[0003] 本发明的目的在于提供一种基于数据分析的个性化服装导购系统及方法，以解决现有技术中的问题。
[0004] 为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
[0005] 一种基于数据分析的个性化服装导购系统，所述服装导购系统包括图像采集模块、图像处理模块、用户信息输入模块、模特模板数据库、相似度处理模块和服装搭配推送模块，所述图像采集模块用于采集用户的全身图像，所述图像处理模块用于对用户的全身图像进行识别并提取信息，所述用户信息输入模块供用户输入基础信息，所述模特模板数据库包括模特模板基础信息和服装搭配模板，所述相似度处理模块根据图像处理模块提取的信息和用户信息输入模块输入的基础信息计算用户与模特模板基础信息的整体相似度，并根据整体相似度筛选模特模板基础信息，所述服装搭配推送模块根据筛选出模特模板基础信息获取所对应的服装搭配模板，并对服装搭配模板作进一步筛选，将筛选出的服装搭配模板呈现给用户。
[0006] 较优化地，所述图像处理模块包括脸部特征提取模块和身体部位轮廓信息提取模块，所述脸部特征提取模块用于获取用户的脸型，所述身体部位轮廓信息提取模块用于获取用户的肩宽、髋围、胸围、腰围、大腿围和小腿围，所述用户信息输入模块供用户输入用户性别、身高信息及体重，所述相似度处理模块包括身材相似度计算模块、脸部特征相似度计算模块、身体部位轮廓相似度计算模块、整体相似度计算模块和相似度筛选模块，所述身材相似度计算模块根据身高信息及体重计算身材相似度，所述脸部特征相似度计算模块根据脸型计算脸部特征相似度，所述身体部位轮廓相似度计算模块根据肩宽、髋围、胸围、腰围、大腿围和小腿围计算身体部位轮廓相似度，所述整体相似度计算模块根据身材相似度、脸部特征相似度和身体部位轮廓相似度根据整体相似度，所述相似度筛选模块将整体相似度与相似度阈值比较，筛选出整体相似度大于相似度阈值的模特模板基础信息。
[0007] 较优化地，所述服装搭配推送模块包括服装搭配模板获取模块、服装搭配模板打分模块、浏览计时模块、喜爱值计算模块和服装搭配模板筛选模块，所述服装搭配模板获取模块用于获取大于相似度阈值的模特模板基础信息所对应的服装搭配模板并将他们呈现给用户观看，所述服装搭配模板打分模块用于供用户对所呈现的服装搭配模板进行打分，所述浏览计时模块对用户浏览每套服装搭配模板的时间进行计时，所述喜爱值计算模块根据每套服装搭配模板的得分和浏览时间计算喜爱值，所述服装搭配模板筛选模块筛选出喜爱值得分从高到底的前5套服装搭配模板，并将这5套服装搭配模板按照得分从高到底的顺序依次呈现给用户。
[0008] 一种基于数据分析的个性化服装导购方法，所述服装导购方法包括以下步骤：
[0009] 步骤S1：摄像头拍摄用户，获取用户全身图像，对用户全身图像进行脸部识别并从中提取脸部特征信息，对用户全身图像进行身体部位的识别并从中提取每个身体部位轮廓信息；
[0010] 步骤S2：输入用户基础信息，所述用户基础信息包括用户性别、身高信息及体重，所述身高信息包括用户身高、用户上半身身长用户下半身身长；
[0011] 步骤S3：从预存有多个模特模板基础信息的模特模板数据库中筛选出与用户性别一致的模特模板基础信息，根据脸部特征信息、身体部位轮廓信息和用户基础信息计算该用户与上述模特模板基础信息整体相似度z1；
[0012] 步骤S4：从上述模特模板基础信息中筛选出整体相似度z1大于相似度阈值的模特模板基础信息，获取这些模特模板基础信息所对应的服装搭配模板并呈现给用户观看，用户对所呈现的服装搭配模板进行打分，筛选出得分从高到底的前10套服装搭配模板，分别获取用户观看这10套服装搭配模板的浏览时间，计算用户对每套服装搭配模板的喜爱值W，筛选出喜爱值得分从高到底的前5套服装搭配模板，并将这5套服装搭配模板按照得分从高到底的顺序依次呈现给用户，当用户观看到喜爱的服装搭配模板时，会倾向于花更多的时间观看，因此将浏览时间作为喜爱值的参考因素。
[0013] 较优化地，所述步骤S3中的计算用户与模特模板整体相似度z1包括以下步骤：
[0014] 步骤S31：计算身材相似度x1=a1S0+a2S1+a3S3+a4M+a5Q,
[0015] 其中，S0为身高相似度，S1为上半身身长相似度，S3为用户下半身身长相似度，M为用户体重相似度，Q 为用户上半身身长与下半身身长之比的相似度；a1为身高相似度所占权重 ，a2为用户上半身身长相似度所占权重， a3为用户下半身身长相似度所占权重，a4为用户体重相似度所占权重，a5为用户上半身身长与下半身身长之比的相似度所占权重；在很多情况下，身高相同，但是上半身身长与下半身身长之比往往会有很大的差距，针对这种情况应该采取不同的服装搭配方式，因此将用户上半身身长与下半身身长之比作为身材相似度的参考因素。
[0016] 步骤S32：计算整体相似度z1=b1x1+b2x2+b3x3，
[0017] 其中，x1为身材相似度，x2为脸部特征相似度，x3为身体部位轮廓相似度，b1为身材相似度所占权重，b2为脸部特征相似度所占权重，b3为身体部位轮廓相似度所占权重，从身材相似度、脸部特征相似度和身体部位轮廓相似度三个方面来考虑整体相似度，使得在筛选出模特模板基础信息时更加具有针对性，更加合理。
[0018] 较优化地，所述步骤S4中用户对每套服装搭配模板的喜爱值W=v1t/T，其中，v1为该套服装搭配模板的得分，t为用户观看该套服装搭配模板的浏览时间，T为用户观看这10套服装搭配模板的浏览总时间。
[0019] 较优化地，所述脸部特征信息包括脸型，所述身体部位轮廓信息包括肩宽、髋围、胸围、腰围、大腿围和小腿围。
[0020] 较优化地，所述脸部特征相似度x2为脸型的相似度，所述身体部位轮廓相似度x3=f1p1+f2p2+f3p3+f4p4，其中，p1为肩宽与髋围之比的相似度，p2为胸围的相似度，p3为腰围的相似度，p4为大腿围与小腿围之比的相似度，f1为肩宽与髋围之比的相似度所占权重，f2为胸围的相似度所占权重，f3为腰围的相似度所占权重，f4为大腿围与小腿围之比的相似度所占权重。
[0021] 与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明通过从身材相似度、脸部特征相似度和身体部位轮廓相似度三个方面来考虑整体相似度，从而进行模特模板基础信息的筛选，使得筛选出的模特模板基础信息与用户整体较为相似，再从模特模板基础信息所对应的服装搭配模板中根据用户的打分和浏览时间来筛选出用户所喜爱的服装搭配模板，从而使得本发明更加的个性化，并且不需要用户亲自试穿衣服和搭配衣服，节省了用户的大量时间。
