre-store a determination condition corresponding to each category; wherein the determination condition is expressed by image feature data;
  • the condition judging subunit is configured to determine the category as the target category if the extracted feature data meets a certain category determination condition.
  • the target category includes a subcategory under the apparel category, and the image feature data included in the determination condition of the subcategory includes: at least one component included in each subcategory apparel, a shape feature of each component, and each Relative positional relationship and/or relative size information between components
  • a sample picture determining unit configured to determine a sample picture under the sub-category
  • a feature data extracting unit configured to extract the image feature data from the sample image
  • the clustering unit is configured to cluster the feature data extracted from the different sample images to determine a determination condition corresponding to the category.
  • the feature data extracting unit is specifically configured to:
  • shape features of the respective components, and relative positional relationships and/or relative size information between the components are extracted.
  • the feature data extraction subunit includes:
  • An information determining subunit configured to determine, according to the boundary information, a component included in the object to be photographed, and determine a relative positional relationship and/or relative size information between the components to determine whether the category corresponds to a certain category Judging conditions.
  • the device may further include:
  • the photo generating unit is configured to automatically generate a photo when the degree of coincidence reaches a preset condition.
  • the embodiment of the present application further provides a service object search device.
  • the device may specifically include:
  • a category determining unit 902 configured to capture image data, and determine a target category to which the photographing object belongs;
  • a contour curve determining unit 903 configured to determine a target contour curve corresponding to the target category according to a correspondence between a preset category and a contour curve;
  • a contour curve display unit 904 configured to display the target contour curve in a photographing interface
  • the searching unit 905 is configured to retrieve the same or similar business object by using the photo as the key information to be retrieved after the photo is generated.
  • the embodiment of the present application further provides a device for determining the contour curve of the business object category.
  • the device may include:
  • a sample picture determining unit 1001 configured to determine a sample picture, where the sample picture includes a frontal image of a business object in the same category;
  • the contour curve determining unit 1004 is configured to determine a contour curve corresponding to the category according to the clustering result, so as to save the correspondence between the category and the contour curve.
  • the contour curve can be used to provide reference for the user's photographing. To help users capture photos that are more in line with search requirements, thus providing more accurate business object search results.
  • the present application can be implemented by means of software plus a necessary general hardware platform. Based on such understanding, the technical solution of the present application may be embodied in the form of a software product in essence or in the form of a software product, which may be stored in a storage medium such as a ROM/RAM or a disk. , an optical disk, etc., includes instructions for causing a computer device (which may be a personal computer, server, or network device, etc.) to perform the methods described in various embodiments of the present application or portions of the embodiments.
  • a computer device which may be a personal computer, server, or network device, etc.

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Abstract

本申请实施例公开了提供拍照提示信息、业务对象搜索方法及装置。其中，所述提供拍照提示信息的方法包括：接收拍照请求；捕获图像数据，并确定拍照对象所属的目标类目；根据预置的类目与轮廓曲线之间的对应关系，确定所述目标类目对应的目标轮廓曲线；在拍照界面中显示所述目标轮廓曲线。通过本申请实施例，能够帮助用户拍摄到更符合搜索要求的照片，进而便于提供更精确的业务对象搜索结果。

Description

提供拍照提示信息、业务对象搜索方法及装置
本申请要求2015年07月20日递交的申请号为201510428990.3、发明名称为“提供拍照提示信息、业务对象搜索方法及装置”的中国专利申请的优先权，其全部内容通过引用结合在本申请中。
技术领域
本申请涉及拍照信息处理技术领域，特别是涉及提供拍照提示信息、业务对象搜索方法及装置。
背景技术
电子商务销售平台中销售的业务对象种类众多，其中最常见的就属于服饰类的业务对象。在传统的方式下，用户可以通过浏览、搜索等方式来查找自己喜欢的服饰，然后通过销售平台进行下单购买。但是，在有些情况下，传统的方式可能无法满足用户的需求。例如，用户在街上看到有人穿的某条裙子很漂亮，自己很喜欢也想买，但是碍于对方是陌生人无法直接上前询问，因此只能试图在电子商务销售平台中以传统的搜索方式寻找答案，但当用户一遍一遍输入不同关键字期待检索结果出现时，却总是一次一次以失望告终。或者，用户在实体店看中某件衣服，但是由于实体店比较贵，或者没有合适自己的尺码，想要到电商购物平台中看看是否能买到同款。此时，虽然可能知道品牌等信息，但是，搜索的过程可能仍然需要比较长的时间。
新一代图像识别技术可以帮助用户寻找身边喜欢的衣服，用户只需要对其喜欢的服饰进行拍照，系统就可以通过图片搜索给出相同和相似款的服饰，真正实现所见及所得。但是，由于照片是普通用户拍摄的，由于用户的拍照水平等因素的影响，拍摄出的图片质量也是参差不齐，以至于通过图片搜索方式给出的结果经常会出现不够准确的情况。
因此，如何使得图片搜索结果更准确，成为需要本领域技术人员解决的技术问题。
发明内容
本申请提供了提供拍照提示信息、业务对象搜索方法及装置，能够帮助用户拍摄到更符合搜索要求的照片，进而便于提供更精确的业务对象搜索结果。
本申请提供了如下方案：
一种提供拍照提示信息的方法，包括：
接收拍照请求；
捕获图像数据，并确定拍照对象所属的目标类目；
根据预置的类目与轮廓曲线之间的对应关系，确定所述目标类目对应的目标轮廓曲线；
在拍照界面中显示所述目标轮廓曲线。
一种业务对象搜索方法，包括：
接收根据当前拍摄的照片进行业务对象搜索的请求；
捕获图像数据，并确定拍照对象所属的目标类目；
根据预置的类目与轮廓曲线之间的对应关系，确定所述目标类目对应的目标轮廓曲线；
在拍照界面中显示所述目标轮廓曲线；
生成照片后，以该照片为待检索的关键信息，检索相同或者相似的业务对象。
一种确定业务对象类目轮廓曲线的方法，包括：
确定样本图片，所述样本图片中包含有同一类目下业务对象的正面图像；
从所述样本图片中提取业务对象轮廓曲线；
将从不同样本图片中提取出的轮廓曲线的特征进行聚类；
根据聚类结果确定该类目对应的轮廓曲线，以保存类目与轮廓曲线之间的对应关系。
一种提供拍照提示信息的装置，包括：
拍照请求接收单元，用于接收拍照请求；
类目确定单元，用于捕获图像数据，并确定拍照对象所属的目标类目；
轮廓曲线确定单元，用于根据预置的类目与轮廓曲线之间的对应关系，确定所述目标类目对应的目标轮廓曲线；
轮廓曲线显示单元，用于在拍照界面中显示所述目标轮廓曲线。
一种业务对象搜索装置，包括：
搜索请求接收单元，用于接收根据当前拍摄的照片进行业务对象搜索的请求；
类目确定单元，用于捕获图像数据，并确定拍照对象所属的目标类目；
轮廓曲线确定单元，用于根据预置的类目与轮廓曲线之间的对应关系，确定所述目标类目对应的目标轮廓曲线；
轮廓曲线显示单元，用于在拍照界面中显示所述目标轮廓曲线；
检索单元，用于生成照片后，以该照片为待检索的关键信息，检索相同或者相似的 业务对象。
一种确定业务对象类目轮廓曲线的装置，包括：
样本图片确定单元，用于确定样本图片，所述样本图片中包含有同一类目下业务对象的正面图像；
轮廓曲线提取单元，用于从所述样本图片中提取业务对象轮廓曲线；
聚类单元，用于将从不同样本图片中提取出的轮廓曲线的特征进行聚类；
轮廓曲线确定单元，用于根据聚类结果确定该类目对应的轮廓曲线，以保存类目与轮廓曲线之间的对应关系。
根据本申请提供的具体实施例，本申请公开了以下技术效果：
通过本申请实施例，由于在拍照的过程中，能够对拍摄对象的类目进行识别，并在拍照界面中提供该类目对应的轮廓曲线，这样，可以通过该轮廓曲线为用户的拍照提供参考，帮助用户拍摄到更符合搜索要求的照片，进而便于提供更精确的业务对象搜索结果。
当然，实施本申请的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例提供的方法的流程图；
图2是本申请实施例提供的第一用户界面示意图；
图3是本申请实施例提供的第二用户界面示意图；
图4是本申请实施例提供的第三用户界面示意图；
图5是本申请实施例提供的第四用户界面示意图；
图6是本申请实施例提供的另一方法的流程图；
图7是本申请实施例提供的再一方法的流程图
图8是本申请实施例提供的装置的示意图；
图9是本申请实施例提供的另一装置的示意图；
图10是本申请实施例提供的再一装置的示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
在本申请实施例中，考虑到现有技术中给出的检索结果不够准确的一个重要原因在于，用户拍照的质量不高，例如，没有拍正面，照片中的被拍摄物体太小，或者不完整，等等。因此本申请实施例提供的方案为：在用户拍照的过程中加以指导，使得拍摄出的照片在用于检索时，能够得到匹配度更高的检索结果。
下面对具体的实现方案进行详细介绍。
实施例一
参见图1，本申请实施例一首先提供了一种提供拍照提示信息的方法，该方法可以包括以下步骤：
S101：接收拍照请求；
该步骤以及后续各步骤的执行主体可以是销售平台客户端。具体实现时，可以在销售平台客户端中提供拍照操作选项，如果用户利用该销售平台客户端搜索其拍摄对象的同款或者相似款业务对象，则可以对该拍照操作选项进行操作。相应的，销售平台客户端在接收到操作请求时，可以有多种处理方式，例如，可以提供两个子选项，其中，第一子选项用于从本地相册或者本地文件夹中选择照片，第二子选项可以用于选择拍照。接下来，如果用户从该第二子选项进入，则进入到该步骤S101，也即，接收到拍照请求。其中，所谓的销售平台可以是“淘宝”、“天猫”等等，其客户端可以安装在用户的终端设备中，例如，带有拍照功能的移动终端设备。
当然，各个步骤的执行主体还可以是终端设备中专门的拍照应用，包括终端设备自带的拍照应用，或者安装于终端设备中的第三方拍照应用，等等。。
S102：捕获图像数据，并确定拍照对象所属的目标类目；
在接收到拍照请求后，可以调用终端设备中的拍照组件，例如，启动摄像头等，此时，摄像头就可以捕获到图像数据，相应的，客户端可以读取摄像头捕获到的图像数据，进而基于这种图像数据进行后续的分析。
在从终端设备中的摄像头捕获到图像信息后，用户可能已经将摄像头对准其需要拍 摄的对象，例如，某件服饰，并且可以将捕获到的内容显示在终端设备的显示屏幕的拍照界面中。在按下确定拍摄的操作选项之前，用户可以通过拍照界面中显示的状态调整拍摄角度、距离等，在调整好之后，即可按下拍照选项进行拍照，相应的，就可以生成相应的照片。在本申请实施例中，在摄像头捕获到图像信息之后，用户按拍照选项进行拍照之前，可以为用户提供提示信息，以帮助用户获得更适用于图片搜索的照片。
其中，为了提供上述提示信息，可以首先确定拍照对象所属的目标类目，该目标类目可以是多种，例如，可以是服饰类目，还可以具体到服饰类目下的子类目，例如，可以是长袖、短袖、长裙、短裙、头饰、帽子、包等等。另外，目标类目还可以是服饰类目之外的其他类目，例如日用品类、电器类等等，并且，在具体实现时，也可以具体到这些类目的子类目，例如，日用品类目下的雨伞等等。
为了根据摄像头捕获到的图像数据进行目标类目信息的确定，可以有多种具体的实现方式。例如，在其中一种实现方式下，在接收到用户的拍照请求后，还可以为用户提供用于进行类目选择的操作选项，例如，可以提供分别显示有长袖、短袖、长裙、短裙等文本的操作按钮，用户可以通过这种操作选项，来提交其拍照请求。这样，就可以根据用户对类目的选择结果，来将被选中的类目确定为所述目标类目。
当然，在实际应用中，可选的类目可能会非常多，如果全部提供给用户供其选择，可能会需要用户执行翻页等操作，效率可能会比较低。因此，在具体实现时，还可以进行一些优化处理。例如，一种优化方式可以是：首先提供可选的一级类目，例如，服饰类、日用品类、电器类等等。在用户选择出某一级类目后，再给出该一级类目下各个可选的子类目，这样可以提高效率。
或者，在另一种优化方式下，还可以首先根据摄像头捕获到的图像数据进行初步分析，尽可能判断出被拍摄对象可能所属的一级类目。例如，通过对捕获的图像数据进行分析可知，该图像数据中存在人物，则可以初步判断出，被拍摄的业务对象可能是该人物穿着的某件服饰，也就是说，可以初步确定出被拍摄对象所属的一级类目为服饰类。因此，就可以将服饰类目下的各个子类目提供给用户供其选择，这样可以进一步缩短用户的操作路径，提高效率。
上述由用户进行目标类目选择的实现方式，实现比较简单，并且准确度很高，但是需要用户进行手动操作。为了进一步提高系统的智能性，简化用户操作，在另一种实现方式下，还可以预先保存各类目对应的判定条件，这种判定条件可以由图像特征表达，这样，在接收到拍照请求之后，就可以从摄像头当前捕获到的图像信息中进行特征提取， 然后判断提取出的特征是否符合某类目的判定条件，如果是，则将该类目确定为当前被拍摄对象所属的目标类目。
其中，具体用于进行类目判定的图像特征可以有多种，例如，可以包括服饰的组成部分(如袖子、裙摆等等)的形状特征、各组成部分之间的相对位置关系和/或相对尺寸信息，等等。这样，就可以根据各类目在这些特征上的共性，确定出各自的判定条件。例如，如果某服饰包括袖子以及主体部分，并且，袖子长度与总衣长之间的比例在某范围内，则可以将其确定为短袖，等等。
具体在确定各自类目的判定条件时，可以根据经验等手动确定，或者，还可以通过以下方式自动确定：首先，可以首先获取一些样本图片，这些样本图片中均包含有对应类目下业务对象的正面照，并且可以具有边界清楚、背景简单等特点，以便于提高识别的精度。从这些样本图片中提取出指定的特征数据，然后将同一类目下不同样本图片中提取出的特征数据进行聚类，即可确定出该类目对应的判定条件。
其中，如果需要提取的特征包括服饰包括的组成部分、各组成部分的形状特征，以及各组成部分之间的相对位置关系和/或相对尺寸信息等，则为了便于进行特征提取，还可以预先对样本图片进行标注，从其中标注出其中的服饰包含的至少一个组成部分，以及各组成部分在图片中的位置信息等信息。这样，系统就可以直接根据样本图片中的标注信息，来更加准确地提取到相关的特征数据。进而，根据提取到的特征数据，来确定出对应类目的判定条件。
在通过上述方式特征数据来表达类目判断条件的情况下，具体在从摄像头当前捕获到的图像信息中进行特征提取时，就可以首先从当前捕获到的信息中提取被拍摄物体的边界信息，然后，根据所述边界信息确定所述被拍摄物体所包含的组成部分，并确定各组成部分之间的相对位置关系和/或相对尺寸信息，以便确定是否符合某类目对应的判定条件。
当然，在实际应用中，这种自动确定拍照对象所属目标类目的步骤也可以是由服务器来完成的，在这种情况下，客户端可以将摄像头捕获到的图像上传到服务器，由服务器按照前述类似的方式对所属目标类目进行判断，然后将该目标类目信息返回给客户端。
S103：根据预置的类目与轮廓曲线之间的对应关系，确定所述目标类目对应的目标轮廓曲线；
为了能够为用户提供提示信息，还可以预先保存类目与轮廓曲线之间的对应关系，例如，可以通过以下表1的形式来表达：
表1
类目 轮廓曲线
短袖 曲线1
长袖 曲线2
短裙 曲线3
长裙 曲线4
…… ……
   
其中，各类目对应的轮廓曲线信息可以是根据经验确定的，或者，还可以是通过从样本图片中提取轮廓曲线并进行聚类后自动得到的。这样，在确定出目标类目之后，就可以通过查询上述表格等方式，来确定出该目标类目对应的目标轮廓曲线信息。其中，关于自动得到各类目对应的轮廓曲线的具体实现方式，在后续的实施例三中会进行详细介绍。
具体实现时，上述对应关系表可以是预先下载到终端设备本地的，例如，可以是在安装客户端时，同步将该对应关系表下载到终端设备本地，后续当该对应关系表有更新时，也可以通过下载更新内容的方式，对终端设备本地保存的对应关系表进行更新。这样，客户端可以根据终端设备本地保存的对应关系表，确定出目标类目对应的轮廓曲线。
或者，对应关系表也可以是在服务器端保存，此时，客户端在确定出目标类目后，可以将该目标类目的信息发送至服务器，由服务器通过查询对应关系表的方式，来确定出对应的轮廓曲线，然后将该轮廓曲线返回给客户端。
S104：在拍照界面中显示所述目标轮廓曲线。
在确定出目标轮廓曲线之后，就可以在拍照界面中显示出该目标轮廓曲线。例如，如果识别出当前的拍摄对象是一件短袖上衣，则拍照界面展示出的轮廓曲线可以如图2所示；如果识别出当前的拍摄对象是一件长袖上衣，则拍照界面展示出的轮廓曲线可以如图3所示；如果识别出当前的拍摄对象是一件短裙，则拍照界面展示出的轮廓曲线可以如图4所示；如果识别出当前的拍摄对象是一件长裙，则拍照界面展示出的轮廓曲线可以如图5所示，等等。在显示上述轮廓曲线信息的同时，还可以提供文字提示信息，例如“请对准服装正面拍摄”等等。这样，用户在拍照界面中对拍照的角度、距离等进 行调整时，就可以以显示出的轮廓曲线为参考，将镜头对准服装正面，并将拍摄对象放入轮廓曲线内，另外，还可以使得其拍摄对象在拍照界面中的大小满足以下条件：使得拍摄对象的边界尽可能与轮廓曲线吻合，这样，可以使得拍摄主体更加突出，并避免照片中的背景过于复杂等情况。
在根据拍照界面上显示的轮廓曲线调整好拍照的角度、距离等之后，用户可以通过手动触发的方式来确认拍照生成照片。或者，系统还可以自动对被拍摄物体的边界信息与所述目标轮廓曲线的吻合度进行识别，如果发现吻合度达到某预置条件，则可以自动触发拍照生成照片。
总之，通过本申请实施例提供的上述实现方式，由于在拍照的过程中，能够对拍摄对象的类目进行识别，并在拍照界面中提供该类目对应的轮廓曲线，这样，可以通过该轮廓曲线为用户的拍照提供参考，帮助用户拍摄到更符合搜索要求的照片，进而便于提供更精确的业务对象搜索结果。
实施例二
如实施例一中所述，具体实现时，可以是在销售平台系统客户端中提供本申请实施例中的提供拍照提示信息的功能，而该功能一般是用于基于图片的业务对象搜索服务中。因此，在该实施例二中，还提供了一种业务对象搜索方法，参见图6，该方法可以包括以下步骤：
S601：接收根据当前拍摄的照片进行业务对象搜索的请求；
如实施例一中所述，具体实现时，还可以首先提供用于进行图片搜索的总操作选项，在用户选择之后，还可以继续提供多个子操作选项，包括从本地相册或文件夹中选择照片，还是选择拍照，如果选择拍照，则可以接收到该步骤中的根据当前拍摄的照片进行业务对象搜索的请求。当然，在实际应用中，还可以采用其他的具体实现方式。
S602：捕获图像数据，并确定拍照对象所属的目标类目；
S603：根据预置的类目与轮廓曲线之间的对应关系，确定所述目标类目对应的目标轮廓曲线；
S604：在拍照界面中显示所述目标轮廓曲线；
步骤S602至S604与实施例一中的S102至S104相同，这里不再赘述。
S605：生成照片后，以该照片为关键信息，检索相同或者相似的业务对象。
在通过用户手动确认或者系统自动识别的方式确认拍照并生成照片之后，就可以以 该照片为关键信息，检索被拍摄对象的同款或者相似款业务对象。其中，关于具体的根据照片进行同款或者相似款检索的实现过程，可以参考已有技术中的实现，这里不再详述。
实施例三
如实施例一中所述，关于表1中所述的对应关系可以是通过自动提取的方式实现的，下面对此进行介绍。
参见图7，该实施例三提供了一种确定业务对象类目轮廓曲线的方法，该方法可以包括以下步骤：
S701：确定样本图片，所述样本图片中包含有同一类目下业务对象的正面图像；
具体实现时，样本图片的来源可以有多种，例如，在其中一种情况下，可以是从销售平台服务器数据库中保存的各业务对象的描述图片中提取的。其中，销售平台服务器数据库中的图片数据一般会带有明显的类目标注信息，因此，可以收集到同一类目下的多张样本图片。其中，在收集样本图片时，可以尽量收集带有业务对象的正面图像的图片，另外，为了便于后续的边缘识别等处理，还可以提取背景相对简单的图片。
S702：从所述样本图片中提取业务对象轮廓曲线；
在收集到样本图片后，可以对样本图片中包括的业务对象进行边缘识别，以此提取出业务对象轮廓曲线。其中，具体的边缘识别方法可以参见已有技术中的介绍，这里不再详述。
S703：将从不同样本图片中提取出的轮廓曲线的特征进行聚类；
在分别从各个样本图片中提取出轮廓曲线后，可以将这些轮廓曲线的特征进行聚类，也即提取出这些轮廓曲线中的共同点，以此组成能够代表该类目业务对象轮廓特征的轮廓曲线。
S704：根据聚类结果确定该类目对应的轮廓曲线。
完成聚类后得到的曲线就可以作为该类目对应的轮廓曲线，并且可以保存在前述对应关系表中。其他类目也可以做类似处理。
与实施例一相对应，本申请实施例还提供了一种提供拍照提示信息的装置，参见图8，该装置具体可以包括：
拍照请求接收单元801，用于接收拍照请求；
类目确定单元802，用于捕获图像数据，并确定拍照对象所属的目标类目；
轮廓曲线确定单元803，用于根据预置的类目与轮廓曲线之间的对应关系，确定所述目标类目对应的目标轮廓曲线；
轮廓曲线显示单元804，用于在拍照界面中显示所述目标轮廓曲线。
具体实现时，该装置还可以包括：
操作选项提供单元，用于所述接收拍照请求之后，提供用于进行类目选择的操作选项；
此时，所述类目确定单元802具体用于：
通过所述操作选项接收类目的选择结果，将被选中的类目确定为所述目标类目。
其中，所述操作选项提供单元包括：
一级类目确定子单元，用于对捕获到的图像数据进行分析，确定拍照对象所属的一级类目；
选项提供子单元，用于根据所述一级类目下包含的子类目，提供用于进行类目选择的操作选项。
具体实现时，所述一级类目确定子单元包括：
判断子单元，用于判断所述捕获到的图像数据是否存在与人物相关的特征；
确定子单元，用于如果存在所述与人物相关的特征，则确定拍照对象所属的一级类目为服饰类。
另外，该装置还可以包括：
判断条件保存单元，用于预先保存各类目对应的判定条件；其中，所述判定条件由图像特征数据表达；
此时，所述类目确定单元802可以包括：
特征数据提取子单元，用于从摄像头当前捕获到的图像信息中进行特征数据提取；
条件判断子单元，用于如果提取出的特征数据符合某类目的判定条件，则将该类目确定为所述目标类目。
所述目标类目包括服饰类下的子类目，所述子类目的判定条件中包括的图像特征数据包括：各子类目服饰包含的至少一个组成部分、各组成部分的形状特征，以及各组成部分之间的相对位置关系和/或相对尺寸信息
对于某类目，所述判定条件通过以下方式确定：
样本图片确定单元，用于确定该子类目下的样本图片；
特征数据提取单元，用于从所述样本图片中提取所述图像特征数据；
聚类单元，用于将不同样本图片中提取出的特征数据进行聚类，确定该类目对应的判定条件。
所述样本图片中带有标注信息，所述标注信息用于标示图片中的业务对象包含的至少一个组成部分，以及各组成部分在图片中的位置信息；
所述特征数据提取单元具体用于：
根据所述标注信息，提取各组成部分的形状特征，以及各组成部分之间的相对位置关系和/或相对尺寸信息。
具体实现时，所述特征数据提取子单元包括：
边界信息提取子单元，用于从所述当前捕获到的信息中提取被拍摄物体的边界信息；
信息确定子单元，用于根据所述边界信息确定所述被拍摄物体所包含的组成部分，并确定各组成部分之间的相对位置关系和/或相对尺寸信息，以便确定是否符合某类目对应的判断条件。
另外，该装置还可以包括：
吻合度确定单元，用于确定被拍摄物体的边界信息与所述目标轮廓曲线的吻合度；
照片生成单元，用于当所述吻合度达到预置条件时，自动生成照片。
与实施例二相对应，本申请实施例还提供了一种业务对象搜索装置，参见图9，该装置具体可以包括：
搜索请求接收单元901，用于接收根据当前拍摄的照片进行业务对象搜索的请求；
类目确定单元902，用于捕获图像数据，并确定拍照对象所属的目标类目；
轮廓曲线确定单元903，用于根据预置的类目与轮廓曲线之间的对应关系，确定所述目标类目对应的目标轮廓曲线；
轮廓曲线显示单元904，用于在拍照界面中显示所述目标轮廓曲线；
检索单元905，用于生成照片后，以该照片为待检索的关键信息，检索相同或者相似的业务对象。
与实施例三提供的确定业务对象类目轮廓曲线的方法相对应，本申请实施例还提供了一种确定业务对象类目轮廓曲线的装置，参见图10，该装置可以包括：
样本图片确定单元1001，用于确定样本图片，所述样本图片中包含有同一类目下业务对象的正面图像；
轮廓曲线提取单元1002，用于从所述样本图片中提取业务对象轮廓曲线；
聚类单元1003，用于将从不同样本图片中提取出的轮廓曲线的特征进行聚类；
轮廓曲线确定单元1004，用于根据聚类结果确定该类目对应的轮廓曲线，以保存类目与轮廓曲线之间的对应关系。
通过本申请实施例，由于在拍照的过程中，能够对拍摄对象的类目进行识别，并在拍照界面中提供该类目对应的轮廓曲线，这样，可以通过该轮廓曲线为用户的拍照提供参考，帮助用户拍摄到更符合搜索要求的照片，进而便于提供更精确的业务对象搜索结果。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统或系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的系统及系统实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
以上对本申请所提供的提供拍照提示信息、业务对象搜索方法及装置，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (24)

  1. 一种提供拍照提示信息的方法，其特征在于，包括：
    接收拍照请求；
    捕获图像数据，并确定拍照对象所属的目标类目；
    根据预置的类目与轮廓曲线之间的对应关系，确定所述目标类目对应的目标轮廓曲线；
    在拍照界面中显示所述目标轮廓曲线。
  2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收拍照请求之后还包括：
    提供用于进行类目选择的操作选项；
    所述确定拍照对象所属的目标类目，包括：
    通过所述操作选项接收类目的选择结果，将被选中的类目确定为所述目标类目。
  3. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述提供用于进行类目选择的操作选项，包括：
    对捕获到的图像数据进行分析，确定拍照对象所属的一级类目；
    根据所述一级类目下包含的子类目，提供用于进行类目选择的操作选项。
  4. 根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对捕获到的图像数据进行分析，确定拍照对象所属的一级类目，包括：
    判断所述捕获到的图像数据是否存在与人物相关的特征；
    如果存在，则确定拍照对象所属的一级类目为服饰类。
  5. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
    预先保存各类目对应的判定条件；其中，所述判定条件由图像特征数据表达；
    所述确定拍照对象所属的目标类目，包括：
    从摄像头当前捕获到的图像信息中进行特征数据提取；
    如果提取出的特征数据符合某类目的判定条件，则将该类目确定为所述目标类目。
  6. 根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述目标类目包括服饰类下的子类目，所述子类目的判定条件中包括的图像特征数据包括：各子类目服饰包含的至少一个组成部分、各组成部分的形状特征，以及各组成部分之间的相对位置关系和/或相对尺寸信息
  7. 根据权利要求5所述的方法，其特征在于，对于某类目，所述判定条件通过以下方式确定：
    确定该类目下的样本图片；
    从所述样本图片中提取所述图像特征数据；
    将不同样本图片中提取出的特征数据进行聚类，确定该类目对应的判定条件。
  8. 根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述样本图片中带有标注信息，所述标注信息用于标示图片中的业务对象包含的至少一个组成部分，以及各组成部分在图片中的位置信息；
    所述从所述样本图片中进行特征提取，包括：
    根据所述标注信息，提取各组成部分的形状特征，以及各组成部分之间的相对位置关系和/或相对尺寸信息。
  9. 根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述从摄像头当前捕获到的图像信息中进行特征提取，包括：
    从所述当前捕获到的信息中提取被拍摄物体的边界信息；
    根据所述边界信息确定所述被拍摄物体所包含的组成部分，并确定各组成部分之间的相对位置关系和/或相对尺寸信息，以便确定是否符合某类目对应的判断条件。
  10. 根据权利要求1至9任一项所述的方法，其特征在于，还包括：
    确定被拍摄物体的边界信息与所述目标轮廓曲线的吻合度；
    当所述吻合度达到预置条件时，自动生成照片。
  11. 一种业务对象搜索方法，其特征在于，包括：
    接收根据当前拍摄的照片进行业务对象搜索的请求；
    捕获图像数据，并确定拍照对象所属的目标类目；
    根据预置的类目与轮廓曲线之间的对应关系，确定所述目标类目对应的目标轮廓曲线；
    在拍照界面中显示所述目标轮廓曲线；
    生成照片后，以该照片为待检索的关键信息，检索相同或者相似的业务对象。
  12. 一种确定业务对象类目轮廓曲线的方法，其特征在于，包括：
    确定样本图片，所述样本图片中包含有同一类目下业务对象的正面图像；
    从所述样本图片中提取业务对象轮廓曲线；
    将从不同样本图片中提取出的轮廓曲线的特征进行聚类；
    根据聚类结果确定该类目对应的轮廓曲线，以保存类目与轮廓曲线之间的对应关系。
  13. 一种提供拍照提示信息的装置，其特征在于，包括：
    拍照请求接收单元，用于接收拍照请求；
    类目确定单元，用于捕获图像数据，并确定拍照对象所属的目标类目；
    轮廓曲线确定单元，用于根据预置的类目与轮廓曲线之间的对应关系，确定所述目标类目对应的目标轮廓曲线；
    轮廓曲线显示单元，用于在拍照界面中显示所述目标轮廓曲线。
  14. 根据权利要求13所述的装置，其特征在于，还包括：
    操作选项提供单元，用于所述接收拍照请求之后，提供用于进行类目选择的操作选项；
    所述类目确定单元具体用于：
    通过所述操作选项接收类目的选择结果，将被选中的类目确定为所述目标类目。
  15. 根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述操作选项提供单元包括：
    一级类目确定子单元，用于对捕获到的图像数据进行分析，确定拍照对象所属的一级类目；
    选项提供子单元，用于根据所述一级类目下包含的子类目，提供用于进行类目选择的操作选项。
  16. 根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述一级类目确定子单元包括：
    判断子单元，用于判断所述捕获到的图像数据是否存在与人物相关的特征；
    确定子单元，用于如果存在所述与人物相关的特征，则确定拍照对象所属的一级类目为服饰类。
  17. 根据权利要求13所述的装置，其特征在于，还包括：
    判定条件保存单元，用于预先保存各类目对应的判定条件；其中，所述判定条件由图像特征数据表达；
    所述类目确定单元包括：
    特征数据提取子单元，用于从摄像头当前捕获到的图像信息中进行特征数据提取；
    条件判断子单元，用于如果提取出的特征数据符合某类目的判定条件，则将该类目确定为所述目标类目。
  18. 根据权利要求17所述的装置，其特征在于，所述目标类目包括服饰类下的子类目，所述子类目的判定条件中包括的图像特征数据包括：各子类目服饰包含的至少一个组成部分、各组成部分的形状特征，以及各组成部分之间的相对位置关系和/或相对尺 寸信息。
  19. 根据权利要求17所述的装置，其特征在于，对于某类目，所述判定条件通过以下方式确定：
    样本图片确定单元，用于确定该子类目下的样本图片；
    特征数据提取单元，用于从所述样本图片中提取所述图像特征数据；
    聚类单元，用于将不同样本图片中提取出的特征数据进行聚类，确定该类目对应的判定条件。
  20. 根据权利要求19所述的装置，其特征在于，所述样本图片中带有标注信息，所述标注信息用于标示图片中的业务对象包含的至少一个组成部分，以及各组成部分在图片中的位置信息；
    所述特征数据提取单元具体用于：
    根据所述标注信息，提取各组成部分的形状特征，以及各组成部分之间的相对位置关系和/或相对尺寸信息。
  21. 根据权利要求17所述的装置，其特征在于，所述特征数据提取子单元包括：
    边界信息提取子单元，用于从所述当前捕获到的信息中提取被拍摄物体的边界信息；
    信息确定子单元，用于根据所述边界信息确定所述被拍摄物体所包含的组成部分，并确定各组成部分之间的相对位置关系和/或相对尺寸信息，以便确定是否符合某类目对应的判断条件。
  22. 根据权利要求13至21任一项所述的装置，其特征在于，还包括：
    吻合度确定单元，用于确定被拍摄物体的边界信息与所述目标轮廓曲线的吻合度；
    照片生成单元，用于当所述吻合度达到预置条件时，自动生成照片。
  23. 一种业务对象搜索装置，其特征在于，包括：
    搜索请求接收单元，用于接收根据当前拍摄的照片进行业务对象搜索的请求；
    类目确定单元，用于捕获图像数据，并确定拍照对象所属的目标类目；
    轮廓曲线确定单元，用于根据预置的类目与轮廓曲线之间的对应关系，确定所述目标类目对应的目标轮廓曲线；
    轮廓曲线显示单元，用于在拍照界面中显示所述目标轮廓曲线；
    检索单元，用于生成照片后，以该照片为待检索的关键信息，检索相同或者相似的业务对象。
  24. 一种确定业务对象类目轮廓曲线的装置，其特征在于，包括：
    样本图片确定单元，用于确定样本图片，所述样本图片中包含有同一类目下业务对象的正面图像；
    轮廓曲线提取单元，用于从所述样本图片中提取业务对象轮廓曲线；
    聚类单元，用于将从不同样本图片中提取出的轮廓曲线的特征进行聚类；
    轮廓曲线确定单元，用于根据聚类结果确定该类目对应的轮廓曲线，以保存类目与轮廓曲线之间的对应关系。
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108228787B (zh) * 2017-12-29 2023-07-18 上海数据交易中心有限公司 按照多级类目处理信息的方法和装置
CN113779435B (zh) * 2021-08-16 2024-09-17 盒马(中国)有限公司 类目导航方法及电子设备

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005107767A (ja) * 2003-09-30 2005-04-21 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 映像検索装置、映像検索方法および映像検索プログラム
CN103559504A (zh) * 2013-11-04 2014-02-05 北京京东尚科信息技术有限公司 图像目标类别识别方法及装置
CN103945129A (zh) * 2014-04-30 2014-07-23 深圳市中兴移动通信有限公司 基于移动终端的拍照预览构图指导方法及系统
CN104125396A (zh) * 2014-06-24 2014-10-29 小米科技有限责任公司 图像拍摄方法和装置
CN104301613A (zh) * 2014-10-16 2015-01-21 深圳市中兴移动通信有限公司 移动终端及其拍摄方法
CN104765891A (zh) * 2015-05-06 2015-07-08 苏州搜客信息技术有限公司 一种基于图像的搜索购物方法

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN100470581C (zh) * 2005-12-29 2009-03-18 电子科技大学 基于轮廓的车型识别方法
CN102063472B (zh) * 2010-12-10 2012-08-22 北京大学 图片搜索方法、图片搜索系统、客户端和服务器
CN103164713B (zh) * 2011-12-12 2016-04-06 阿里巴巴集团控股有限公司 图像分类方法和装置
CN103186904B (zh) * 2011-12-31 2015-12-16 北京新媒传信科技有限公司 图片轮廓提取方法及装置
CN104184934A (zh) * 2013-05-23 2014-12-03 北京千橡网景科技发展有限公司 一种为拍照提供辅助参考的方法及装置
CN103297697A (zh) * 2013-05-30 2013-09-11 北京小米科技有限责任公司 在拍照过程中显示模板照片的方法及装置
CN103399690A (zh) * 2013-07-31 2013-11-20 贝壳网际（北京）安全技术有限公司 拍照引导方法、装置及移动终端
CN104346370B (zh) * 2013-07-31 2018-10-23 阿里巴巴集团控股有限公司 图像搜索、获取图像文本信息的方法及装置

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005107767A (ja) * 2003-09-30 2005-04-21 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 映像検索装置、映像検索方法および映像検索プログラム
CN103559504A (zh) * 2013-11-04 2014-02-05 北京京东尚科信息技术有限公司 图像目标类别识别方法及装置
CN103945129A (zh) * 2014-04-30 2014-07-23 深圳市中兴移动通信有限公司 基于移动终端的拍照预览构图指导方法及系统
CN104125396A (zh) * 2014-06-24 2014-10-29 小米科技有限责任公司 图像拍摄方法和装置
CN104301613A (zh) * 2014-10-16 2015-01-21 深圳市中兴移动通信有限公司 移动终端及其拍摄方法
CN104765891A (zh) * 2015-05-06 2015-07-08 苏州搜客信息技术有限公司 一种基于图像的搜索购物方法

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