科创中国

行业领域

新一代信息技术产业,互联网与云计算、大数据服务

需求背景

随着互联网技术的高速发展，智能电商越来越得到消费者的认可，给商家和消费者都提供了更方便的交易平台。商家可以利用电商平台更好地销售商品，消费者可以利用电商平台更好地对比和挑选商品；需要提供一种面向电商平台的商品图像大数据精准推送方法及系统，利用多尺度信噪比检测、显著性区域信噪比检测的方法对部分低质量的商品图像进行排除，在此基础上，利用基于OCR技术的高频词汇匹配方法和谱聚类方法对待识别商品图像进行检测，进而为用户提供针对性的精准商品图像推荐

需解决的主要技术难题

解决现有技术中针对电商平台的商品图像无法实现较高精度的检索，也无法根据消费者的消费偏好进行有针对性的推荐，同时，海量的商品图像也成为了一种负担，由于商品图像数量过于庞大，消费者往往无法精准地浏览和挑选自己感兴趣的商品图像。传统的图像检索方法虽然能够为消费者检索及推荐部分高质量商品图像，但这些方法往往无法实现较高精度的检索，也无法根据消费者的消费偏好进行有针对性的推荐。

期望实现的主要技术目标

获取并采用多尺度信噪比检测方法和显著性区域信噪比检测方法对电商平台的商品图像数据集中的商品图像进行检测，以确定商品图像数据集中的低质量图像；包括：获取并对电商平台的商品图像数据集中的任意一副商品图像进行多尺度重建，以得到多个尺度下的商品图像；检测并根据各个尺度下的商品图像的峰值信噪比确定低质量图像；获取并对电商平台的商品图像数据集中的任意一副商品图像进行显著性检测，以得到商品显著性区域图像；检测并根据商品显著性区域图像的峰值信噪比确定低质量图像；对商品图像数据集中的低质量图像进行标记，并建立非推荐商品图像数据集和待推荐商品图像数据集；获取并对目标用户的已消费商品图像进行多尺度优化处理，以得到优化图像。

处理进度