[发明专利]实现化妆效果建议的方法与系统以及存储介质

权利要求书

1.一种在计算器装置中实现化妆效果建议的方法，其特征在于，所述方法包括：

产生一用于描述化妆效果的数字图像集合，所述化妆效果代表化妆趋势；

分析所述数字图像集合，并且提取目标属性；

建构一化妆建议条目的数据库，所述数据库包括所述数字图像集合以及所提取的所述目标属性；

从一用户接收一包括所述用户的脸部图像的查询请求；

查询所述数据库并且获得一第一数量化妆建议；

合并在所述第一数量化妆建议中的多个化妆建议以产生一第二数量化妆建议；

显示所述第二数量化妆建议中的至少一部分，并且接收来自所述用户的选择；以及.

执行一对应所述选择的化妆效果的虚拟应用程序。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括:过滤所述第二数量化妆建议，以产生一第三数量化妆建议，其中显示出的所述第二数量化妆建议的所述至少一部分包括所述第三数量的化妆建议。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，过滤所述第二数量化妆建议以产生所述第三数量化妆建议包括：

根据以下至少一项对所述第二数量化妆建议进行优先排序：与查询请求相关的时间戳、用户偏好以及当前的化妆趋势。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用一网络爬虫服务执行所述数字图像集合的产生，其中，所述网络爬虫服务从社交媒体网站提取至少一些所述数字图像。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用一深度神经网络模型执行所述数字图像集合的分析，并且提取所述目标属性，其中所述目标属性包括一高维向量。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述高维向量包括以下至少一种表示：脸部轮廓、发型、头发颜色、头部形状、脸部特征的大小和形状以及化妆效果。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：

预训练所述深度神经网络模型，以区分出对应个人不同特性的脸部；

通过最小化每个样本与具有一相同特性的所有样本的中心之间的距离，以微调所述深度神经网络模型；以及

通过最大化匹配脸部之间的相似度和最大化不匹配脸部之间的距离来微调所述深度神经网络模型。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据库中的每个所述条目进一步包括一当收集每个所述数字图像时的时间戳以及一描述符。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，合并所述化妆建议以产生所述第二数量化妆建议包括：

在所述数据库中对满足一相似度阈值的脸部进行分组；以及

对于所述每组脸部，随机选择一个脸部作为代表脸部。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述数据库中的每个所述脸部都描绘了一相对应的化妆效果。

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，对所述数据库中的所述脸部进行分组包括：

将表现出所述阈值相似度的化妆效果的脸部归为一相同类别；以及

计算每个所述类别的平均值，以产生每个所述类别的代表值。

12.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二数量化妆建议中的每一个包括以下至少一项：

社交媒体信息；以及

建议的化妆产品。