[发明专利]一种美妆穿搭推荐方法及装置

说明书

本申请适用于智能电视机技术领域，提供了一种美妆穿搭推荐方法，包括：将目标数据输入已训练的第一算法网络模型，获取与所述目标数据对应的推荐结果，所述目标数据包括所述脸部特征数据、所述形态特征数据和预处理数据；其中，所述脸部特征数据为第一数据进行识别后得到的数据，所述第一数据包括面部图像数据，所述形态特征数据为第二数据进行识别后得到的数据，所述第二数据包括形态图像数据，所述预处理数据为第三数据进行预处理后得到的数据，所述第三数据包括环境数据和美妆穿搭流行数据。本申请通过获取多种类型数据，并进行处理，获取用户的个性化特征，并输入基于深度学习的网络模型，获取个性化的美妆穿搭推荐结果，有效的提高了美妆穿搭的推荐效率和成功率，增加了产品的智能生活娱乐功能，以及用户的生活品质、娱乐性，提高了用户的体验度。

技术领域

本申请属于智能电视机技术领域，尤其涉及一种美妆穿搭推荐方法及装置。

背景技术

现在化妆和穿搭的选择已经成为社会的共识，好的妆容和恰当的穿搭是一种礼貌的表现，尤其化妆成为出行前必要准备，好的妆容可以为其形象气质加分添彩，不同场合需要不同的妆容和穿搭。

目前，有很多人不知道应如何选择适合自己的妆容和恰当的穿搭。

现有的指导用户如何进行化妆和穿搭视频教程，无法满足用户的需求。

发明内容

本申请实施例提供了一种美妆穿搭推荐方法及装置，可以解决有很多人不知道应如何选择适合自己的妆容和恰当的穿搭。现有的指导用户如何进行化妆和穿搭视频教程，却无法满足用户的需求问题。

将目标数据输入已训练的第一算法网络模型，获取与所述目标数据对应的推荐结果，所述目标数据包括所述脸部特征数据、所述形态特征数据和预处理数据；其中，所述脸部特征数据为第一数据进行识别后得到的数据，所述第一数据包括面部图像数据，所述形态特征数据为第二数据进行识别后得到的数据，所述第二数据包括形态图像数据，所述预处理数据为第三数据进行预处理后得到的数据，所述第三数据包括环境数据和美妆穿搭流行数据。

在第一方面的一种可能的实现方式中，将目标数据输入已训练的第一算法网络模型，获取与所述目标数据对应的推荐结果，包括：

将所述目标数据输入已训练的第一算法网络模型进行特征提取，获取特征提取后的目标数据；

将所述特征提取后的目标数据进行残差连接处理，获取残差连接后的目标数据；

将所述残差连接后的目标数据进行全连接处理，获取所述目标数据对应的推荐类型；

根据所述推荐类型，输出对应的推荐结果。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述脸部特征数据为第一数据进行识别后得到的数据，具体为：

通过人脸检测算法网络模型对所述第一数据进行识别，获取第一预设形式的脸部特征数据；其中，所述人脸检测算法网络模型包括MTCNN算法网络模型。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述通过人脸检测算法网络模型对所述第一数据进行识别，获取第一预设形式的脸部特征数据，包括：

通过浅层全卷积神经网络对所述第一数据进行处理，获取候选窗体和所述候选窗体的边界回归向量，并对所述候选窗体进行去重，获取去重后的候选窗体；其中，候选窗体为根据边界回归向量进行校准后的窗体；

通过深层卷积神经网络训练所述去重后的候选窗体，获取训练后的候选窗体，并对所述训练后的候选窗体进行调整和二次去重，获取二次去重后的候选窗体；

通过最终层卷积神经网络对二次去重后的候选窗体进行调整、去重及关键点定位，以获取所述第一预设形式的脸部特征数据；其中，关键点包括脸部轮廓、眉毛、眼睛、嘴角和鼻尖中的至少一种；脸部特征数据包括脸型、眉型、眼型、鼻型、嘴型、肤色和皮肤类型中的至少一种。