[发明专利]搭配模型构建方法、服饰推荐方法、装置、介质及终端

权利要求书

1.一种搭配模型构建方法，其特征在于，包括：

获取设定数量的具有景深信息的模特图像，其中，所述模特图像中模特的体型不同，且身着预设的套装和配饰；所述获取设定数量的具有景深信息的模特图像，包括：

控制3D深度摄像头环绕身着设定搭配服饰的模特进行视频拍摄，得到模特视频；

采用设定的分帧策略对所述模特视频进行分帧处理，得到设定数量的具有景深信息的模特图像；

根据所述模特图像构建不同模特的三维模型，对所述三维模型的颈围、胸围、腰围、肩宽、手臂、臀围及腿部进行标记；对所述套装和配饰进行标记，并标记所述套装及配饰对应的第一衣着风格；根据标记后的三维模型对应的图像矩阵及第一衣着风格得到第一图像样本；

获取套装及配饰的调整指示，并根据所述调整指示修改所述三维模型对应的套装及配饰的属性参数；对修改后的套装及配饰进行标记，并标记修改后的套装及配饰对应的第二衣着风格；据标记后的三维模型对应的图像矩阵及第二衣着风格得到第二图像样本；其中，套装的属性参数包括长度、颜色和款式；

根据图像样本，采用设定的机器学习算法对预设的深度神经网络进行训练，得到搭配模型，其中，所述图像样本包括第一图像样本和第二图像样本。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据图像样本，采用设定的机器学习算法对预设的深度神经网络进行训练，得到搭配模型，包括：

利用图像样本对预设的深度神经网络进行前向传播和后向传播两个阶段的训练；

在所述后向传播训练计算得到的误差达到期望误差值时，训练结束，并得到搭配模型。

3.一种服饰推荐方法，其特征在于，包括：

获取至少一帧用户图像及用户输入的衣着风格信息；

根据所述用户图像确定对应的人体模型；

将所述人体模型及所述衣着风格信息输入预先配置的搭配模型，获取所述搭配模型输出的服饰搭配建议，其中，所述搭配模型为根据预设的图像样本训练的深度学习模型，且该图像样本根据对设定模特的体型数据、套装及配饰进行标记得到；所述设定模特是不同体型、不同性别及不同年龄的模特，且模特身着由专业服饰设计人员搭配的套装及配饰；所述图像样本包括第一图像样本和第二图像样本，所述第一图像样本为根据具有景深信息的模特图像构建不同模特的三维模型，对所述三维模型的颈围、胸围、腰围、肩宽、手臂、臀围及腿部进行标记；对所述套装和配饰进行标记，并标记所述套装及配饰对应的第一衣着风格；根据标记后的三维模型对应的图像矩阵及第一衣着风格得到；所述第二图像样本为获取套装及配饰的调整指示，并根据所述调整指示修改所述三维模型对应的套装及配饰的属性参数；对修改后的套装及配饰进行标记，并标记修改后的套装及配饰对应的第二衣着风格；据标记后的三维模型对应的图像矩阵及第二衣着风格得到，其中，套装的属性参数包括长度、颜色和款式；

展示所述服饰搭配建议。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，获取至少一帧用户图像及用户输入的衣着风格信息，包括：

在检测到服饰推荐功能启动时，输出衣着风格询问信息；

获取用户输入的衣着风格信息，并提示用户输入至少一帧用户图像；

根据用户输入的操作指示，控制3D深度摄像头拍摄用户图像，或者，由图片库中获取用户图像。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述用户图像确定对应的人体模型，包括：

提取所述用户图像中的预设特征点，并根据所述预设特征点确定所述用户图像的脸部特征信息；

根据所述脸部特征信息由预先构建的人体模型集合中筛选所述用户图像对应的人体模型。

6.根据权利要求3至5中任一项所述的方法，其特征在于，展示所述服饰搭配建议，包括：

由预设的服饰数据库中查找与所述服饰搭配建议中风格与尺码匹配的服饰模型，并显示所述服饰模型。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，显示所述服饰模型，包括：

根据所述服饰模型及人体模型渲染得到穿着有被推荐服饰的用户模型，并显示所述用户模型。