本发明专利技术提出一种基于大数据及人工智能的人体三维数据获取系统，该系统包括颜值评估子系统、服装制定子系统；同时该系统及其方法通过提取用户人脸、人体信息和服装信息，得到人脸颜值和人体服装对应的多个参数，基于上述参数建立人体3D模型，选择对应的服装模型，并将3D服装图像准确地贴在所述3D人体模型的相应部位上，展现出用户穿上衣服时的3D效果。利用上述系统和方法，用户能方便地实现网上试衣并定制服装，提高了用户的使用体验效果，也可以节约用户的时间和精力；同时减少客户试衣的过程占用了服装商店大量时间和衣服资源，减轻服装店的拥挤情况。装店的拥挤情况。装店的拥挤情况。
【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据及人工智能的人体三维数据获取方法及系统
[0001]本专利技术属于智能图像识别领域，尤其涉及一种基于大数据及人工智能的人体三维数据获取方法及系统。
技术介绍
[0002]现有的试衣间技术并不成熟，系统尚不完善，大多试衣系统仍采用2D系统，将服装的片面图片贴图覆盖到模特的照片上来完成试衣，这只能显示出衣服2D的平面效果，达不到理想的试衣选购效果。另外，部分具有3D功能的试衣系统功能并不十分完善，不能通过各种服装材料图片的组合生成3D的服装对象，用户只能试穿试衣系统提供的服饰，而不能把用户喜欢的衣物都拿来试穿，使得用户的选择范围相当狭小，不能真正体验试衣系统的优越性。同时，试衣系统往往使用一些固有的模型，尽管部分试衣系统支持真人照片传送，但由于照片的表情、角度、色彩都比较单一，难以展现真人试衣的效果。
[0003]另外，在传统购买衣服过程中，由于客户需要脱掉身上的衣服才能更好的试穿新衣服，这个过程占用了客户大量时间。由于时间和服装资源的限制，有时候几个小时下来都不能买到一件适合自己的衣服。客户试衣的过程也占用了服装商店大量时间和衣服资源，让服装商店损失很多利润。特别是在黄金假期，当用户很多的情况下，服装商店往往拥挤不堪，工作效率低下。同时，由于空间位置的限制，服装商店不能够提供多种多样的服装供用户参考，这也限制了服装商店发展。
技术实现思路
[0004]为解决上述技术问题，本专利技术提出一种基于大数据及人工智能的人体三维数据获取系统，该系统包括颜值评估子系统、服装制定子系统；其中，所述颜值评估子系统包括：人脸图像采集模块，用于拍摄用户正面人脸图像；人脸特征提取模块，用于基于正面人脸图像识别人脸轮廓，并提取面部具体特征；人脸参数分析模块，用于通过分类模型确定人脸图像中人脸的第一预测颜值与对应的置信度；人脸参数分析模块，还用于通过回归模型确定所述人脸图像中所述人脸的第二预测颜值与对应的权重；颜值计算模块，用于基于所述第一预测颜值、所述置信度、所述第二预测颜值以及所述权重，确定所述人脸的颜值；所述服装制定子系统，包括：人体信息采集模块，用于对用户的身体进行扫描和拍摄，获得用户的身体图像；人体特征提取模块，用于基于所述人体信息采集模块获取的身体图像提取人体轮廓信息，以及人体信息以及服装信息；人体模型建立模块，用于根据所述用户的人体信息中对应的具体参数值以及用户
的人脸颜值生成3D人体模型，并将所述3D人体模型存储在所述用户模型数据库中；服装模型提取模块，用于提取服装信息对应的服装模型；3D服装图像生成模块，用于根据所述服装模型提取模块获取的服装模型，以及用户的服装信息中的款式、类别、颜色、面料、辅料、配件多个参数生成与所述服装模型对应的3D服装图像；空间定位模块，用于以所述人体模型建立模块生成的3D人体模型为基准，将所述3D服装图像生成模块生成的3D服装图像进行三维空间的定位。
[0005]可选的，所述颜值评估子系统还包括：训练模块，用于将设定数量的包含人脸的图像样本以及每一图像样本中所包含人脸的标准颜值输入未训练的卷积神经网络，对所述未训练的卷积神经网络的卷积层和全连接层进行训练；控制模块，用于在确定所述卷积层和全连接层中各节点之间连接的权重参数符合第一预设条件时，停止训练所述卷积神经网络，得到所述回归模型；所述控制模块，还用于在确定所述卷积层和全连接层中各节点之间连接的权重参数符合第二预设条件时，停止训练所述卷积神经网络，得到所述分类模型。
[0006]可选的，所述颜值计算模块具体用于基于所述第一预测颜值、所述置信度、所述第二预测颜值、所述权重和标准颜值与如下关系式确定所述用户颜值：B＝(P1*W+P2*K)/(w1+w2+Bp)其中，B为所述用户颜值，所述P1为第一预测颜值，W为所述置信度，P2为第二预测颜值，K为所述权重，Bp为颜值校准值。其中颜值校准值是根据用户性别或者服装类型预先设置的。
[0007]可选的，人体模型建立模块，用于判断用户模型数据库中是否已存储所述用户的人体信息特征值；当判断为是时，从用户模型数据库中获取与用户的人体信息中对应的具体目标人物的身高范围、脸型范围、体型范围、性别的参数值；判断为否时，根据SVM算法将所述用户的人体信息生成与所述具体目标人物的对应的具体参数值，并将所述具体参数值存储于所述用户模型数据库中。
[0008]可选的，所述人体信息包括目标人物的身高范围、脸型范围、体型范围、性别；所述服装信息包括服装款式、类别、颜色、面料、辅料、配件。
[0009]本专利技术还提供一种基于大数据及人工智能的人体三维数据获取系统的人体三维数据获取方法，具体包括颜值评估方法和服装制定方法。
[0010]可选的，颜值评估方法具体包括：（1）拍摄用户正面人脸图像；（2）基于正面人脸图像识别人脸轮廓，并提取面部具体特征，如眉毛尺寸、眼睛尺寸、鼻子和嘴的形状；（3）通过分类模型确定人脸图像中人脸的第一预测颜值与对应的置信度；通过回归模型确定所述人脸图像中所述人脸的第二预测颜值与对应的权重；（4）基于所述第一预测颜值、所述置信度、所述第二预测颜值以及所述权重，确定所述人脸的颜值。
[0011]可选的，所述服装制定方法，具体包括：
（1）对用户的身体进行扫描和拍摄，获得用户的身体图像；（2）基于所述人体信息采集模块获取的身体图像提取人体轮廓信息，以及人体信息以及服装信息；（3）判断用户模型数据库中是否已存储所述用户的人体信息特征值；当判断为是时，从用户模型数据库中获取与用户的人体信息中对应的具体目标人物的身高范围、脸型范围、体型范围、性别的参数值；判断为否时，根据SVM算法将所述用户的人体信息生成与所述具体目标人物的对应的具体参数值，并将所述具体参数值存储于所述用户模型数据库中；（4）根据所述用户的人体信息中对应的具体参数值以及用户的人脸颜值生成3D人体模型，并将所述3D人体模型存储在所述用户模型数据库中；（5）判断服装模型数据库中是否存储所述用户的服装信息，如果是，则提取该服装信息对应的服装模型，如果否，则基于具体服装信息中的3个或者3个以上的参数，找到与上述各个参数相同或者相近的参数；随后，选择相同或者相近参数最多的服装信息对应的服装模型；（6）根据所述服装模型提取模块获取的服装模型，以及用户的服装信息中的款式、类别、颜色、面料、辅料、配件多个参数生成与所述服装模型对应的3D服装图像；（7）以所述人体模型建立模块生成的3D人体模型为基准，将所述3D服装图像生成模块生成的3D服装图像进行三维空间的定位，使所述3D服装图像准确地贴在所述3D人体模型的相应部位上，展现出用户穿上衣服时的3D效果。
[0012]本专利技术的技术方案用户能方便地实现网上试衣并定制服装，提高了用户的使用体验效果，也可以节约用户的时间和精力；同时减少客户试衣的过程占用了服装商店大量时间和衣服资源，减轻服装店的拥挤情况。
[0013]本专利技术的进一步优点将结合说明书附图在具体实施例部分进一步详细体现。
[0014]附图说明
[0015]为了更清楚地说明本本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据及人工智能的人体三维数据获取系统，该系统包括颜值评估子系统、服装制定子系统；其中，所述颜值评估子系统包括：人脸图像采集模块，用于拍摄用户正面人脸图像；人脸特征提取模块，用于基于正面人脸图像识别人脸轮廓，并提取面部具体特征；人脸参数分析模块，用于通过分类模型确定人脸图像中人脸的第一预测颜值与对应的置信度；人脸参数分析模块，还用于通过回归模型确定所述人脸图像中所述人脸的第二预测颜值与对应的权重；颜值计算模块，用于基于所述第一预测颜值、所述置信度、所述第二预测颜值以及所述权重，确定所述人脸的颜值；所述服装制定子系统，包括：人体信息采集模块，用于对用户的身体进行扫描和拍摄，获得用户的身体图像；人体特征提取模块，用于基于所述人体信息采集模块获取的身体图像提取人体轮廓信息，以及人体信息以及服装信息；人体模型建立模块，用于根据所述用户的人体信息中对应的具体参数值以及用户的人脸颜值生成3D人体模型，并将所述3D人体模型存储在所述用户模型数据库中；服装模型提取模块，用于提取服装信息对应的服装模型；3D服装图像生成模块，用于根据所述服装模型提取模块获取的服装模型，以及用户的服装信息中的款式、类别、颜色、面料、辅料、配件多个参数生成与所述服装模型对应的3D服装图像；空间定位模块，用于以所述人体模型建立模块生成的3D人体模型为基准，将所述3D服装图像生成模块生成的3D服装图像进行三维空间的定位。2.如权利要求1所述的系统，其特征在于：所述颜值评估子系统还包括：训练模块，用于将设定数量的包含人脸的图像样本以及每一图像样本中所包含人脸的标准颜值输入未训练的卷积神经网络，对所述未训练的卷积神经网络的卷积层和全连接层进行训练；控制模块，用于在确定所述卷积层和全连接层中各节点之间连接的权重参数符合第一预设条件时，停止训练所述卷积神经网络，得到所述回归模型；所述控制模块，还用于在确定所述卷积层和全连接层中各节点之间连接的权重参数符合第二预设条件时，停止训练所述卷积神经网络，得到所述分类模型。3.如权利要求1所述的系统，其特征在于：所述颜值计算模块具体用于基于所述第一预测颜值、所述置信度、所述第二预测颜值、所述权重和标准颜值与如下关系式确定所述用户颜值：B＝(P1*W+P2*K)/(w1+w2+Bp)其中，B为所述用户颜值，所述P1为第一预测颜值，W为所述置信度，P2为第二预测颜值，K为所述权重，Bp为颜值校准值。4.其中颜值校准值是根据用户性别或者服装类型预先设置的。5.如权利要求1所述的系统，其特征在于：人体模型建立模块，用于判断用户模型数据
库中是否已存储所述用户的人体信息特...
【专利技术属性】
技术研发人员：李攀，叶晶，曹智，吴宗花，王雲生，
申请(专利权)人：知服科技福建有限公司，
类型：发明
国别省市：
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