[发明专利]毛发类型识别方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种毛发类型识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取用户的毛发图像；

获取所述用户的目标性别类型；

基于预训练的与所述目标性别类型对应的神经网络，对所述毛发图像分别在预设的各毛发属性上的类别进行分类，获取所述各毛发属性分别对应的分类结果，所述各毛发属性相互独立；

基于所述各毛发属性分别对应的分类结果，确定所述用户的毛发类型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取用户的毛发图像，包括：

获取所述用户的用户图像；

基于预设的人脸检测技术，提取出所述用户图像的人脸图像，并将所述人脸图像确定为所述用户的毛发图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述用户的目标性别类型，包括：

获取所述用户的人脸图像；

将所述人脸图像输入预设的性别识别模型中，获取所述性别识别模型输出的所述用户的目标性别类型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述用户的目标性别类型，包括：获取用户端配置的所述用户的目标性别类型。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述各毛发属性包括：毛发的区域属性、毛发的纹理属性。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述神经网络包括各子神经网络，所述各子神经网络与所述各毛发属性一一对应，

基于预训练的与所述目标性别类型对应的神经网络，对所述毛发图像分别在预设的各毛发属性上的类别进行分类，包括：基于所述各子神经网络，分别对所述毛发图像在对应毛发属性上的类别进行分类。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述各子神经网络共享所述神经网络的浅层特征。

8.一种毛发类型识别装置，其特征在于，所述装置包括：

第一获取模块，配置为获取用户的毛发图像；

第二获取模块，配置为获取所述用户的目标性别类型；

第三获取模块，配置为基于预训练的与所述目标性别类型对应的神经网络，对所述毛发图像分别在预设的各毛发属性上的类别进行分类，获取所述各毛发属性分别对应的分类结果，所述各毛发属性相互独立；

确定模块，配置为基于所述各毛发属性分别对应的分类结果，确定所述用户的毛发类型。

9.一种毛发类型识别电子设备，其特征在于，包括：

存储器，存储有计算机可读指令；

处理器，读取存储器存储的计算机可读指令，以执行权利要求1-7中的任一个所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机可读指令，当所述计算机可读指令被计算机的处理器执行时，使计算机执行权利要求1-7中的任一个所述的方法。