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申请/专利权人：深圳市秦丝科技有限公司

摘要：本发明涉及服装推荐技术领域，发明了一种基于大数据的服装款式爆款概率分析方法，包括：采集待分析服装款式的服装图像，并获取服装图像对应的历史热点信息；对服装图像进行层级特征提取以及款式特征融合操作，得到服装款式特征；依次对历史热点信息进行热点特征提取、特征聚类以及热点特征融合操作，得到服装热点特征；利用历史热点信息对服装热点特征进行时间标注，得到周期热点特征，并从周期热点特征中提取出热点时序特征；对服装款式特征以及热点时序特征进行核函数映射以及线性回归分析，得到款式爆款概率。本发明还提出一种基于大数据的服装款式爆款概率分析装置。本发明可以提高服装爆款概率分析的精确度。

主权项：1.一种基于大数据的服装款式爆款概率分析方法，其特征在于，所述方法包括：采集待分析服装款式的服装图像，并获取所述服装图像对应的历史热点信息；对所述服装图像进行层级特征提取以及款式特征融合操作，得到服装款式特征，其中，所述对所述服装图像进行层级特征提取以及款式特征融合操作，得到服装款式特征，包括：对所述服装图像进行图像标准化以及多层级尺度拆分，得到局部服装图像集；利用如下的服装像素增强算法对所述局部服装图像集进行像素增强操作，得到增强服装图像集：其中，为所述增强服装图像集中像素坐标为的灰度值，为所述局部服装图像集中像素坐标为的灰度值，为所述服装像素增强算法中像素坐标为的像素对应的横向增强权重，为所述服装像素增强算法中像素坐标为的像素对应的纵向增强权重，为预设的增强系数，是绝对值符号，、为图像横轴坐标索引，、为图像纵轴坐标索引；根据所述增强服装图像集和所述服装图像生成层级服装图像集；对所述层级服装图像集进行轮廓提取以及轮廓拟合，得到服装轮廓特征；对所述层级服装图像集进行形态卷积以及几何特征提取，得到服装裁剪特征；对所述层级服装图像集进行图案检测以及纹理提取，得到服装风格特征；对所述服装轮廓特征、所述服装裁剪特征以及所述服装风格特征进行特征降维筛选以及特征融合，得到服装款式特征；依次对所述历史热点信息进行热点特征提取以及特征聚类，得到服装热点特征类集；利用所述历史热点信息对所述服装热点特征类集进行时间标注，得到周期热点特征集，并对所述周期热点特征集进行时序热点分析，得到分析热点特征；对所述服装款式特征以及所述分析热点特征进行核函数映射以及线性回归分析，得到款式爆款概率。

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