[发明专利]人物风格检测系统、方法、终端及介质

说明书

本发明公开了一种人物风格检测系统，包括数据输入模块、图像预处理模块、模型训练模块和专家规则模块，其中，所述数据输入模块用于用户输入待检测图像和用户基本信息；所述图像预处理模块用于对待检测图像进行预处理，得到含有人脸五官特征点的新图像，将所述新图像传输到模型训练模块；所述模型训练模块对接收的新图像进行深度学习，识别出新图像所属人物风格，得到模型预测结果，将所述模型结果传输给专家规则模块；所述专家规则模块接收模型预测结果，根据用户基本信息与人物风格的关系对模型预测结果进行校正，得到风格诊断结果。可以让用户快速了解自己所属人物风格，检测结果准确，准确率达到90％以上。

技术领域

本发明涉及互联网软件技术领域，具体涉及一种人物风格检测系统、方法、终端及介质。

背景技术

在发型设计的过程中，有很多关乎设计成功率的因素，“人物风格”是其中最关键的因素之一。因为“风格”是一种与美学理论、文化环境、个人特征/心理偏好相关的美感概念，所以难于掌握和学习，也鲜有学习途径，所以在当今的美发服务场景中，仅有资历深，经验足，悟性强的发型师才能够得心应手地应用“风格”为消费者推荐与消费者风格相匹配的发型。因此，有必要开发一种能自动检测人物风格系统。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的之一在于提供人物风格检测系统，让用户快速了解自己所属人物风格，检测结果准确。

第一方面，本发明实施例提供的一种人物风格检测系统，包括数据输入模块、图像预处理模块、模型训练模块和专家规则模块，其中，所述数据输入模块用于用户输入待检测图像和用户基本信息；所述图像预处理模块用于对待检测图像进行预处理，得到含有人脸五官特征点的新图像，将所述新图像传输到模型训练模块；所述模型训练模块对接收的新图像进行深度学习，识别出新图像所属人物风格，得到模型预测结果，将所述模型结果传输给专家规则模块；所述专家规则模块接收模型预测结果，根据用户基本信息与人物风格的关系对模型预测结果进行校正，得到风格诊断结果。

可选地，所述系统还包括结果输出模块，所述结果输出模块用于输出风格诊断结果。

可选地，所述图像预处理模块包括图像剪裁模块和特征点提取模块，所述图像剪裁模块用于将待检测图像进行剪裁截取，得到人脸图像；所述特征点提取模块用于提取人脸图像中的五官特征点，以五官特征点为基准点生成新图像。

可选地，所述人物风格的归类参数包括轮廓属性和量感属性。

可选地，所述模型训练模块包括模型构建模块、DNN模型模块和参数调整模块，所述模型构建模块用于采用已经标注好人物风格的图像作为训练样本，从轮廓属性和量感属性两个维度构建深度学习模型；所述DNN模型模块用于将轮廓属性分别从宏观和微观方向分别构建两个轮廓属性DNN模型，通过对宏观轮廓属性DNN模型和微观轮廓属性模型DNN模型的结果进行比较和修正，得出最终的轮廓属性，将量感属性分别从宏观和微观方向分别构建两个量感属性DNN模型，通过对两个量感属性DNN模型的结果进行比较和修正，得到最终的量感属性；结合最终的轮廓属性和最终的量感属性得出待检测样本图像的人物所属风格的模型预测结果；所述参数调整模块用于在样本训练时调整训练参数。

第二方面，本发明提供的一种人物风格检测方法，具体包括以下步骤，

获取待检测图像和用户的基本信息；

对所述待检测图像进行预处理，得到含有人脸五官特征点的新图像；

对所述新图像进行深度学习，识别出新图像所属风格，得到模型预测结果；

根据用户基础信息与人物风格的关系对所述模型预测结果进行专家规则校正，得到风格诊断结果。

可选地，对所述待检测图像进行预处理的具体方法包括：

对待检测图像进行剪裁截取，得到人脸图像；