技術領域

本發明涉及一種推薦系統，尤其涉及一種主動透過環境感測提供反饋意見的推薦系統。

背景技術

如今，互聯網技術在急速的發展，各種各樣的信息也不斷的豐富著用戶的生活。然而，用戶如何在海量信息中篩選出所需的信息以及如何向用戶推廣其所需的信息成為現今重要的研究課題。

現有的推薦系統一般都是根據用戶的主動輸入或歷史記錄來判斷用戶的喜好，再向用戶推薦物品信息。該方法效果有限，無法主動針對當前環境信息立即做出反饋，在商品琳瑯滿目，信息過剩的時代，用戶需要花費大量時間去進行物品的選擇，不僅浪費了時間，而且在精力上也是一大考驗。

發明內容

本發明的目的是提供一種省時省力、主動透過環境感測提供反饋意見的推薦系統。

為實現上述目的，本發明一種主動透過環境感測提供反饋意見的推薦系統，該系統包括信號輸入模塊、分割模塊、云端知識庫、辨識模塊、分析模塊和顯示模塊；

所述信號輸入模塊用于獲取當前感應區域內的環境信息；

所述分割模塊用于提取環境信息中的所需辨識目標和前景區域原圖，并將所需辨識目標傳送至云端知識庫，前景區域原圖傳送至辨識模塊；

所述云端知識庫根據接收到的所需辨識目標提供其對應的所有特征信息；

所述辨識模塊用于提取前景區域原圖中所有的強特征值信息，并將強特征值信息與所需辨識目標的所有特征信息做特征比對，二者相似度大于80%時獲取特征物及相關行為；

所述分析模塊接收并匯總所有特征物及相關行為之后，通過關聯演算推出與歷史記錄最近似的推薦清單并通過顯示模塊輸出。

所述信號輸入模塊為微型攝像頭、紅外攝像頭或深度攝像頭。

所述環境信息包括環境中的人物信息、人物行為信息、物品信息或空間信息。

所述推薦清單的內容為物品、應用軟件或視頻。

本發明提供一種主動透過環境感測提供反饋意見的推薦方法，該方法包括以下步驟：

1）、通過信號輸入模塊獲取當前感應區域內的環境信息，并將環境信息傳送至分割模塊；

2）、分割模塊對接收到的環境信息做預處理，提取出所需辨識目標后上傳至云端知識庫，同時，從環境信息中提取出前景區域原圖上傳至辨識模塊；

3）、云端知識庫模塊根據分割模塊傳送過來的所需辨識目標提供其對應的所有特征信息；

4）、辨識模塊對分割模塊傳送過來的前景區域原圖進行轉化處理，得到強特征值信息，然后將強特征值信息與云端知識庫中所需辨識目標的所有特征信息進行特征比對，二者相似度大于80%時記錄下特征物及相關行為，并發送至分析模塊；

5）、分析模塊將接收到的所有特征物及相關行為匯總后，通過關聯演算找出與歷史記錄最近似的推薦清單；

6）、推薦清單通過顯示模塊顯示出來，使用戶能夠參考推薦清單做出選擇。

本發明通過各類型的攝像頭主動獲取多變的環境信息，將環境信息中提取出的強特征值信息與所需辨識目標的所有特征信息進行特征比對，根據比對后得到的所有特征物及行為的關聯性進一步獲取推薦清單，以便直觀的向用戶推薦物品、視頻或軟件，節約用戶的時間與精力，實用性強。

附圖說明

下面結合附圖對本發明的具體實施方式作進一步詳細的說明：

圖1為本發明主動透過環境感測提供反饋意見的推薦系統的結構框圖。

具體實施方式

如圖1所示，本發明一種主動透過環境感測提供反饋意見的推薦系統，該系統包括信號輸入模塊1、分割模塊2、云端知識庫3、辨識模塊4、分析模塊5和顯示模塊6；

所述信號輸入模塊1用于獲取當前感應區域內的環境信息；

所述分割模塊2用于提取環境信息中的所需辨識目標和前景區域原圖，并將所需辨識目標傳送至云端知識庫3，前景區域原圖傳送至辨識模塊4；

所述云端知識庫3根據接收到的所需辨識目標提供其對應的所有特征信息；

所述辨識模塊4用于提取前景區域原圖中所有的強特征值信息，并將強特征值信息與所需辨識目標的所有特征信息做特征比對，二者相似度大于80%時獲取特征物及相關行為；

所述分析模塊5接收并匯總所有特征物及相關行為之后，通過關聯演算推出與歷史記錄最近似的推薦清單并通過顯示模塊6輸出。

所述信號輸入模塊1為微型攝像頭、紅外攝像頭或深度攝像頭。

所述環境信息包括環境中的人物信息、人物行為信息、物品信息或空間信息。

所述推薦清單的內容為物品、應用軟件或視頻。