(19)國家知識產權局(12)發(fā)明專利(22)申請日2015.04.02(43)申請公布日2021.12.14地址美國加利福尼亞州公司11021專利代理師黃亮GO6V10/40(2022.01)(56)對比文件權利要求書3頁說明書24頁附圖18頁用戶行為圖像評估圖像屬性人接收的用戶行為分析圖像評估機圖像分析輸出一種機器可以配置為執(zhí)行描述銷售物品的的建議以增加圖像中描述的物品的銷量。例如，用戶參與所接收圖像有關的所需用戶行為的可2存儲器，存儲數據庫，所述數據庫包括與多個測試圖像相關的用戶行為數據的一個或多個分析結果；一個或多個硬件處理器；訪問用戶行為數據的一個或多個分析結果；以及從用戶設備接收物品的圖像；圖像分析模塊，由所述一個或多個處理器實現(xiàn)，并且配置為基于所述用戶行為數據的一個或多個分析結果來執(zhí)行所接收圖像的評估，執(zhí)行所述評估包括：基于所述用戶行為數據的一個或多個分析結果和所接收圖像的一個或多個圖像屬性的值來計算所接收圖像的分數值，以及基于所接收圖像的分數值，來確定用戶參與與所接收圖像相關的所需用戶行為的可能基于所接收圖像的評估，產生針對所述用戶設備的輸出，所述輸出參考所接收圖像并且指示用戶參與與所接收圖像相關的所需用戶行為的可能性。2.根據權利要求1所述的系統(tǒng)，其中針對所接收圖像的分數值是第一分數值，以及其中所述圖像分析模塊還配置為：基于所述第一分數值和與其他圖像相對應的第二分數值，將所接收圖像與另一個類似物品的另一個圖像進行比較，以及產生與其他類似物品的所述其他圖像相關的所接收圖像的分級。3.根據權利要求2所述的系統(tǒng)，其中針對所述用戶設備的輸出還對所接收圖像相對于其他圖像的分級加以指示。4.根據權利要求2所述的系統(tǒng)，其中所述圖像分析模塊還配置為基于所接收圖像的一個或多個圖像屬性的值，將所接收圖像分類為圖像類別，所述圖像類別包括所述其他圖像，以及其中將所接收圖像和所述其他圖像在所述圖像類別內進行分級。5.根據權利要求2所述的系統(tǒng)，其中所述圖像分析模塊還被配置為：訪問所述其他圖像的一個或多個圖像屬性的值；以及基于所述其他圖像的一個或多個圖像屬性的值來計算與所述其他圖像相對應的第二分數值。6.根據權利要求1所述的系統(tǒng)，還包括：通信模塊，配置為將通信消息發(fā)射至所述用戶設備，所述通信消息包括對所接收圖像加以參考而產生的輸出。7.根據權利要求1所述的系統(tǒng)，其中所述圖像分析模塊還被配置為：從所接收圖像提取一個或多個視覺特征，以及基于所述一個或多個視覺特征的分析來識別所接收圖像的一個或多個屬性的值。8.根據權利要求1所述的系統(tǒng)，其中所接收圖像的一個或多個屬性包括在所接收圖像內顯示物品的顯示類型，以及3其中所述計算所接收圖像的分數值是基于所述顯示類型的值。9.根據權利要求1所述的系統(tǒng)，還包括行為分析模塊，配置訪問所述用戶行為數據；分析所述用戶行為數據；產生所述用戶行為數據的一個或多個分析結果；以及將所述用戶行為數據的一個或多個分析結果存儲在數據庫中。10.一種用于圖像評估的計算機實現(xiàn)的方法，包括：訪問與多個測試圖像相關的用戶行為數據的一個或多個分析結果；從用戶設備接收物品的圖像；基于所述用戶行為數據的一個或多個分析結果來執(zhí)行所接收圖像的評估，執(zhí)行所述評估包括：基于所述用戶行為數據的一個或多個分析結果和所接收圖像的一個或多個圖像屬性的值來計算所接收圖像的分數值，以及基于所接收圖像的分數值，來確定用戶參與與所接收圖像相關的所需用戶行為的可能基于所接收圖像的評估，產生針對所述用戶設備的輸出，所述輸出參考所接收圖像并且指示用戶參與與所接收圖像相關的所需用戶行為的可能性。11.根據權利要求10所述的計算機實現(xiàn)的方法，還包括：基于所接收圖像的一個或多個圖像屬性的值，將所接收圖像分類為圖像類別，所述圖像類別包括其他圖像。12.根據權利要求11所述的計算機實現(xiàn)的方法，其中所接收圖像的分數值還基于所接收圖像的信任分數值，所述信任分數值測量將所接收圖像分類為所接收圖像所屬的類別的置信度級別。13.根據權利要求11所述的計算機實現(xiàn)的方法，其中基于所接收圖像和其他圖像的顯示類型屬性的識別值，將所接收圖像和其他圖像在所述類別中進行分類。14.根據權利要求13所述的計算機實現(xiàn)的方法，其中所接收圖像的分數值還基于所接收圖像的信任分數值和所接收圖像的低級別質量分數值的組合，所述信任分數值測量將所接收圖像分類為與所接收圖像的顯示類型屬性的值相對應的類別，所述低級別質量分數值基于所接收圖像的另一種圖像屬性的另一個值來測量所接收圖像的質量。15.根據權利要求10所述的計算機實現(xiàn)的方法，其中執(zhí)行所接收圖像的評估包括確定所接收圖像優(yōu)于不同的圖像。16.根據權利要求15所述的計算機實現(xiàn)的方法，其中確定所接收圖像優(yōu)于不同的圖像是基于所接收圖像是人類顯示類型。17.根據權利要求15所述的計算機實現(xiàn)的方法，其中確定所接收圖像優(yōu)于不同的圖像是基于所接收圖像是人體模型顯示類型。18.根據權利要求15所述的計算機實現(xiàn)的方法，其中確定所接收圖像優(yōu)于不同的圖像是基于所接收圖像是平面顯示類型。19.根據權利要求15所述的計算機實現(xiàn)的方法，其中確定所接收圖像優(yōu)于不同的圖像是基于所接收圖像具有比所述不同的圖像更高的等級值。420.一種包括指令的機器可讀介質，所述指令在由機器的一個或多個處理器執(zhí)行時使得所述機器執(zhí)行包括以下各項在內的操作：訪問與多個測試圖像相關的用戶行為數據的一個或多個分析結果；從用戶設備接收物品的圖像；基于所述用戶行為數據的一個或多個分析結果來執(zhí)行所接收圖像的評估，執(zhí)行所述評估包括：基于所述用戶行為數據的一個或多個分析結果和所接收圖像的一個或多個圖像屬性的值來計算所接收圖像的分數值，以及基于所接收圖像的分數值，來確定用戶參與與所接收圖像相關的所需用戶行為的可能基于所接收圖像的評估，產生針對所述用戶設備的輸出，所述輸出參考所接收圖像并且指示用戶參與與所接收圖像相關的所需用戶行為的可能性。21.一種攜帶指令的機器可讀介質，所述指令在由機器的一個或多個處理器執(zhí)行時，使得所述機器執(zhí)行根據權利要求10～19中任一項所述的方法。5[0001]本申請是申請日為2015年4月2日的PCT國際申請PCT/US2015/024112進入中國后[0003]本專利要求于2014年4月4日提交的美國臨時申請No.61/975,608和于2014年6月30日提交的美國專利申請No.14/319,224的優(yōu)先權，將其兩者以全文引用的方式將它們并入本文中。[0005]本專利文檔的公開的一部分包含受到版權保護的內容。版權所有人不反對任何人對專利和商標局中存檔或記錄中出現(xiàn)的專利文檔或專利公開進行復制再現(xiàn)，但是版權所有人保留所有版權。以下注意應用于下文描述的且形成本文檔一部分的軟件和數據：技術領域[0006]此處公開的主題總體涉及數據處理。具體地，本公開涉及有助于圖像評估的系統(tǒng)和方法。背景技術[0007]描述銷售物品的圖像可以用于向潛在買家視覺地傳達與所述物品有關的信息。例如，在線服裝商店可以使用圖像來說明可以用于在線服裝商店處購買的一個或多個貨物物品。圖像可以顯示在模特上顯示的由人制作的衣服物品或者顯示的平面造型(例如，既沒有人類模特也沒有人體模型)。附圖說明[0008]在附圖中以示例而非限制的方式示出了一些實施例。[0009]圖1是描繪了在其中可以部署一些示例實施例的客戶端-服務器系統(tǒng)的網絡示圖。[0010]圖2是示出了一些示例實施例中的被提供為聯(lián)網系統(tǒng)中的應用服務器118的一部分的市場和支付應用的框圖。[0011]圖3是示出了根據一些示例實施例的適用于圖像評估的網絡環(huán)境的網絡圖。[0012]圖4是根據一些示例實施例的示例圖像評估機器的功能圖。[0013]圖5是示出了根據一些示例實施例的圖像評估機器的組件的框圖。[0014]圖6-14是示出了根據一些示例實施例的在執(zhí)行評估一個或多個圖像的方法中圖像評估機器的操作的流程圖。[0015]圖15是示出了根據一些示例實施例的移動設備的框圖。[0016]圖16是示出了根據一些示例實施例的機器的組件的框圖，該機器能夠從機器可讀介質中讀取指令并且執(zhí)行本文討論的任何一個或多個方法。6具體實施方式[0017]提供了用于描述物品在線銷售的圖像的評估方法和系統(tǒng)以改進物品的銷售量。示例僅僅代表可能的變形。除非另行明確聲明，否則組件和功能是可選的，且可被合并或細分，且操作可以在順序上變化或被組合或細分。在以下描述中，出于解釋的目的，對多個具體細節(jié)進行闡述，以提供對示例實施例的透徹理解。然而，對于本領域技術人員將顯而易見的是：可以在沒有這些具體細節(jié)的情況下實施本主題。[0018]時裝(例如衣服)是在線商店中快速增長的類型。因為在線商店購物的用戶可以不具有在實體商店購物時相同的感知經驗，描述銷售物品(例如貨物或服務)的圖像的使用是非常重要的。物品、尤其是它們的外觀對買家來說比較重要的服裝貨物的圖像在傳達與文本難以表達的貨物有關的關鍵信息時起著關鍵的作用。用戶是否選擇(例如點擊)圖像來視覺地檢查圖像中示出的物品可能影響用戶是否購買所述物品。[0019]因為銷售物品(例如，服裝物品)的視覺展示可以顯著地影響用戶對于具體物品的選擇(例如，初始搜索，決定檢查示出所述物品的圖像，決定標記圖像購買決定),它可能有益于賣家在展示銷售物品時獲得不同類型圖像的相對有效性的評估。描述在線銷售物品的圖像的評估可以便于按照最佳的方式在圖像中展示物品，使得所述圖像用作幫助物品的賣家銷售所述物品的有說服力的工具。另外，描述銷售物品的圖像的評估可以輔助賣家避免對于簡單地基于價差質量的物品圖像認為所述物品質量較差的一部分潛在買家可能的錯誤結論。[0020]在一些示例實施例中，圖像評估系統(tǒng)可以便于描述銷售物品的圖像的圖像評估。在一些示例實施例中，所述圖像的圖像評估可以是基于圖像的圖像分析并且基于與圖像相關(例如涉及圖像)的用戶行為的分析。根據某些示例實施例，所述圖像的評估可以包括基來檢查所述圖像、基于一種或多種圖像屬性將圖像分類為一種或多種類別、將圖像與其他賣家提交的其他圖像進行比較和/或確定從觀看所述圖像的用戶(例如，所述物品的潛在買家)獲得所需響應的可能性。這種評估可以是基于將所述圖像與類似種類中的其他類似物品的比較，以及與其他賣家提供的圖像進行比較。[0021]所述圖像評估可以用于相對于所述圖像向圖像的提供者(例如，銷售物品的賣家)提供反饋或者建議，以便增加圖像中描述的物品的銷量(例如，改進銷售率)。所述反饋可以包括諸如下面的語句：“你的物品圖像比所述物體的其他賣家上傳的圖像好80%”;“你的物品圖像比由這種類型的物品的賣家提供的圖像好40%”;“如果你使用模特來顯示在圖像中描述的物品，你的物品圖像將得到改進”;“使用更好的照明”;“在圖像中使用更高的對比[0022]根據各種實施例，推薦可以解決對圖像進行改進以便從用戶獲得所需的響應(例的賣家提交的(例如從其接收)的圖像的圖像評估是基于由賣家提交的圖像的分析結果以及描述與從賣家接收的圖像中描述的物品類似的物品(例如，術語相同的服裝類別)的圖像相關的用戶行為的數據分析結果。描述與圖像相關的用戶行為的數據可以包括由用戶(例如，買家)響應于看到顯示給用戶的多個圖像而采取的動作的表示。描述與圖像相關的用戶行為的數據(也稱作“用戶行為數據”或“用戶行為表示”)可以基于一個或多個用戶與包括7多種顯示類型并且是變化的圖像質量(例如，照明、專業(yè)攝影及其合適的組合)的眾多圖像的相互作用。[0023]在一些示例實施例中，來自全世界的電子商務平臺的大規(guī)模用戶行為數據可以用于評估不同的顯示類型對于用戶的購物行為的效果。通常，在在線服裝銷售的場景下，可以按照三種方式來顯示衣服：在人類模特上、在人體模型上或者平面顯示(例如，即沒有人體模型也沒有人類模特)。行為數據和交易數據(例如，點擊、觀看、標簽用戶更加容易被人類模特塑造的衣服吸引而不是在人體模型上或者按照平板模式顯示的衣服上，即使是當考慮其他因素(例如，價格或買家細節(jié))的時候。在一些示例實施例中，所述圖像評估系統(tǒng)基于對用戶偏好進行建模來預測用戶對于描述物品(例如，衣服物品)的圖像的注意力水平。圖像評估系統(tǒng)也可以基于由物品的賣家體檢的物品展示(例如，描述所述圖片的一個或多個圖像)來確定購買所述物品的可能性。在一些情況下，圖像評估系統(tǒng)可以建議買家使用將買家的注意力吸引至所述物品時更加有效的并且可以增加所述物品售出率的顯示類型。[0024]圖1是描繪了在其中可以部署一個示例實施例的客戶端-服務器系統(tǒng)100的網絡示圖。具有基于網絡的市場或發(fā)布系統(tǒng)的示例形式的聯(lián)網系統(tǒng)102經由網絡104(例如互聯(lián)網或廣域網(WAN))向一個或多個客戶端提供服務器側功能。例如，圖1示出了網絡客戶端106(例如瀏覽器，如由華盛頓州雷德蒙德市的微軟公司開發(fā)的InternetExplorer瀏覽器)和在各個設備110和112上執(zhí)行的編程客戶端108。[0025]應用程序接口(API)服務器114和網絡服務器116連接到一個或多個應用服務器118,并提供分別到一個或多個應用服務器的編程和網絡接口。應用服務器118主持(host)一個或多個市場應用120和支付應用122。應用服務器118被示出為繼而耦合到便于訪問一個或多個數據庫126的一個或多個數據庫服務器124。[0026]市場應用120可以向訪問聯(lián)網系統(tǒng)102的用戶提供多個市場功能和服務。在各種示例實施例中，市場應用120可以包括圖像評估器132。在一些示例實施例中，圖像評估器132可以促進描述銷售物品的圖像的圖像評估以及確定從觀看所述圖像的用戶(例如，物品的潛在買家)獲得所需響應的可能性。[0027]支付應用122可以類似地向用戶提供多個支付服務和功能。支付應用122可以允許用戶在賬戶中累積值(例如流通貨幣(如美元)或專有貨幣(如“積分”)),隨后用累積的值兌換通過市場應用120可以購買到的產品(例如商品或服務)。雖然在圖1中示出了市場應用120和支付應用122都形成聯(lián)網系統(tǒng)102的一部分，但是將理解，在備選實施例中，支付應用122可以形成與聯(lián)網系統(tǒng)102分開且遠離的支付服務的一部分。[0028]此外，盡管圖1中示出的系統(tǒng)100采用客戶端-服務器架構，當然，各實施例不限于這種架構，而是可以同樣良好地應用于例如分布式、或對等架構系統(tǒng)中。各種市場應用120和支付應用122還可被實現(xiàn)為獨立的軟件程序，所述獨立的軟件程序不一定具有聯(lián)網能力。[0029]網絡客戶端106通過網絡服務器116所支持的網絡接口訪問各個市場應用120和支付應用122。類似地，編程客戶端108通過API服務器114所提供的編程接口訪問由市場應用120和支付應用122提供的各種服務和功能。例如，編程客戶端108可以是賣家應用(例如，由加利福尼亞州圣何塞的eBayInc.開發(fā)的TurboLister應用),其用于使得賣家能夠以離線方式創(chuàng)作和管理聯(lián)網系統(tǒng)102上的列表，并且執(zhí)行編程客戶端108與聯(lián)網系統(tǒng)102之間的批8處理模式通信。[0030]圖1還示出了在第三方服務器機器130上執(zhí)行的第三方應用128,該第三方應用1043能夠經由API服務器114提供的編程接口來編程訪問聯(lián)網系統(tǒng)102。例如，第三方應用128可以利用從聯(lián)網系統(tǒng)102獲取的信息來支持由第三方主持的網站上的一個或多個特征或功能。例如，第三方網站可以提供由聯(lián)網系統(tǒng)102的相關應用支持的一個或多個促銷、市場或支付功能。[0031]圖2是示出了一個示例實施例中的被提供為聯(lián)網系統(tǒng)102中的應用服務器118的一部分的市場應用120和支付應用122的框圖。應用120和122可以駐留在專用或共享服務器機器(未示出)上，這些專用或共享服務器機器通信耦合，以實現(xiàn)服務器機器之間的通信。應用120和122本身相互間通信耦合(例如經由適當的接口)并耦合到各種數據源，從而允許在應用120和122之間傳遞信息，或者從而允許應用120和122共享和訪問公共數據。應用120和122還可以經由數據庫服務器124訪問一個或多個數據庫126。[0032]聯(lián)網系統(tǒng)102可以提供眾多發(fā)布、列表和價格設置機制，其中，賣家可以列出出售的商品或服務(或發(fā)布關于商品或服務的信息),買家可以表示購買這種商品或服務的興趣或者意向，并且可以為關于商品或服務的交易設置價格。為此，市場應用120和支付應用122被示出為包括至少一個發(fā)布應用200以及一個或多個拍賣應用202,拍賣應用支持拍賣格式的列表和價格設置機制(例如英式拍賣、荷蘭式拍賣、次高叫價拍賣、中式拍賣、復式拍賣、逆向拍賣等)。各種拍賣應用202還可以提供支持這種拍賣形式列表的多個功能，例如保留價格功能(由此，賣家可以指定與列表相關的保留價格)以及代理出價功能(由此，出價人可以調用自動代理出價)。[0033]多個固定價格應用204支持固定價格列表形式(例如傳統(tǒng)的分類廣告式列表或目錄列表)以及買斷式列表。具體地，可以結合拍賣格式列表提供買斷式列表(例如包括由加利福尼亞州圣何塞的eBayInc.開發(fā)的現(xiàn)在購買(BIN)技術),并且允許用戶以通常高于拍賣的起始價格的固定價格購買也通過拍賣出售的商品或服務。以品牌或者被賣家個性化。這種虛擬商店還可以提供促銷、激勵以及由相關賣家個性化的專門功能。[0035]信譽應用208允許交易用戶利用聯(lián)網系統(tǒng)102來設立、建立和保持信譽，信譽可以被發(fā)布并可以被潛在的交易伙伴獲得?？紤]到諸如聯(lián)網系統(tǒng)102支持人對人交易之類的情況，否則用戶可能沒有可以評估潛在交易伙伴的可信度和信用的歷史或者其它參考信息。信譽應用208允許用戶(例如通過由其它交易伙伴提供的反饋)來隨著時間在聯(lián)網系統(tǒng)102中建立信譽。其它潛在交易伙伴于是可以參考這種信譽以評估信用和可信度。[0036]個性化應用210允許聯(lián)網系統(tǒng)102的用戶對他們與聯(lián)網系統(tǒng)102的交互的各個方面進行個性化。例如，用戶可以利用合適的個性化應用210創(chuàng)建個性化的參查看關于該用戶正在作為(或者曾經作為)一方的交易的信息。此外，個性化應用210可以使用戶能夠對列表以及他們與聯(lián)網系統(tǒng)102和其它方的交互的其它方面進行個性化。[0037]聯(lián)網系統(tǒng)102可以支持例如針對特定地理區(qū)域所定制的多個市場。聯(lián)網系統(tǒng)102的一個版本可以針對英國定制，而聯(lián)網系統(tǒng)102的另一版本可以針對美國定制。這些版本中的每個版本可以操作為獨立市場或者可以是共同基礎市場的定制(或國際化)呈現(xiàn)。聯(lián)網系統(tǒng)9102因此可以包括多個國際化應用212,所述國際化應用212根據預定標準(例如地理、人口或市場標準)定制信息(和/或由聯(lián)網系統(tǒng)102對信息的呈現(xiàn))。例如，國際化應用212可以用于支持對聯(lián)網系統(tǒng)102所運營的以及可以通過各個網絡服務器116訪問的多個地區(qū)網站的信息的定制。[0038]聯(lián)網系統(tǒng)102的導航可以由一個或多個導航應用214來實現(xiàn)。例如，搜索應用(作為導航應用214的示例)可以實現(xiàn)對經由聯(lián)網系統(tǒng)102發(fā)布的列表的關鍵詞搜索。瀏覽應用可以允許用戶瀏覽各種類別、目錄或庫存數據結構，在聯(lián)網系統(tǒng)102中可以根據這些結構對列表進行分類?？梢蕴峁└鞣N其他導航應用214來補充搜索和瀏覽應用。[0039]為了能夠使得經由聯(lián)網系統(tǒng)102可獲得的列表盡可能直觀且引人注目，應用120和122可以包括一個或多個成像應用216,用戶可以利用成像應用來上傳圖像以包括在列表內。成像應用216還操作為將圖像合并在查看列表中。成像應用216還可以支持一個或多個促銷功能，例如呈現(xiàn)給潛在買家的圖庫。例如，賣家可以支付額外費用以將圖像包括在促銷物品的圖庫中。[0040]列表創(chuàng)建應用218允許買家方便地創(chuàng)建與他們想通過聯(lián)網系統(tǒng)102交易的商品或服務相關的列表，并且列表管理應用220允許賣家管理這些列表。具體地，在特定賣家已經創(chuàng)建和/或發(fā)布了大量列表的情況下，管理這些列表可能是一個挑戰(zhàn)。列表管理應用220提供用于幫助賣家管理這些列表的多個功能(例如自動重列出、庫存水平監(jiān)視等)。一個或多個列表后管理應用222還幫助賣家進行通常發(fā)生在列表之后的多個活動。例如，在完成由一個或多個拍賣應用202輔助的拍賣時，賣家可能希望留下關于特定買家的反饋。為此，列出后管理應用222可以提供針對一個或多個信譽應用208的接口，從而允許賣家方便地向信譽應用208提供關于多個買家的反饋。[0041]糾紛解決應用224提供可以解決在交易各方之間產生的糾紛的機制。例如，糾紛解決應用224可以提供引導交易各方經過多個步驟來嘗試和解糾紛的引導流程。如果不能經由引導流程來和解糾紛，可以將糾紛上交給第三方中介或仲裁。[0042]多個防詐騙應用226實現(xiàn)詐騙檢測和預防機制，以減少在聯(lián)網系統(tǒng)102中發(fā)生的詐[0043]消息應用228負責產生消息并將消息傳送給聯(lián)網系統(tǒng)102的用戶(例如，向用戶通知與聯(lián)網系統(tǒng)102上的列表的狀態(tài)有關的消息(例如在拍賣過程中向出價人提供“出價高于別人”的通知，或者向用戶提供促銷和推銷信息))。各個消息應用228可以利用多個消息傳送網絡和平臺中的任意一個向用戶傳送消息。例如，消息應用228可以經由有線網(例如互件(e-mail)、即時消息(IM)、短消息服務(SMS)、文本、傳真或語音(例如IP語音(VoIP))消[0044]推銷應用230支持賣家可以獲得的各種推銷功能，以使得賣家能夠增加通過聯(lián)網系統(tǒng)102的銷量。推銷應用230還操作可以被賣家調用的各種推銷功能，并且可以監(jiān)視和跟蹤由賣家采用的推銷策略的成就。[0045]聯(lián)網系統(tǒng)102自身，或者通過聯(lián)網系統(tǒng)102交易的一方或多方，可以操作由一個或多個忠誠/促銷應用232支持的忠誠程序。例如，買家可以針對與特定賣家建立和/或完成的每個交易賺取忠誠或促銷積分，并且可以通過兌換累積的忠誠積分來獲得獎勵。[0046]圖3是示出了根據一些示例實施例的適用于圖像評估的網絡環(huán)境300的網絡圖。網絡環(huán)境300包括圖像評估機310(例如，圖像評估器132)、數據庫126和330和350,所有的均經由網絡390彼此通信耦接。包括或不包括數據庫126的圖像評估機310可以形成基于網絡的系統(tǒng)305的一部分或全部(例如，基于云服務器的系統(tǒng)配置為向設備330和350提供一個或多個圖像處理服務、圖像評估服務或者這兩種服務)。設備330和350的一個或兩者可以包括照相機，所述照相機允許拍攝圖像(例如，銷售物品的圖像)。設備330和350的一個或兩者可以促進將所述圖像(例如，提交至數據庫126)傳輸至圖像評估機310。如下參照圖16描述的，可以分別整體或部分地在計算機系統(tǒng)中實現(xiàn)圖像評估機310、設備330和350。[0047]同樣在圖3中示出了用戶332和352。用戶332和352的一者或兩者可以是人類用戶(例如，人類)、機器用戶(例如，通過軟件程序配置以與沒備330交互的計算機)或其任意合適組合(例如，機器輔助的人或人監(jiān)管的機器)。用戶332不是網絡環(huán)境300的部分，但與設備330相關聯(lián)并且可以是設備330的用戶。例如，設備330可以是屬于用戶332的臺式計算機、車載計算機、平板計算機、導航設備、便攜媒體設備、智能電話或可穿備350可以是屬于用戶352的臺式計算機、車載計算機、平板計算機、導航設備、便攜媒體設[0048]圖3中的所示的任意機器、數據庫或設備可以用通過軟件修改(例如，一個或多個軟件模塊)為專用目的計算機以執(zhí)行本文針對該機器、數據庫或設備描述的功能的通用目的計算機來實現(xiàn)。例如，以下參照圖16論述能夠實現(xiàn)本文描述的方法的任意一個或更多個任意合適組合。此外，圖3中示出了機器、數據庫或設備的任意兩個或更多個可以組合到單個機器中，并且本文針對任意單個機器、數據庫或設備描述的功能可以在多個機器、數據庫或設備之間再劃分。[0049]網絡390可以是支持機器、數據庫和設備(例如，服務器310和設備330)之間的通信的任意網絡。因此，網絡390可以是有線網絡、無線網絡(例如，移動或蜂窩網絡),或其任意合適組合。網絡390可以包括構建私有網絡、公共網絡(例如，互聯(lián)網)或其任意合適組合的一個或多個部分。因此，網絡390可以包括合并了局域網(LAN)、廣域網(WAN)、因特網電話網(例如，蜂窩網絡)、有線電話網(例如，老式電話系統(tǒng)(POTS)網絡)、無線數據網(例如，WiFi網絡或WiMax網絡)或者任意合適的組合。網絡390的任意一個或多個可以經由傳輸介質來通信信息。如這里所使用的，“傳輸介質”指的是能夠傳輸(例如過這種機器的一個或多個處理器)執(zhí)行的指令的任意無形(例如暫時)指令，并且包括數字或模擬通信信號或其他暫時介質以促進這種軟件的傳輸。[0050]圖4是根據一些示例實施例的示例圖像評估機310的功能圖。在一些示例實施例中，圖像評估機310包括在基于網絡的系統(tǒng)400中。如下面更加詳細地描述的，圖像評估機310可以接收圖像410(例如，衣服物品的圖像)?？梢詮呐c用戶332相關聯(lián)的設備330接收所[0051]響應于接收到圖像410,圖像評估機310使用至少一個計算機處理器來分析圖像(例如，執(zhí)行圖像的圖像分析420)。在一些示例實施例中，為了執(zhí)行圖像分析420,圖像評估11機310從所接收圖像410提取一個或多個視覺特征。圖像評估機310也可以基于提取的所接收圖像410的一個或多個特征以及所述圖像屬性數據430(例如，識別或者描述圖像屬性的數據和所述圖像屬性可以取的值)來識別所接收圖像410的一個或多個圖像屬性的值。圖像評估機310也可以基于所述一個或多個圖像屬性430的值將所接收圖像410分類給一個或多個類別。[0052]例如，從所接收圖像410提取的一個或多個視覺特征可以包括對用于顯示在所接收圖像410中描述的衣服物品的顯示類型(例如，人類、人體模型或平面顯示)加以表示的數據。所述圖像屬性數據430可以包括多種圖像屬性，例如顯示類型、背一種圖像屬性430可以與一個或多個值相關聯(lián)(例如，獲取或具有相應的值)。例如，所述顯示類型屬性可以采取三個值之一：(1)人類，(2)人圖像410提取的一個或多個視覺特征以及顯示類型屬性，所述圖像屬性評估機310可以識別所接收圖像410(例如，人類)的顯示屬性的值。所述圖像評估機310可以基于所接收圖像410的顯示類型屬性的識別值來將所接收圖像410分類為特定的顯示類型類別(例如，人類類別、人體模型類別或平面顯示類別)。[0053]在一些示例實施例中，代替基于所接收圖像410的顯示類型屬性值來將所接收圖像410分類為類別或者除此之外，圖像評估機310向所接收圖像410分配(例如，歸屬于)標記(例如，標簽),所述標記識別用于顯示在圖像中描述的物品的顯示類型。圖像評估機310也可以計算所接收圖像410的信任分數值，以表示所接收圖像410的顯示類型的正確確定的置信度級別。可以將所述標記或者所述信任分數值或者這兩者與所接收圖像410相關聯(lián)地存儲在數據庫(例如，數據庫126)的記錄中，并且可以用于所接收圖像410的未來圖像評估?；谶@些屬性值的對，可以針對黑色禮服的具體圖像來確定圖像分數值。諸如對比度、清晰度、排列、組成或平衡的其他屬性或者這些屬性的合適組合也可以用作計算描述物品的圖像的圖像分數值的基礎。[0055]在一些示例實施例中，所述圖像的圖像分數值可以基于上所述圖像的信任分數值和所述圖像的低級別質量分數值。所述圖像評估機310可以確定歸因于(例如，用于、屬于或分配到)所接收圖像410的信任分數，所述信任分數測量將所接收圖像410分類為所接收圖像410所屬類別(例如，使用“人類”顯示類型的圖像屬于人類類別)的例實施例中，所接收圖像410的信任分數值取0和1之間的值。信任分數值越高，圖像評估機310正確地確定將所接收圖像410分類為類別的置信度級別越高。例如，圖像評估機310確定圖像A是具有.8信任分數值的“人體模型”顯示類型。這可以意味著由80%的置信度圖像評估機310正確地確定圖像A的顯示類型。圖像評估機310可以基于所接收圖像410的一個或多個其他圖像屬性(例如，照明、清晰度或者專業(yè)制作)來確定歸屬于(例到)所接收圖像410的低級別質量分數值。在一些示例實施例中，將所接收圖像410的信任分數值和所接收圖像410的低級別質量分數值進行組合以產生所接收圖像410的圖像分數值。[0056]在一些示例中，可以基于所接收圖像410的信任分數值和所接收圖像410的低級別質量分數值的乘積將所接收圖像410的信任分數值和所接收圖像410的低級別質量分數值進行組合，以計算所接收圖像410的圖像分數值。在其他示例中，所接收圖像410的信任分數值和所接收圖像410的低級別質量分數值可以根據權重分配規(guī)則來具體地分配權重，以產生所接收圖像410的加權信任分數值和所接收圖像410的加權低級別質量分數值?？梢詫⑺邮請D像410的加權信任分數值和所接收圖像410的加權低級別質量分數值相加在一起以計算所接收圖像410的圖像分數值。在一些示例實施例中，可以在用戶行為數據440的用戶行為分析450器件選擇具體的加權，所述用戶行為數據對看到描述類似物品并且具有不同圖像屬性值的多個圖像的用戶如何與具體圖像相關地動作加以表示。[0057]在一些示例實施例中，圖像評估機310對圖像的具體分類中包括的圖像(例如，在人類類別中描述衣服的圖像)或者圖像的具體類別的子類別(例如在任務類別中描述黑色禮服的圖像)進行分級。所述分級可以是基于圖像的信任分數值、所述圖像的低級別質量分數值或者將相應圖像的信任分數值和低級別質量分數值進行組合的圖像分數值。例如，圖像評估機310識別在描述使用人類顯示的衣服物品的圖像的人類類別中包括的圖像。圖像評估機310確定在人類類別中的相應圖像的信任分數值和低級別質量分數值。對于人類類別中的每一個圖像，圖像評估機310可以將與具體圖像相對應的信任分數值和低級別質量分數值進行組合，以產生與所述具體圖像相對應的圖像分數值。在計算針對人類類別中的圖像的圖像分數值時，圖像評估機310可以基于它們相應的圖像分數值在人類類別內對所述圖像進行分級。在一些示例實施例中，根據它們的圖像分數值將所述圖像展示給用戶(例[0058]根據各種示例實施例，圖像評估機310收集(例如，拍攝、獲取或者接收)用戶行為數據440(例如，與描述具體類型的衣服物品的多個圖像相關的通過潛在買家、實際買家或者其組合采取的動作的指示)。在一些示例實施例中，所述用戶行為數據440表示一個或多個用戶搜索物品并且對描述所搜索的物品并且顯示給一個或多個用戶的一個或多個圖像作出反應(例如，選擇或不選擇，觀看或者不觀看)的行為。在一些示例實施例中，用戶行為數據440是在一段時間上收集的。在其他示例實施例中，用戶行為數據440在某個時刻收集。[0059]圖像評估機310可以基于用戶行為數據440來執(zhí)行用戶行為分析450,以學習(例如確定)用戶(例如買家)更喜歡什么圖像。具體地，圖像評估機310可以確定哪種圖像屬性-值對可能與所需的用戶行為(例如，在圖像上點擊或者購買圖像中描述的物品)相互關聯(lián)。例如，可以從電子商務平臺(例如，在線市場、在線商店或網站)來商務平臺可以使能用戶使用在網站上輸入的文本查詢來搜索代售的物品。在每一次搜索會話中，用戶可以輸入查詢來尋找某個物品，并且搜索引擎可以返回提到所述物品的多個搜索結果(例如，描述所述物品的圖像)。搜索可以是就搜索目的和產品屬性而言具有巨大變化的非常個性化的任務。為了只關注于服飾物品并且將圖像局限于類似的內容(例如，相同類別的產品),圖像評估機310可以顯示所收集的用戶行為數據的范圍。[0060]在一些示例實施例中，圖像評估機310可以配置為是依賴于查詢的機器。作為依賴于查詢的機器，圖像評估機310可以配置為只收集使用特定關鍵字的查詢對話的描述(例如，描述所述查詢對話的數據)。例如，圖像評估機310可以配置為只收集使用關鍵字“黑色禮服”的查詢對話的描述。在另一個示例中，圖像評估機310可以配置為只收集使用關鍵字“黑色禮服”的查詢對話的描述。通過將圖像評估機310配置為依賴于查詢的機器，圖像評估機310可以顯示基于特定查詢收集的用戶行為數據的范圍。[0061]圖像評估機310可以基于物品對于具體關鍵字的相關性關系，對所述物品的檢索結果(例如描述黑色禮服的圖像)進行分級。在一些示例實施例中，當收集用戶行為數據440時，圖像評估機310可以只收集描述與高相關性物品相關的用戶行為的數據。高相關性物品可以是響應于用戶輸入的查詢而在第一檢索結果頁面上顯示的圖像中描述的物品。[0062]因此，作為檢索結果的一部分的圖像很可能具有相同的內容(例如，黑色禮服)。所述圖像可能只是它們的表現(xiàn)(例如圖像屬性)不同。例如，所述圖像可能在黑色禮服的顯示類型上不同：在人類模特上、人體模型上或者只是平面顯示的。對于賣家有益的是知曉用戶行為如何與具有類似內容但是不同圖像屬性的圖像相關。[0063]用戶行為分析450的執(zhí)行可以表示當用具有不同圖像屬性的多個圖像展示時如何表現(xiàn)用戶行為。在一些示例中，用戶行為分析450的執(zhí)行可以便于確定圖像對于買家是否是令人愉快的，所述圖像是否可能幫助銷售圖像中示出的物品，或者圖像是否可能被圖像中描述的物品的潛在買家忽略。在一些示例實施例中，用戶行為分析450的執(zhí)行可以包括：與描述衣服的物品(例如黑色禮服)并且顯現(xiàn)對于圖像或者圖像中描述的物品一個或多個用戶興趣的一個或多個圖像相關地識別一個或多個用戶的特定用戶動作。在一些示例中，可以基于用戶與具體圖像的相互作用來暗示對于具體圖像或者在具體圖像中描述的物品的用戶興趣。所述具體的用戶動作可以包括例如從顯示給用戶的多個圖像中選擇(例如點擊)具體的圖像、標記具體的圖像用于后續(xù)參考、電子郵件發(fā)送所述圖像、打印所述圖像、觀看所述圖像超過閾值時間段的時間或者在觀看所述圖像之后的另一個閾值時間段內購買圖像中描述的物品。用戶行為分析450的執(zhí)行也可以包括識別描述衣服物品的一個或多個圖像的一個或多個屬性，以及確定所述一個或多個屬性是否將一個或多個用戶增加的興趣-顯現(xiàn)出活動性與所述一個或多個圖像相關聯(lián)。[0064]在一些示例實施例中，用戶行為分析450可以關注于相對于顯示類型屬性來回答下述問題：(1)這三種風格(例如，人類、人體模型或平面顯示)在搜索結果頁面上點擊的可能性是否不同?(2)這三種風格是否在刺激用戶標記或者“觀看”物品上不同?(3)這三種風格是否在增加銷售率上不同?(4)對于這三種風格，在用戶的偏好之間在數量上存在多少不同?當檢查其他圖像屬性對于用戶購買行為的影響時可以使用其他或者附加的問題。[0065]對于成功的交易，吸引潛在消費者的注意力可能是至關重要的?？梢栽谠诰€購物(例如，瀏覽、點擊動作或者購買)過程期間的不同階段示出用戶興趣。用于對人類、人體模型和平面顯示風格之間的用戶偏好進行量化的用戶選擇模型(也稱作“PMF-用戶選擇模型”或“PMF模型”)可以促進在線購物周期期間的三個不同階段的用戶響應的理解和量化：(a)在搜索結果頁面處的“點擊”動作，其中可以根據搜終的決定。類型顯示的物品點擊的物品未點擊的物品人體模型人類例增加而M類型和F類型的比例降低，表示用戶偏愛P類型勝[0068]假設在搜索結果頁面上顯示的多個相關物品，可以識別在搜索結果頁面處的用戶點擊響應(例如，通過圖像評估機310)。通過將圖像內容分類為PMF類型，上面的表1示出了從原始顯示的搜索結果到用戶點擊的內容的顯著分布偏移。人類類型(也稱作“P類型”)的比例對于所顯示的物品只有24.65%,但是針對點擊的物品增加至27.53%。針對點擊的物品，人體模型類型(也稱作“M類型”)和平面類型(也稱作“F類型”)的比例都降低。這種分布表示用戶偏愛P類型顯示勝過M類型或F類型。甚至對于不同的價格段或者賣家類型，買家表現(xiàn)出對于按照P類型展示的物品更強烈的傾向。[0069]假設在搜索結果頁面上P類型吸引了更高的注意力，圖像評估機310可以瀏覽物品頁面上的用戶動作。瀏覽物品頁面可以是其中用戶可以獲得與圖像中描述的物品有關的細節(jié)、并且可以參與到對更加直接的購物意圖加以表示的其他興趣-顯現(xiàn)動作(例如，標記物品用于更加仔細的評估)的頁面。圖像評估機310可以計算針對每一種PMF類型以及針對每一個賣家組來計算平均觀看數。下面的表2中示出的結果建議了“觀看動作”與頂級賣家和P類型產品展示的正相關性。對于臨時賣家或頂級賣家銷售的物品，P類型圖像幫助增加了觀看的機會。當與較少觀看的物品比較時，P類型圖像的比例對于較高頻次觀看的物品上升。類型平面顯示人體模型人類[0071]表2。針對相對于賣家類型的每一種顯示類型的平均“觀看數”。結果建議將P類型與針對臨時賣家和頂級賣家兩者的較高平均觀看率互相關。[0072]銷售率可以是針對在先列表的極限評估度量。表3列舉了通過在所收集的會話數據中觀察的點擊動作分組的每一種顯示類型的轉換率。與未點擊的物品相比較，點擊的物品示出了更高的轉換率，因為用戶通過點擊示出所述物品的圖像表現(xiàn)出對于所述物品的興趣，這是期待的，導致更高機會的購買。三種顯示類型(例如人類、人體模型和平面顯示)的比較可以示出了按照P類型顯示的物品對于點擊或者未點擊的物品均論證了較好的銷售未點擊的物品平面顯示人體模型人類[0074]表3。在收集的會話數據中針對點擊和未點擊物品的三種顯示類型的轉換率，其中通過P類型顯示的項目示出了更好的銷售率。[0075]圖像評估機310也可以使用PMF-用戶選擇模型來確定針對每一種顯示風格的偏好其中F?+F+F?=1,并且P?Cfm,p可以是每一種類型在點擊的物品中的比例。比例Fi越小，前和點擊后數據兩者的相同PMF分布。給定相同的限制，另一個模型可以是代替地使用乘[0080]這兩個模型的解是偏好級別之間的一組配對的關系，其中將W和W參數化為W的[0083]模型C2的結果直接示出了M類型的偏好大約是P類型偏好的86.3%:看作實際的人類。類型類型人體模型人類[0088]表4。通過兩個建議的PMF用戶選擇模型估計的類型或F類型大約是P類型的86%。[0089]如上所述的用戶行為分析450的結果可以示出了在一些示例實施例中，圖像中的衣服的P類型顯示是在三種顯示類型匯總最有效的產品展示，并且可以最大限度地幫助吸服裝電子零售商選擇更好的展示策略，或者對于電子貿易操作者設計更高的檢索或供應建議系統(tǒng)來改進點進率。另外在一些示例實施例中，用戶行為分析450可以用于評估描述物品的圖像以確定所述物品引起物品的潛在買家的所需響應的可能性。[0090]例如，用戶行為分析450和圖像分析420可以用于執(zhí)行從用戶132(例如賣家)的設備130接收的所接收圖像410的圖像評估460。在一些示例實施例中，圖像評估機310可以基于圖像分析420的結果和用戶行為分析450的結果來計算買家參與到與所接收圖像410或者所接收圖像410中描述的物品相關(例如涉及)的感興趣的表現(xiàn)動作的平均可能性。與所接收圖像410或所接收圖像410中描述的物品相關的感興趣的表現(xiàn)動作的示例是選擇(例如點擊)描述所述物品的所接收圖像410或者在觀看所接收圖像410時購買所述物品。根據某些示例實施例，圖像評估機310確定針對所接收圖像410的圖像分數值，所述圖像分數值可以向用戶132表示平均買家如何對所接收圖像410做出響應(例如，買家點擊所接收圖像410的可能性是多少或者買家購買圖像中示出的項目的可能性是多少)。[0091]根據一些示例實施例，在執(zhí)行圖像評估460時，圖像評估機310可以產生可以經由設備130傳輸至用戶132的輸出470.輸出470的示例包括基于圖像評估460的結果而反饋的圖像評估460的結果，或者如何改進在所接收圖像410中包括的物品的展示(例如顯示)的建議。在一些示例中，輸出470可以包括針對所接收圖像410的圖像分數值、與其他賣家提供的其他圖像相比所接收圖像410的分級(例如，在圖像的類別內或者與圖像的類別無關)、或者如果使用所接收圖像410作為物品電子商務網站上的展示時對銷售在所接收圖像410中示出的物品的可能性的表示。[0092]在一些示例實施例中，輸出470包括基于圖像分析420的結果、圖像評估460或者兩者如何選擇成本有效的顯示類型的建議。例如，輸出470可以包括針對所接收圖像410的圖像分數值或者與由其他賣家提供的其他圖像相比所接收圖像410的分級(例如，在圖像的類別內或者與圖像的類別無關),并且可以基于圖像分數值、分級值(例如，位置、順序或分數)或者兩者來提供一個或多個選項來改進使用描述所述物品的圖像對物品的顯示。在一些示例中，所述選項之一可以是選擇不同類型的顯示(例如，選擇M類類型而不是M類型),在所述顯示類型中顯示類型的改變是成本有效的。在改變顯示類型的成本較高的其他示例中，所建議的選擇可以是改進圖像的其他屬性(例如，照明、專業(yè)攝影或者簡潔的或白色的背景)。[0093]圖5是示出了根據一些示例實施例的圖像評估機310的組件的框圖。圖像評估機310被示出為包括所有都配置為(例如，經由總線、共享的存儲器或開關)彼此通信的接收機[0094]本文描述的任何一個或多個模塊可以使用硬件(例如機器的一個或多個處理器)或硬件與軟件的組合來實現(xiàn)。例如，本文描述的任意模塊可以將處理器(機器的一個或多個處理器中的處理器)配置為執(zhí)行本文針對該模塊描述的操作。此外，這些模塊中的任何兩個或更多個模塊可被合并為單一模塊，且本文中針對單一模塊描述的功能可以在多個模塊之間細分。此外，根據各種示例實施例，本文描述為在單個機器、數據庫或設備中實施的模塊[0095]圖6-14是示出了根據一些示例實施例的在執(zhí)行評估一個或多個圖像的方法600中圖像評估機310的操作的流程圖。方法600中的操作可以使用參考圖5如上所述的模塊來執(zhí)[0096]圖像評估機310進行的圖像評估可以開始于方法操作610,其中接收機模塊510訪問用戶行為分析的一個或多個結果。用戶行為分析的結果可以由行為分析模塊530基于對用戶行為數據440進行的分析來產生。用戶行為數據440可以涉及多個測試圖像?？梢曰谂c多個測試圖像相關的一個或多個用戶(例如，潛在買家或實際買家)的用戶行為來收集用戶行為數據440。用戶行為數據440的分析可以包括針對顯示給多個用戶的多個圖像(例如，測試圖像庫中包括的圖像)的一個或多個圖像屬性的具體值來確定一個或多個用戶的用戶[0097]在方法操作620,接收機模塊510接收物品的圖像?？梢詮挠脩?例如賣家)的用戶設備(例如，智能手機)來接收所述圖像。在一些實例實施例中，所述圖像可以描述衣服物[0098]在方法操作630,圖像分析模塊520使用一個或多個處理器來執(zhí)行所述圖像的圖像分析。執(zhí)行所述圖像的圖像評估可以包括執(zhí)行所述圖像的圖像分析并且基于所述圖像的圖像分析評估所述圖像。所述圖像的評估可以基于圖像分析的結果以及所述接收機模塊510訪問的用戶行為分析的結果。在一些示例實施例中，所述圖像的評估包括確定可以從向其顯示圖像的一個或多個買家獲得所需響應的可能性。[0099]在方法操作640,輸出模塊540產生參考(例如，包括引用、使用標識符(ID)來識別等)所述圖像的輸出?？梢曰谒鰣D像的評估來產生所述輸出。響應于從用戶設備接收到所述物品的圖像來針對所述用戶設備產生輸出。[0100]在一些示例實施例中，所述方法600還可以包括(例如通過通信模塊550)將通信傳輸至所述賣家的設備。所述通信可以包括參考所述圖像所產生的輸出。下面參考圖6A-14描述相對于方法600的方法操作的更多細節(jié)。[0101]如圖6A中所示，根據一些示例實施例，方法600可以包括操作631、632和633的一個或多個。方法操作631可以作為方法操作630的一部分(例如，前驅任務、子任務或一部分)來執(zhí)行，其中輸出模塊540產生參考所述圖像的輸出。在方法操作631,圖像分析模塊520計算針對所接收圖像的分數值。針對所述圖像的分數值的計算可以是基于所述圖像的一個或多個圖像屬性的值。[0102]方法操作632可以是在方法操作631之后執(zhí)行。在方法操作632,圖像分析模塊520確定不同用戶(例如，買家)參與所接收圖像有關的(涉及)所需用戶行為的可能性。與所接收圖像有關的所需用戶行為的示例是選擇、點像有關的所需用戶行為的可能性可以是基于所接收圖像的分數值。在各種示例實施例中，確定不同用戶參與所接收圖像有關的所需用戶行為的可能性可以是基于用戶行為數據分戶行為的可能性可以是基于所接收圖像的分數值和所述用戶行為數據分析的一個或多個生參考所述圖像并且對用戶參與到與所接收圖像相關的所需用戶行為的可能性加以表示法操作634,所述圖像分析模塊520訪問另一個類似物品的另一個(例如第二)圖像的一個或[0105]方法操作635可以是在方法操作634之后執(zhí)行。在方法操作635,圖像分析模塊520[0106]方法操作636可以是在方法操作635之后執(zhí)行。在方法操作636,圖像分析模塊520基于與所述圖像相對應的分數值(例如第一分數值)和與所述其他圖像相對應的第二分數[0107]方法操作637可以是在方法操作636之后執(zhí)行。在方法操作637,圖像分析產生與其他類似物品的其他圖像相關的向的圖像的分用戶行為數據可以是用戶(例如實際或潛在買家)響應于接收到描述一個或多個類似物品[0109]方法操作702可以在方法操作610之前執(zhí)行，其中接收機模塊510訪問用戶行為分行為數據。[0110]方法操作703可以在方法操作610之前執(zhí)行，其中接收機模塊510訪問用戶行為分析的一個或多個結果。在方法操作703,行為分析模塊530產生所述用戶行為數據的分析的例，用戶偏好的指示使用人體模型的圖像對大多數用戶偏好具有白背景的圖像加以指示。[0111]方法操作704可以在方法操作610之前執(zhí)行，其中接收機模塊510訪問用戶行為分析的一個或多個結果。在方法操作704,行為分析模塊530將用戶行為數據的分析結果存儲[0113]方法操作802可以是在方法操作801之后執(zhí)行。在方法操作802,圖像分析模塊520識別所述圖像的一個或多個圖像屬性的值(例如，用于在圖像內顯示物品的顯示類型的值)。識別用于在圖像內顯示物品的顯示類型可以是基于從接收自賣家的圖像提取的一個[0114]方法操作803可以是在方法操作802之后執(zhí)行。在方法操作803,圖像分析模塊520確定觀看所述圖像的用戶(例如，買家)參與到與所述圖像相關的興趣展示動作(例如點擊在圖像上或者購買圖像中所示的物品)中的可能性。確定觀看所述圖像的用戶參與到與所述圖像相關的興趣展示動作中的可能性可以是基于圖像分析(或者圖像分析的結果，例如所述圖像的一個或多個圖像屬性的值，例如所所識別的圖像的顯示類型的值)和用戶行為[0116]如參考圖8所述的方法操作802可以在方法操作801之后執(zhí)行。在方法操作802,圖像分析模塊520識別用于在圖像內顯示物品的顯示類型。識別用于在圖像內顯示物品的顯示類型可以是基于從接收自賣家的圖像提取的一個或多個視覺特征。在一些示例實施例[0117]方法操作901可以是在方法操作802之后執(zhí)行。在方法操作901,圖像分析模塊520對所述圖像的圖像分數值。[0118]方法操作902可以是在方法操作901之后執(zhí)行。在方法操作902,圖像分析模塊520確定觀看所述圖像的買家參與到與所述圖像相關的興趣展示動作(例如點擊)中的可能性。確定觀看所述圖像的買家參與到與所述圖像相關的興趣展示動作中的可能性可以是基于圖像分析(或者圖像分析的結果，例如所述圖像的圖像分數值)和用戶行為數據(例如，用戶行為分析的結果)。[0119]如圖10所示，網絡節(jié)點600可以包括方法操作1001。方法操作1001可以作為方法操作630的一部分(例如，前驅任務、子任務或一部分)來執(zhí)行，其中圖像分析模塊520執(zhí)行所述圖像的圖像評估。在方法操作1001,圖像分析模塊520確定所述圖像優(yōu)于不同的圖像。確定所述圖像優(yōu)于不同的圖像可以基于所述圖像(例如從第一賣家接收的第一圖像)和不同的圖像(例如從第一賣家接收的第二圖像或者從不同賣家接收的第二圖像)之間的比較。[0120]在某些示例實施例中，為了將所述圖像和不同的圖像進行比較，所述圖像分析模塊520使用一個或多個屬性比較規(guī)則來執(zhí)行所述圖像的一個或多個圖像屬性-值對和所述不同圖像的一個或多個相應的圖像屬性-值對的比較。例如，所述圖像分析模塊520可以識的屬性值分級為較高的屬性比較規(guī)則，圖像分析模塊520可以確定第一圖像和第二圖像的哪一個具有針對“清晰度”屬性的極高分級值。因此晰度”屬性的較高分級值的圖像識別為更的好圖像。[0121]根據不同的示例，圖像分析模塊520可以識別第一圖像和第二圖像的“顯示類型”屬性的相應值。基于施加規(guī)定了與“顯示類型”屬性相對應的屬性值分級為較高的屬性比較規(guī)則，圖像分析模塊520可以確定第一圖像和第二圖像的哪一個具有針對“顯示類型”屬性的極高分級值?？梢栽谟脩粜袨閿祿姆治銎陂g產生規(guī)定了與“顯示類型”屬性相對應的屬將具有針對“顯示類型”屬性的較高分級值的圖像識別為更好的圖像。[0122]如圖11中所示，根據一些示例實施例，方法600可以包括操作1101、1102和1103的一個或多個。方法操作1101可以作為方法操作1001的一部分(例如，前驅任務、子任務或一部分)來執(zhí)行，其中圖像分析模塊520確定所述圖像優(yōu)于不同的圖像。在方法操作1101,圖像分析模塊520基于所述圖像是人類顯示類型(例如，使用真人模特來顯示圖像中示出的物品)來確定所述圖像優(yōu)于不同的圖像。[0123]方法操作1102可以作為方法操作1001的一部分(例如，前驅任務、子任務或一部分)來執(zhí)行，其中圖像分析模塊520確定所述圖像優(yōu)于不同的圖像。在方法操作1102,圖像分析模塊520基于所述圖像是人體模型顯示類型(例如，使用人體模型來顯示圖像中示出的物品)來確定所述圖像優(yōu)于不同的圖像。[0124]方法操作1103可以作為方法操作1001的一部分(例如，前驅任務、子任務或一部分)來執(zhí)行，其中圖像分析模塊520確定所述圖像優(yōu)于不同的圖像。在方法操作1103,圖像分析模塊520基于所述圖像是平面顯示類型(例如，不使用真人模特或人體模型來平面地顯示圖像中示出的物品)來確定所述圖像優(yōu)于不同的圖像。[0125]如圖12所示，網絡節(jié)點600可以包括方法操作1201。方法操作1201可以作為方法操作1001的一部分(例如，前驅任務、子任務或一部分)來執(zhí)行，其中圖像分析模塊520確定所述圖像優(yōu)于不同的圖像。在方法操作1201,圖像分析模塊520基于所述圖像具有比不同的圖像更高的分級值來確定所述圖像優(yōu)于不同的圖像。圖像分析模塊520可以根據一個或多個分級規(guī)則對從用戶(例如賣家)接收的多個圖像進行分級。分級的結果可以識別圖像的具體順序。[0126]在一些示例實施例中，可以基于參考圖4如上所述的相應的顯示類型的值，在所述圖像和不同的圖像所屬的類別內對所述圖像和所述不同的圖像進行分級。例如，如果所述圖像和所述不同的圖像都使用人類顯示類型來顯示圖像中示出的物品，可以在人類圖像類別內對所述圖像和所述不同的圖像進行分級。在一些示例實施例中，可以基于所述圖像在具體類別內的圖像分數值來對所述類別內的圖像進行分級。[0127]在一些示例實施例中，可以基于圖像請求分數值對所述圖像和所述不同的圖像進行全局地分級(例如，與所述圖像所屬的類別無關地進行分級)。在一些示例實施例中，圖像分析模塊520基于所述圖像的分類，使用具體的公式來確定圖像的圖像請求分數值。相對應)。信任分數值是C。如果將圖像分類為P,所述公式是：[0130]類似地，如果將圖像分類為M,所述公式是：[0131]Px(1-C)/2[0132]類似地，如果將圖像分類為F,所述公式是：[0133]Px(1-C)/2+M[0134]例如，基于用戶行為數據的分析，針對不同顯示類型的圖像的參考分數值可以如下：P=0.37,M=0.31以及F=0.31。如果將給定的圖像A分類為具有0.7信任分數值的P類型，那么圖像A的圖像請求分數值等于：[0135]PxC+Mx(1-C)/2+Fx(1-C)/2=0.37x0.7+0.31x(1-0.7)/2+0.31x[0136]可以將圖像A的圖像請求分數值與圖像A的低級別質量分數值進一步進行組合以計算最終的分數值。在一些示例實施例中，所述最終分數值用于確定多個圖像的全局分級。[0137]在一些示例中，圖像請求分數值和低級別質量分數值的組合可以包括將圖像A的圖像請求分數值和圖像A的低級別質量分數值相乘以計算所述圖像A的最終分數值。在一些示例中，圖像A的圖像請求分數值和圖像A的低級別質量分數值的組合可以包括像圖像A的圖像請求分數值和圖像A的低級別質量分數值分配具體的加權，以產生圖像A的加權圖像請求分數值和圖像A的加權低級別質量分數值。所述組合還包括將圖像A的加權圖像請求分數值和圖像A的加權低級別質量分數值相加以計算圖像A的最終分數值。在一些示例實施例中，可以在用戶行為數據的分析期間選擇具體的加權?？梢詫w屬于圖像的分數值(例如，信任分數值、圖像分數值或最終分數值)的一些或全部存儲在數據庫(例如，數據庫126)的一個或多個記錄中。[0138]如圖13中所示，根據一些示例實施例，方法600可以包括操作1301、1302和1303的一個或多個。方法操作1301可以作為方法操作1001的一部分(例如，前驅任務、子任務或一部分)來執(zhí)行，其中圖像分析模塊520確定所述圖像優(yōu)于不同的圖像。在方法操作1301,圖像分析模塊520基于所述圖像具有比不同的圖像更高的分級值來確定所述圖像優(yōu)于不同的圖像，所述圖像和所述不同的圖像是人類顯示類型。[0139]方法操作1302可以作為方法操作1001的一部分(例如，前驅任務、子任務或一部分)來執(zhí)行，其中圖像分析模塊520確定所述圖像優(yōu)于不同的圖像。在方法操作1302,圖像分析模塊520基于所述圖像具有比不同的圖像更高的分級值來確定所述圖像優(yōu)于不同的圖像，所述圖像和所述不同的圖像是人體模型顯示類型。[0140]方法操作1303可以作為方法操作1001的一部分(例如，前驅任務、子任務或一部分)來執(zhí)行，其中圖像分析模塊520確定所述圖像優(yōu)于不同的圖像。在方法操作1303,圖像分析模塊520基于所述圖像具有比不同的圖像更高的分級值來確定所述圖像優(yōu)于不同的圖像，所述圖像和所述不同的圖像是平面顯示類型。[0141]如圖14中所示，根據一些示例實施例，方法600可以包括操作1401、1402和1403的一個或多個。方法操作1401可以作為方法操作640的一部分(例如，前驅任務、子任務或一部分)來執(zhí)行，其中輸出模塊540產生參考所述圖像的輸出。在方法操作1401,輸出模塊540產生參考所述圖像的反饋。所述反饋可以包括圖像的圖像評估結果(例如，對圖像進行評估以確定看到所述圖像的用戶參與到與所述圖像或所述物品相關的興趣展示動作的可能性)、圖像評估結果的解釋、圖像評估的報告、從賣家接收的多個圖像的比較、賣家提交的圖像和其他賣家提交的圖像的比較(例如，基于相應圖像的圖像分數值或圖像分級值)、好圖像和壞圖像的示例或者其合適的組合。[0142]方法操作1402可以作為方法操作640的一部分(例如，前驅任務、子任務或一部分)來執(zhí)行，其中輸出模塊540產生參考所述圖像的輸出。在方法操作1402,輸出模塊540產生參考所述圖像的建議。所述建議可以包括針對所述物品的改進圖像的建議。所述物品的改進圖像可以增從用戶(例如潛在的買家)獲得所需結果的可能性，例如參與到與所述圖像或所述圖像中示出的物品的興趣展示活動(例如，點擊在圖像上或者購買所述物品)的可能性。在一些示例中，所述建議可以包括對于從賣家接收的圖像的多種特征(例如，圖像屬性)進行的變化描述。[0143]所述建議可以包括圖像的圖像評估結果(例如，對圖像進行評估以確定看到所述圖像的用戶參與到與所述圖像或所述物品相關的興趣展示動作的可能性)、圖像評估結果的解釋、從賣家接收的多個圖像的比較、圖像評估的報告、賣家提交的圖像和其他賣家提交的圖像的比較(例如，基于相應圖像的圖像分數值或圖像分級值)、選擇更加有效的顯示類型以在圖像中顯示物品的建議、修改后一個或多個其他圖像屬性的值的建議(例如，更好的照明、白色背景、專業(yè)攝像、圖像中示出較少物品或改進示出物品的圖像的指南集合(例如，不同圖像改進選項的成本有益分析)、好圖像和壞圖像的示例或者其合適的組合。[0144]方法操作1403可以作為方法操作640的一部分(例如，前驅任務、子任務或一部分)來執(zhí)行，其中輸出模塊540產生參考所述圖像的輸出。在方法操作1403,示出模塊540產生指南集合，所述指南集合輔助賣家選擇可能導致來自買家的所需響應的圖像。在一些示例實施例中，所述組的智能可以描述如何產生或者選擇便于增加圖像中描述的物品的銷量的高質量圖像。可以將所述指南提供給(例如顯示)物品的賣家，例如在賣家可以標記或者銷售它們的物品的電子商務網站。在一些示例中，可以在賣家將圖像傳輸(例如上傳)至電子商務網站之前將所述指南提供給賣家。在某些示例中，可以在賣家將圖像傳輸(例如上傳)至電子商務網站之后將所述指南提供給賣家?？梢曰趶木唧w賣家接收的圖像評估結果來針對具體賣家定制所述組的指南。例如，在圖像分析模塊520完成從賣家接收的圖像的圖像評估并且確定所述圖像可以要求改進時，輸出模塊540產生定制的指南集合，所述定制的指南集合輔助賣家選擇可能導致來自買家的所需響應的圖像。通信模塊550可以經由賣家的設備將所述指南集合顯示給賣家。[0145]在某些示例實施例中，輸出模塊540可以基于從賣家接收的圖像的圖像分數值來確定產生哪種類型的輸出。例如，圖像分析模塊520可以基于提取的圖像的視覺特征來確定所述圖像利用P類型顯示以描述衣服物品?；诶肞類型顯示的圖像，圖像分析模塊520可以向所述圖像分配較高的圖像分數值(與利用M類型或F類型的其他圖像相比較)。輸出模塊540可以基于所述圖像的圖像分數值來確定參考所述圖像的輸出可以包括參考所述圖像的反饋(例如相對于圖像如何與其他賣家提交的其他圖像進行比較(例如主動地)的反饋),但是不可以包括基于已經具有較高圖像分數值的圖像來改進所述圖像的建議。[0146]根據各種示例實施例，本文描述的一個或多個方法可以便于在線銷售時描述物品的圖像的評估。此外，這里描述的方法的一種或多種可以便于提供改進描述在線銷售物品的圖像。因此，這里描述的一種或多種方法可以便于改進在圖像中描述的物品的銷售。[0147]當總體考慮這些效果時，本文描述的一個或多個方法可以消除針對某些工作量或資源的需求，該某些工作量或資源在其他情況下將涉及評估在線銷售物品的圖像。通過本文描述的一個或多個方法，可以減少這些圖像的提供者(例如賣家)在評估這些圖像時所付出的努力?？梢灶愃频販p少由(例如在網絡環(huán)境300中的)一個或多個機器、數據庫或設備使用的計算資源。這樣的計算資源的示例包括處理器循環(huán)、網絡業(yè)務、存儲器使用狀況、數據存儲容量、功耗以及冷卻能力。[0148]示例移動設備[0149]圖15是示出了根據示例實施例的移動設備1500的框圖。移動設備1500可以包括處理器1502。處理器1502可以是適用于移動設備1500的各種不同類型的商業(yè)可獲得的處理器1502中的任意一個(例如，XScale架構微處理器、沒有互鎖管線階段(MIPS)架構處理器的微處理器、或者另一類型的處理器1502)。存儲器1504(例如隨機存取存儲器(RAM)、閃存或其它類型的存儲器)通?？梢员惶幚砥?502訪問。存儲器1504可以適于存儲操作系統(tǒng)(OS)1506以及應用程序1508,例如可以向用戶提供LBS的啟用移動位置的應用。處理器1502可以直接地或者經由合適的中間硬件連接到顯示器1510,并且連接到一個或多個輸入/輸出(I/0)設備1512,例如鍵盤、觸摸板傳感器、麥克風等。類似地，在一些實以連接到與天線1516交互的收發(fā)機1514.根據移動設備1500的性質，收發(fā)機1514可以配置為經由天線1516發(fā)送和接收蜂窩網絡信號、無線數據信號或其它類型的信號。此外，在一些[0151]某些實施例在本文中被描述為包括邏輯或多個組件、模塊或機制。模塊可以構成軟件模塊(例如(1)實施在非暫時性機器可讀介質上的代碼，或(2)以傳輸信號實施的代碼)或硬件實現(xiàn)的模塊。硬件實現(xiàn)的模塊是能夠執(zhí)行某些操作并可以按特定物理方式來配置或布置的有形單元。在示例實施例中，一個或多個計算機系統(tǒng)(例如獨立計算機系統(tǒng)、客戶端計算機系統(tǒng)或服務器計算機系統(tǒng))或一個或多個處理器1502可以由軟件(例如，應用或應用部分)配置為進行操作以執(zhí)行本文描述的某些操作的硬件模塊。[0152]在各實施例中，硬件實現(xiàn)的模塊可以用機械方式或電子方式來實現(xiàn)。例如，硬件實現(xiàn)的模塊可以包括永久地被配置為執(zhí)行某些操作的專用電路或邏輯(例如，硬件實現(xiàn)的模塊可以是專用處理器，例如現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)或專用集成電路(ASIC))。硬件實現(xiàn)的模塊還可以包括暫時由軟件配置以執(zhí)行某些操作的可編程邏輯或電路(例如，包含在通用處理器1502或其它可編程處理器1502中的可編程邏輯或電路)。將清楚的是：對以機械方式、在專用且永久配置的電路中、或在暫時配置的電路(例如由軟件配置)中實現(xiàn)硬件實現(xiàn)的模塊的決定可能受到成本和時間考慮因素的驅動。久配置(例如硬連線的)或暫時或瞬時配置(例如編程的)以在特定方式下工作以執(zhí)行本文描述的特定操作的實體?？紤]到其中硬件實現(xiàn)的模塊是暫時配置的(例如編程的)實施例，每個硬件實現(xiàn)的模塊不需要是在任何時刻都是已配置或已實例化的。例如，在硬件實現(xiàn)的模塊包括使用軟件配置的通用處理器1502的情況下，通用處理器1502可以在不同時間被配置為相應的不同的硬件實現(xiàn)的模塊。因此軟件可以配置處理器1502以