[发明专利]一种评价脸妆的方法及装置

说明书

一种评价脸妆的方法及装置，涉及图像处理技术领域，能够解决用户无法将终端输出的效果图所呈现的处理结果运用到实际化妆中的问题。方法包括：采集人物图像帧(301)；依据指定模型，对人物图像帧中的头像区域进行评价，得到头像区域的评价结果(302)；显示人物图像帧、以及评价结果和/或与评价结果对应的化妆建议(303)；其中指定模型的模型参数为将初始模型参数进行调整后得到的针对当前用户进行脸妆评价的个性化模型参数。评价脸妆的方法及装置适用于终端。

技术领域

本发明实施例涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种评价脸妆的方法及装置。

背景技术

随着图像处理技术的发展，越来越多的图像处理软件应运而生。用户可以将本地存储的人物图像或是实时采集的人物图像，通过上述图像处理软件进行脸部美化，以按照软件中预设的大众审美原则，对人物图像中的肤色、五官等部分进行调整，最终得到处理后的效果图，供用户使用。

上述实现方式虽然能够确保用户得到自己所期望的效果图，但由于该效果图的生成主要取决于图像处理软件，因此，人物图像的改观并不能有效影响用户的实际化妆过程。并且，对于用户而言，得到的效果图不仅经过了光强等处理，同时很可能也采用了脸型修饰、瞳孔放大等处理方式。由此可见，上述调整过程往往只能在已有人物图像的基础上进行调整，从而为用户提供更好的视觉效果，而依据呈现出的效果图，用户很难有针对性地调整自己实际的脸妆。

发明内容

本发明实施例提供一种评价脸妆的方法及装置，能够解决用户无法将终端输出的效果图所呈现的处理结果运用到实际化妆中的问题。

为达到上述目的，本发明实施例采用如下技术方案：

第一方面，本发明实施例提供一种评价脸妆的方法。该方法具体包括：采集人物图像帧，并依据指定模型，对人物图像帧中的头像区域进行评价，得到头像区域的评价结果，之后显示人物图像帧、以及评价结果和/或与评价结果对应的化妆建议。其中，指定模型的模型参数为将初始模型参数进行调整后得到的针对当前用户进行脸妆评价的个性化模型参数。由此可见，终端并不对采集到的人物图像本身进行改善，而是经过终端内部的处理后，得到相应的评价结果，之后将原始的人物图像帧呈现给用户，并且将评价结果和/或与评价结果对应的化妆建议呈现给用户。这样一来，在未呈现化妆建议的情况下，用户可以根据终端呈现出的评价结果及反映自己当前实际脸妆的人物图像帧，确定调整脸妆的方案，并实施；在呈现化妆建议的情况下，用户可以直接依据呈现的化妆建议来调整脸妆，从而确保用户能够将依据评价结果得出的调整方案或是呈现出的化妆建议，将相应的化妆效果体现在用户实际的脸妆上，也就解决了用户无法将终端输出的效果图所呈现的处理结果运用到实际化妆中的问题。

在一种可能的设计中，头像区域中包括n个局部区域，其中，n为大于或等于1的整数。若指定模型为深度神经网络模型，则依据指定模型，对人物图像帧中的头像区域进行评价，得到头像区域的评价结果，可以实现为：依据深度神经网络模型，或依据深度神经网络模型和预设规则，对头像区域进行评价，得到头像区域整体的评价结果、n个局部区域的评价结果，以及用于表示n个局部区域中至少两个局部区域之间关联关系的评价结果中的至少一项。其中，预设规则为根据用户的面部特征制定的用于确定n个局部区域的评价结果以及关联关系的评价结果的评判规则。对于预设规则而言，可以视为用户预先设定的评判规则，比如，用户眼角周围有一个痦子，那么摄像头所采集到的人物图像中，靠近眼角周围的位置上必然会存在一个黑点，若采用深度神经网络模型对该人物图像的脸妆进行评价，很可能会将这个黑点视为污点，从而影响用户脸妆的评价结果。为了降低这一情况发生的概率，用户可以预先配置规则，比如，规则具体为，眼角周围区域所体现的脸妆效果不予考虑，这样一来，终端所识别到的污点就不会对用户脸妆的评价结果带来影响。当然，用户可以剔除部分区域，使被剔除的部分区域不参与评价，或是降低这部分区域的评价力度，比如，对于发现污点的情况，不会降低脸妆的评价等。这样一来，若是综合考虑深度神经网络模型和预设规则共同进行评价得到的评价结果，则可以得到更准确的反映用户实际脸妆的评价结果。