基于机器学习的多因子寻物app

陈 鹏 潘宏锦 高贝贝 董敏弘 江晓蕾 马天宇 李媛媛*

（天津工业大学计算机科学与技术学院，天津 300000）

1 相关工作和研究现状

针对丢失物品的寻回或者防止物品丢失，目前通用的方法和研究领域如下，一个是通过给物品绑定物理设备，如蓝牙，GPS定位设备等，可以实时定位到物品的物理位置。但是这样的缺点也很明显，每一个物品都需要额外的物理设备，不但要消耗资源，而且如果每件东西都要附加上这样的设备的话，会非常繁琐。通常这种技术用于防止老人和孩童丢失和重要物品的丢失等。对于生活中不是非常重要的物品的实用性不强。

另外一个通常用的方法是寻物启事。除了传统的寻物启事外，随着互联网的发展，QQ空间等社交平台也会有大量的寻物启事信息。目前市面上有一些寻物的app也是采用发寻物启事的帖子来寻找丢失的东西。这种方法的优点是操作非常简单，不需要复杂的实现手段。弊端也很明显，失主和捡到东西的人的信息来源不一定匹配，捡到东西的人很有可能看不到失主发的寻物启事，失主也未必能看到拾物者发布的招领信息，而且对于一定的贵重物品，还有可能出现冒领的问题，如何鉴别真的失主也是一个问题。

2 寻物算法及图像识别的应用

针对于现有的方法和技术的弊端，我们采用了一种新的解决思路。设计了两套算法，以及应用机器学习的图像识别技术，通过采集用户的行走轨迹，丢失物品的详细信息（包含大小、主要颜色、种类等）来精准地匹配丢失物品。……