数字妆容建模系统及其生成与优化方法技术方案

本发明专利技术公开了一种数字妆容建模系统及其生成与优化方法，包括知识库、推理机与生成模块，推理机从知识库调用数据并经过计算后生成参数化特征；推理机设有参数化特征的生成规则；生成模块根据推理机的参数化特征及采集的用户特征生成若干张数字妆容面具。本发明专利技术的数字妆容建模系统通过专家系统生成的参数化特征结合采集的用户特征生成定制化的最佳数字妆容面具，使得最终的妆容效果与用户本身特征更贴合，匹配度更高，最终妆容效果与目标妆容效果存在的差异小，更贴近用户的理想效果，提高用户的满意度。高用户的满意度。高用户的满意度。

【技术实现步骤摘要】
数字妆容建模系统及其生成与优化方法


[0001]本专利技术涉及辅助化妆的人机交互
，尤其是一种基于人工智能的数字妆容建模系统及其生成与优化方法。

技术介绍

[0002]人物形象设计与改造是根据人物自身特征、需求、场合、季节等等条件，通过选择合适的发型、妆容、衣着等等，提升该人物气质与外貌，解决用户所具备的人物形象问题。
[0003]目前的人物形象设计与改造基本依赖于专业的形象设计师，普通用户也会通过浏览相关知识，尝试自己进行形象改造，如看美妆视频学妆容、看穿搭推荐买衣服等等。
[0004]中国专利技术专利申请“202010251470.0
‑‑
化妆辅助方法、终端设备、存储介质及程序产品”中公开了一种辅助化妆的方法，该方法通过摄像头采集到用户的人脸图像，然后从数据库的妆容模板库中选取或推荐目标妆容效果图，并从目标妆容效果图中提取对应的妆容轮廓，将妆容轮廓适应性叠加显示于用户的人脸图像中相应的化妆区域，以便用户照着妆容轮廓进行化妆。这种辅助化妆方式，可以在用户化妆过程中给用户提供化妆参考，以便用户能够画出与目标妆容效果图接近或相同的妆容。
[0005]但是，上述辅助化妆方式存在如下缺点：（1）该方法根据客户需要从数据库中选取（“用户选择妆容效果图”模式）或者推荐（“智能推荐妆容效果图”模式）目标妆容效果图，然后在该目标妆容效果图中直接提取出对应的妆容轮廓；不论是“用户选择妆容效果图”模式还是“智能推荐妆容效果图”模式，都是基于存储在数据库中、已经预制存在的“妆容效果图模板”上进行妆容轮廓的直接提取，即妆容轮廓是预先设定好的、不可变（从预先存储的模板上直接提取）的定量，是单纯的提取量，该定量仅包含现有模板效果轮廓的特征，而没有包含有用户自身的特征（变量），该定量是固定不变的，也不会根据不同的用户特征而改变，这样就可能出现最终妆容效果与用户本身特征不匹配或者匹配度较低的情况，最终妆容效果与目标妆容效果图存在差异，达不到用户的理想效果，进而降低用户的满意度；（2）该方法的反馈方式主要基于对用户化妆区域颜色的识别，并与妆容模板的化妆区域颜色对比，来判断用户化妆是否正确，这种反馈方法需要等待用户画完一整个区域之后才能判断，无法做到在用户化此区域的同时就进行干预指导。

技术实现思路

[0006]本申请人针对上述现有化妆辅助方法存在的缺点，提供一种合理的数字妆容建模系统及其生成与优化方法，实现最终妆容效果与用户特征匹配度更高，提高用户满意度。
[0007]本专利技术所采用的技术方案如下：一种数字妆容建模系统，包括知识库、推理机与生成模块，推理机从知识库调用数据并经过计算后生成参数化特征；推理机设有参数化特征的生成规则；
生成模块根据推理机的参数化特征及采集的用户特征生成若干张数字妆容面具。
[0008]作为上述技术方案的进一步改进：数字妆容建模系统还具有评价模块，评价模块对若干张数字妆容面具进行评价；评价模块选择得分最高的数字妆容面具输出。
[0009]评价模块将与所述最高分数字妆容面具对应的特征差值反馈回推理机，推理机根据该对应特征差值对当前轮廓的参数化表示进行调整并输出作为最佳的参数化数字妆容面具。
[0010]评价模块采用深度卷积神经网络模型，使用一个或多个全连接层作为输入层，所述模型为线性回归模型。
[0011]推理机的生成规则为如果<逻辑表达式>
‑
那么<逻辑表达式>规则；推理机生成的参数化特征返回并存储在知识库中。
[0012]生成模块包括生成器与判别器；生成器根据输入生成数据G（z），判别器根据G（z）给出一个判定D（x）；所述判定D（x）的范围在0到1之间，该判定值D（x）是判别器认为G（z）为真实数据的概率；所述生成器与判别器之间具有目标函数：min（G） max（D） V（D，G）=E
x～pdata（x）
[logD（x）]+E
z～pz（z）
[log（1
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D（G（z）））]。
[0013]知识库中存储有人脸特征值及其计算方法、轮廓的参数化表示及化妆步骤；所述人脸特征值及其计算方法、轮廓的参数化表示及化妆步骤来源于专业资料，由专业资料经处理后识别、提取后存入知识库中；所述专业资料包括文字资料、图片资料、语音或视频资料、专业化妆师团队根据经验标定的区域轮廓资料；所述专业资料包括文字资料、语音或视频资料、专业化妆师团队根据经验标定的区域轮廓资料。
[0014]所述人脸特征值包括若干与不同妆容风格对应的平均脸、若干区域妆容关键人脸特征信息；所述平均脸为至少一个人脸的加权平均值；所述区域妆容关键人脸特征信息为至少一个对应人脸特征的加权平均值。
[0015]一种数字妆容建模系统的生成与优化方法，采用上述数字妆容建模系统进行处理，包括如下步骤：S201，对专业资料进行处理后构建知识库；S202，推理机调用知识库数据、经过计算后生成参数化特征；S203，生成模块根据推理机生成的参数化特征及采集的用户特征生成系列数字妆容面具。
[0016]作为上述技术方案的进一步改进：还包括步骤S204，评价模块对所述系列数字妆容面具进行评价，迭代优化出最佳的参数化数字妆容面具。
[0017]本专利技术的有益效果如下：本专利技术的数字妆容建模系统通过专家系统生成的参数化特征结合采集的用户特征生成定制化的最佳数字妆容面具，该数字妆容面具结合了用户自身的特征（变量），会根据不同的用户特征而改变，使得最终的妆容效果与用户本身特征更贴合，匹配度更高，最终妆容效果与目标妆容效果存在的差异小，更贴近用户的理想效果，提高用户的满意度。
[0018]本专利技术在服务器上可以仅储存用于训练算法的数据库，所生成的参数化的模型和算法占用内存很小，都可以在用户终端上直接本地运行，不用随时联网，可以离线使用，避
免了需要随时联网并从服务器上下载大量数据的迟延，大大提升了用户的使用体验。
附图说明
[0019]图1为本专利技术的系统架构图。
[0020]图2为本专利技术的方法流程图。
[0021]图3为数字妆容建模系统的训练及处理流程图。
[0022]图4为采集模块采集的三维人脸图像。
[0023]图中：1、终端设备；11、处理器；12、通信模块；13、采集模块； 14、数字妆容建模系统；141、知识库；142、推理机；143、生成模块；144、评价模块；15、展示模块；2、边缘设备；3、边缘服务器；4、核心网络；5、云端服务器。
具体实施方式
[0024]下面结合附图，说明本专利技术的具体实施方式。
[0025]如图1所示，为本专利技术提供的辅助化妆系统的架构示意图，包括终端设备1、边缘设备2、边缘服务器3、核心网络4及云端服务器5。终端设备1与边缘设备2及边缘服务器3之间可以进行通信，边缘设备2与边缘服务器3之间可以进行通信，边缘设备2还可以与云端服务器5进行通信，边缘本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数字妆容建模系统，其特征在于：包括知识库（141）、推理机（142）与生成模块（143），推理机（142）从知识库（141）调用数据并经过计算后生成参数化特征；推理机（142）设有参数化特征的生成规则；生成模块（143）根据推理机（142）的参数化特征及采集的用户特征生成若干张数字妆容面具。2.按照权利要求1所述的数字妆容建模系统，其特征在于：数字妆容建模系统（14）还具有评价模块（144），评价模块（144）对若干张数字妆容面具进行评价；评价模块（144）选择得分最高的数字妆容面具输出。3.按照权利要求2所述的数字妆容建模系统，其特征在于：评价模块（144）将与所述最高分数字妆容面具对应的特征差值反馈回推理机（142），推理机（142）根据该对应特征差值对当前轮廓的参数化表示进行调整并输出作为最佳的参数化数字妆容面具。4.按照权利要求2所述的数字妆容建模系统，其特征在于：评价模块（144）采用深度卷积神经网络模型，使用一个或多个全连接层作为输入层，所述模型为线性回归模型。5.按照权利要求1所述的数字妆容建模系统，其特征在于：推理机（142）的生成规则为如果<逻辑表达式>
‑
那么<逻辑表达式>规则；推理机（142）生成的参数化特征返回并存储在知识库（141）中。6.按照权利要求1所述的数字妆容建模系统，其特征在于：生成模块（143）包括生成器与判别器；生成器根据输入生成数据G(z)，判别器根据G(z)给出一个判定D(x)；所述判定D(x)的范围在0到1之间，该判定值D(x)是判别器认为G(z)为真实数据的概率；所述生成器与判别器之间具有目标函数：min(...

【专利技术属性】
技术研发人员：浦泽霖，张浩，
申请(专利权)人：浦泽霖，
类型：发明
国别省市：