[发明专利]妆容评估方法、装置、化妆镜和存储介质

权利要求书

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.根据权利要求4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的步骤，还包括：

对所述轻量级深度学习模型中的滤波器进行裁剪。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述轻量级深度学习模型中的滤波器进行裁剪的步骤，包括：

按照所述轻量级深度学习模型中滤波器的权重，确定筛选阈值；

按照所述筛选阈值对所述滤波器进行裁剪。

7.一种妆容评估装置，其特征在于，所述装置包括：

图像获取模块，用于获取用户的脸部图像；以及

妆容检测模块，用于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。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

训练数据获取模块，用于获取训练图像和所述训练图像对应的预设妆容评分；

模型训练模块，用于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；

模型压缩模块，用于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。

9.一种化妆镜，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。