【技术实现步骤摘要】
妆容评估方法、装置、化妆镜和存储介质
本申请涉及图像处理
,特别是涉及一种妆容评估方法、装置、化妆镜和存储介质。
技术介绍
随着生活条件的提高和思想意识的变化,人们对自身的外在形象越来越注重。其中,提升外在形象的方式包括改善着装和化妆等方式。在化妆时,用户需要通过观察镜中的映像来设计、调整自己的妆容。对于不善于化妆的用户来说,一是受限于化妆经验,二是自身信心不足,化妆的过程中也无法获得较为专业的反馈意见,导致化妆耗时长且化妆技术进步慢。目前,市场上的化妆镜能够提供智能化的光照,或者在镜面上显示时间、温度等信息,但在为用户提供妆容反馈方面尚待改进。
技术实现思路
基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种能够及时对用户妆容进行评估和反馈的的妆容评估方法、装置、化妆镜和存储介质。一种妆容评估方法,所述方法包括:获取用户的脸部图像;通过训练好的妆容评估模型对所述脸部图像进行检测,得到所述用户的妆容评分并输出,所述妆容评估模型为经过模型压缩后的轻量级深度学习模型。在其中 ...
【技术保护点】
1.一种妆容评估方法,其特征在于,所述方法包括:/n获取用户的脸部图像;/n通过训练好的妆容评估模型对所述脸部图像进行检测,得到所述用户的妆容评分并输出,所述妆容评估模型为经过模型压缩后的轻量级深度学习模型。/n
【技术特征摘要】
1.一种妆容评估方法,其特征在于,所述方法包括:
获取用户的脸部图像;
通过训练好的妆容评估模型对所述脸部图像进行检测,得到所述用户的妆容评分并输出,所述妆容评估模型为经过模型压缩后的轻量级深度学习模型。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取用户的脸部图像之前,所述方法还包括:
获取训练图像和所述训练图像对应的预设妆容评分;
通过所述训练图像和所述训练图像对应的预设妆容评分,对所述轻量级深度学习模型进行有监督训练;
对有监督训练后的所述轻量级深度学习模型进行模型压缩,得到所述训练好的妆容评估模型。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述对所述轻量级深度学习模型进行有监督训练的步骤,包括:
对所述训练图像进行数据增广处理;
将处理后的所述训练图像输入所述轻量级深度学习模型,获得所述轻量级深度学习模型输出的检测结果;
根据所述检测结果和所述训练图像对应的预设妆容评分,对所述轻量级深度学习模型的模型参数进行调整。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述对有监督训练后的所述轻量级深度学习模型进行模型压缩,得到所述训练好的妆容评估模型的步骤,包括:
对有监督训练后的所述轻量级深度学习模型进行模型压缩,判断模型压缩后的所述轻量级深度学习模型是否满足预设的模型条件;
如果模型压缩后的所述轻量级深度学习模型不满足预设的模型条件,则跳转至执行对所述轻量级深度学习模型进行有监督训练的步骤。
5.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员:林强,郑楷,章洛铭,钟健泰,
申请(专利权)人:福州海豚世纪科技有限公司,
类型:发明
国别省市:福建;35
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