[发明专利]一种基于深度学习的化妆品推荐方法及系统有效
| 申请号： | 201710294695.2 | 申请日： | 2017-04-28 |
| 公开（公告）号： | CN107123027B | 公开（公告）日： | 2021-06-01 |
| 发明（设计）人： | 范西岸;黄运保;张雁峰 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06Q30/06 | 分类号： | G06Q30/06;G06K9/00 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 罗满 |
| 地址： | 510062 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的化妆品推荐方法及系统，该方法包括：采集待检测用户的人脸图像为待检测图像；提取待检测图像的图像特征，将图像特征作为预先训练的第一神经网络的输入，得到与图像特征对应的特征描述；将包括有特征描述及预先获取的化妆品信息的待检测信息作为利用深度学习方法预先训练的第二神经网络的输入，得到对应的化妆品信息为推荐化妆品信息。由于本申请公开的上述技术方案中得到的推荐化妆品信息是针对与待检测用户的人脸图像的特征描述得到的，因此能够使得推荐化妆品信息对应化妆品特征能够符合待检测用户的人脸特征，也即推荐化妆品信息对应化妆品能够适用于待检测用户，从而使得用户能够有效找到自己适用的化妆品。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 化妆品 推荐 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于深度学习的化妆品推荐方法，其特征在于，包括：采集待检测用户的人脸图像为待检测图像；提取所述待检测图像的图像特征，将所述图像特征作为预先训练的第一神经网络的输入，得到与所述图像特征对应的特征描述；将包括有所述特征描述及预先获取的化妆品信息的待检测信息作为利用深度学习方法预先训练的第二神经网络的输入，得到对应的化妆品信息为推荐化妆品信息。
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