[发明专利]人脸美丽预测方法、装置、系统及可读存储介质

权利要求书

1.一种人脸美丽预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取第一人脸图像，将所述第一人脸图像输入至胶囊-多组分生成对抗网络中进行特征提取，得到人脸图像特征；

将所述人脸图像特征输入至宽度学习网络中进行训练，得到人脸美丽预测模型；

将待识别的第二人脸图像输入至所述人脸美丽预测模型进行人脸美丽预测，得到所述待识别的第二人脸图像的人脸美丽预测数据。

2.根据权利要求1所述的人脸美丽预测方法，其特征在于，所述获取第一人脸图像，将所述第一人脸图像输入至胶囊-多组分生成对抗网络中进行特征提取，得到人脸图像特征，包括以下步骤：

获取若干第一人脸图像，根据若干所述第一人脸图像构造训练样本集；

将所述训练样本集输入至多组分生成对抗网络中进行训练，得到人脸图像数据对；

将所述人脸图像数据对输入至胶囊网络中进行特征提取，得到人脸图像特征。

3.根据权利要求2所述的人脸美丽预测方法，其特征在于，所述将所述训练样本集输入至多组分生成对抗网络中进行训练，得到人脸图像数据对，还包括以下步骤：

对所述训练样本集进行预处理，得到预处理样本集；

将所述预处理样本集输入至多组分生成对抗网络中进行训练，得到人脸图像数据对。

4.根据权利要求1所述的人脸美丽预测方法，其特征在于，所述将所述人脸图像特征输入至宽度学习网络中进行训练，得到人脸美丽预测模型，包括以下步骤：

将所述人脸图像特征输入至宽度学习网络，提取所述人脸图像特征的特征节点；

利用非线性激活函数计算所述特征节点映射的增强节点；

利用权重参数连接所述特征节点和所述增强节点，得到第一特征矩阵；

根据所述第一特征矩阵，构建人脸美丽预测模型。

5.根据权利要求4所述的人脸美丽预测方法，其特征在于，所述根据所述第一特征矩阵，构建人脸美丽预测模型，还包括以下步骤：

将给定的第二特征矩阵输入到所述第一特征矩阵中，并对所述第一特征矩阵进行伪逆岭回归算法处理，得到权重参数值；

根据所述权重参数值、所述第一特征矩阵，构建人脸美丽预测模型。

6.一种运行控制装置，其特征在于，包括：至少一个控制处理器和用于与所述至少一个控制处理器通信连接的存储器；所述存储器存储有可被所述至少一个控制处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个控制处理器执行，以使所述至少一个控制处理器能够执行如权利要求1至5任一项所述的人脸美丽预测方法。

7.一种人脸美丽预测系统，其特征在于，包括：

人脸识别模块，包括摄像头，所述人脸识别模块用于通过所述摄像头来采集第二人脸图像；

人脸美丽预测模块，所述人脸美丽预测模块用于执行如权利要求1至5任一项所述的人脸美丽预测方法；

美妆模块，所述美妆模块用于识别所述第二人脸图像，并根据所述人脸美丽预测数据，分析所述第二人脸图像的皮肤状态，并为所述第二人脸图像提供虚拟试妆功能；

控制系统，所述控制系统与所述人脸识别模块、所述人脸美丽预测模块、所述美妆模块连接，所述控制系统用于接收不同的信号，并根据所述不同的信号来控制不同模块的运作。