一种服饰搭配方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请涉及人工智能技术领域，具体涉及图像处理技术领域。具体地，本申请提供了一种利用深度卷积神经网络的一键式服饰搭配方法。包括：获取目标用户的人体数据；根据所述人体数据生成所述目标用户的人体风格以及3D人体模型；根据所述目标用户的人体风格，对所述3D人体模型进行服饰模型匹配，得到目标服饰模型；根据所述目标服饰模型对所述3D人体模型进行交叉覆盖。本申请实施例能够解决用户不懂服饰搭配的问题，为用户提供个性化的服饰搭配方法。

【技术实现步骤摘要】
一种服饰搭配方法、装置、电子设备及存储介质
本申请涉及人工智能
，具体涉及图像处理
具体地，本申请提供了一种利用深度卷积神经网络的一键式服饰搭配方法。
技术介绍
服饰已是当今社会中人们生活的必需品。一方面，服饰能够起到驱寒保暖、保护脆弱的人体免于环境伤害的作用，另一方面，服饰的搭配也往往能够彰显一个人的品味。随着生活质量的提高，人们对于服饰搭配的需求也越来越高。然而，大部分人并不善于根据自己的风格进行服饰搭配，每天都会在服饰搭配的问题上浪费很多的时间。另外，人们在逛街时，也会由于亲自试穿衣服较为麻烦，或试衣间排队人数较多，不愿花费时间与精力亲自试穿。同时，在网上购买衣服时，由于不能亲自试穿又会导致买的衣服并不会合适，导致频繁退货浪费资源。因此如何提供一种有效的服饰搭配建议，以节省人们在服饰搭配问题上花费的时间和精力等成为了业内讨论的问题。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种服饰搭配方法、装置、电子设备及存储介质，以解决用户不懂服饰搭配的问题，为用户提供个性化的服饰搭配方法。第一方面，本申请实施例提供了一种服饰搭配方法，包括：获取目标用户的人体数据；根据所述人体数据生成所述目标用户的人体风格以及3D人体模型；根据所述目标用户的人体风格，对所述3D人体模型进行服饰模型匹配，得到目标服饰模型；根据所述目标服饰模型对所述3D人体模型进行交叉覆盖。第二方面，本申请实施例提供了一种服饰搭配装置，包括：人体数据获取模块，用于获取目标用户的人体数据；风格模型生成模块，用于根据所述人体数据生成所述目标用户的人体风格以及3D人体模型；目标服饰模型获取模块，用于根据所述目标用户的人体风格，对所述3D人体模型进行服饰模型匹配，得到目标服饰模型；服饰交叉覆盖模块，用于根据所述目标服饰模型对所述3D人体模型进行交叉覆盖。第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行第一方面实施例所提供的服饰搭配方法。第四方面，本申请实施例还提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行第一方面实施例所提供的服饰搭配方法。本申请实施例通过根据获取的人体数据生成目标用户的人体风格以及3D人体模型，从而根据目标用户的人体风格，对3D人体模型进行服饰模型匹配，得到目标服饰模型，并利用匹配得到的目标服饰模型对3D人体模型进行交叉覆盖，实现了根据用户的个性风格进行服饰搭配，解决了用户不懂服饰搭配的问题，从而节省用户在服饰搭配问题上浪费的时间与精力。应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。附图说明附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：图1是本申请实施例提供的一种服饰搭配方法的流程图；图2是本申请实施例提供的一种服饰搭配方法的流程图；图3是本申请实施例提供的一种服饰搭配装置的结构图；图4是用来实现本申请实施例的服饰搭配方法的电子设备的结构示意图。具体实施方式以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。在一个示例中，图1是本申请实施例提供的一种服饰搭配方法的流程图，本实施例可适用于根据用户的个性风格为用户进行服饰搭配的情况，该方法可以由服饰搭配装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件的方式来实现，并一般可集成在电子设备中。该电子设备可以是智能手机、平板电脑或个人电脑等设备。相应的，如图1所示，该方法包括如下操作：S110、获取目标用户的人体数据。其中，目标用户可以是需要进行服饰搭配的用户。人体数据可以是目标用户的人体相关数据。示例性的，人体数据可以包括但不限于目标用户的脸部特征数据、身高数据或三围数据等，只要能够反映目标用户的身体特征即可，本申请实施例并不对人体数据的具体类型进行限定。在本申请实施例中，可以采用人工智能技术对目标用户根据其个性风格为其进行服饰搭配。相应的，在对目标用户进行服饰搭配前，可以首先获取目标用户的人体数据，并以人体数据为基础，采用人工智能技术为目标用户进行服饰搭配。可选的，人工智能技术可以是基于图像处理的人工智能技术，本申请实施例对此并不进行限制。S120、根据所述人体数据生成所述目标用户的人体风格以及3D人体模型。其中，人体风格可以是目标用户的体型风格，包括但不限于面部风格和身材风格等，可以用于预测目标用户的穿衣风格。3D人体模型即为通过人工智能技术所生成的具有多维度视觉的人体模型。相应的，在获取到目标用户的人体数据后，即可根据人体数据生成目标用户的人体风格以及3D人体模型。可选的，3D人体模型中可以仅体现出目标用户的裸体模型，并对裸体模型中的敏感部位进行脱敏处理。或者，3D人体模型还可以在裸体模型的基础上，匹配简单的服饰，如简单的内衣等。同时，3D人体模型中还可以选择默认的发型，本申请实施例并不对3D人体模型的具体模型情况进行限制。在本申请的一个可选实施例中，人体风格可以包括但不限于冷淡型、清纯型、热情型、性感型、甜美型、可爱型、气质型、奔放型、中性型、阳光型、嘻哈型及商务型。S130、根据所述目标用户的人体风格，对所述3D人体模型进行服饰模型匹配，得到目标服饰模型。其中，目标服饰模型可以是对目标用户建议的搭配服饰模型。相应的，在获取到目标用户的人体风格后，可以根据目标用户的人体风格对目标用户的3D人体模型进行服饰模型匹配，从而得到与目标用户的个性风格相匹配的目标服饰模型。S140、根据所述目标服饰模型对所述3D人体模型进行交叉覆盖。在本申请实施例中，当获得与目标用户的个性风格相匹配的目标服饰模型之后，即可根据目标服饰模型对3D人体模型进行交叉覆盖。所谓交叉覆盖即为在3D人体模型的基础上，采用虚拟穿衣的方式为3D人体模型穿搭目标服饰模型，从而在视觉上为用户提供更直观、更逼真的服饰风格搭配。需要说明的是，现有技术中，在进行服饰搭配时所采用的方法为：根据用户提供的身型外形数据及用户提供场景情景进行随机服装推荐。这种服饰搭配方法无法为用户推荐合适的风格，智能性欠缺。本申请实施例通过人工智能技术所匹配得到的服饰模型是根据用户的人体风格获取的，不仅能够解决用户不懂服饰搭配的问题，而且还能够满足用户的个性风格需求，从而为用户提供更加专业的服饰搭配建议，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种服饰搭配方法，包括：/n获取目标用户的人体数据；/n根据所述人体数据生成所述目标用户的人体风格以及3D人体模型；/n根据所述目标用户的人体风格，对所述3D人体模型进行服饰模型匹配，得到目标服饰模型；/n根据所述目标服饰模型对所述3D人体模型进行交叉覆盖。/n

【技术特征摘要】
1.一种服饰搭配方法，包括：
获取目标用户的人体数据；
根据所述人体数据生成所述目标用户的人体风格以及3D人体模型；
根据所述目标用户的人体风格，对所述3D人体模型进行服饰模型匹配，得到目标服饰模型；
根据所述目标服饰模型对所述3D人体模型进行交叉覆盖。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取目标用户的人体数据，包括：
获取所述目标用户的二维照片图像作为所述人体数据；
其中，所述二维照片图像包括所述目标用户的全身图像。


3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述人体数据生成所述目标用户的人体风格以及3D人体模型，包括：
采用深度卷积神经网络对所述人体数据进行数据处理，以提取所述目标用户的人脸特征数据和人体维度数据；
根据所述人脸特征数据以及所述人体维度数据确定所述目标用户的人体风格；
根据所述人脸特征数据生成所述目标用户的3D人脸模型，根据所述人体维度数据生成所述目标用户的3D姿态模型，并对所述3D人脸模型和所述3D姿态模型进行组合，得到所述3D人体模型。


4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述目标用户的人体风格，对所述3D人体模型进行服饰模型匹配，得到目标服饰模型，包括：
获取所述目标用户提供的参考服装图像；
根据所述目标用户的人体风格以及所述参考服装图像，对所述3D人体模型进行服饰模型匹配，得到所述目标服饰模型。


5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述根据所述目标用户的人体风格以及所述参考服装图像，对所述3D人体模型进行服饰模型匹配，得到所述目标服饰模型，包括：
获取所述参考服装图像中参考服装的二维服装数据，根据所述二维服装数据生成所述参考服装图像的参考服装3D模型，并将所述参考服装3D模型存储至服装数据库中；
根据所述目标用户的人体风格以及服装风格匹配规则在所述服装数据库中搜索匹配至少一套备选发型和至少一套备选服装；
根据所述目标用户针对所述备选发型的筛选操作确定目标发型，根据所述目标用户针对所述备选服装的筛选操作确定所述目标服装，并对所述目标发型和所述目标服装进行组合，得到所述目标服饰模型；
其中，所述服装风格匹配规则包括：针对每种人体风格，对应映射至少一种发型类型及至少一套备选服装。


6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述二维服装数据包括服装类别、服装尺寸、服装颜色以及服装款式；
所述获取所述参考服装图像中参考服装的二维服装数据，包括：
提取所述参考服装的关键轮廓特征，并根据所述关键轮廓特征确定所述服装类别；
根据所述参考服装图像中图像边缘与所述参考服装之间的距离以及参考服装图像的尺寸计算二维空间参考距离，并根据所述二维空间参考距离，以及所述二维空间参考距离与所述人体数据之间的比例确定所述服装尺寸；
根据预设RGB色彩空间以及参考颜色分布列表，确定所述参考服装图像中各像素点的像素颜色，并根据所述各像素点的像素颜色确定所述服装颜色；
根据所述服装类别对所述参考服装进行分割，并根据分割得到的局部服装特征，确定所述服装款式。


7.根据权利要求5所述的方法，其中，所述根据所述目标用户针对所述备选服装的筛选操作确定所述目标服装，包括：
以所述参考服装为基准，对各所述备选服装与所述参考服装进行匹配，从各所述备选服装中确定中间搭配服装；
在确定所述目标用户选择所述参考服装作为所述目标服装的部分服装时，根据所述参考服装对所述中间搭配服装进行替换更新，得到所述目标服装。


8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述目标服饰模型对所述3D人体模型进行交叉覆盖，包括：
采用深度卷积神经网络对所述目标服饰模型进行3D转换，得到3D服饰模型；
对所述3D服饰模型和所述3D人体模型进行交叉覆盖。


9.一种服饰搭配装置，包括：
人体数据获取模块，用于获取目标用户的人体数据；
风格模型生成模块，用于根据所述人体数...

【专利技术属性】
技术研发人员：董咨雨，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11