[发明专利]用于基于机器学习的视觉设备选择的装置

说明书

本披露内容涉及确定用于患者或用户的视觉设备。在实施例中，基于机器学习的方法在标记的面部和视觉设备的数据库的上下文中考虑用户的面部，所述标记的图像中的每一个反映了建议的视觉设备相对于患者或用户的面部的美学价值。

技术领域

本披露内容涉及眼睛配戴物，具体地涉及视觉设备与患者面部的匹配。

背景技术

在选择新的视觉设备或眼睛配戴物的过程中，患者经常需要进行自我审视，以确定他们脸上的新眼睛配戴物的美感。与此同时，患者可能会纠结于其自己对脸上新眼睛配戴物的看法以及第三方(例如，朋友、家人、专业人士等)对脸上新眼睛配戴物是否合适的假想看法。考虑到审美吸引力以及眼睛配戴物对正确视力的必要性，眼睛配戴物选择的任务可能是繁重的，没有有效的方法来自信地购买一套用户、用户的医生和用户的朋友一定会满意的眼睛配戴物。本披露内容提供了此问题的解决方案。

前述“背景”说明是为了总体上介绍本披露内容的上下文。发明人的工作(在本背景部分中所描述的程度上)、以及说明书中在申请之时可能不被认定为现有技术的方面，既没有明确地也没有隐含地承认是针对本发明的现有技术。

发明内容

本披露内容涉及一种用于确定适合的视觉设备的装置、方法和计算机可读存储介质。

根据实施例，本披露内容进一步涉及一种用于确定适合的视觉设备的装置，所述装置包括处理电路系统，所述处理电路系统被配置为：接收至少一个输入，所述至少一个输入包括人的面部图像；将神经网络应用于所述至少一个输入，所述神经网络生成所述至少一个输入的至少一个适合性度量；并且基于由所述神经网络生成的所述至少一个适合性度量，确定所述适合的视觉设备，其中，所述至少一个适合性度量与所述人的面部与视觉设备之间的相关性同步相对应。

根据实施例，本披露内容进一步涉及一种用于确定适合的视觉设备的方法，所述方法包括通过处理电路系统接收至少一个输入，所述至少一个输入包括人的面部图像；通过所述处理电路系统将神经网络应用于所述至少一个输入，所述神经网络生成所述至少一个输入的至少一个适合性度量；以及通过所述处理电路系统、基于由所述神经网络生成的所述至少一个适合性度量来确定所述适合的视觉设备，其中，所述神经网络包括隐式输入，其中，所述至少一个适合性度量与所述人的面部与视觉设备之间的相关性同步相对应。

前面的段落是作为一般性介绍提供的，而不旨在限制以下权利要求的范围。通过参考以下结合附图的详细说明，将最好地理解所描述的实施例以及进一步优点。

附图说明

将容易获得对本披露内容的更全面了解及其许多的伴随优点，因为这些优点通过参考以下详细说明、在结合附图考虑时将变得更好理解，在附图中：

图1是根据本披露内容的示例性实施例的基于机器学习的视觉设备选择工具的实施方式的流程图；

图2A是根据本披露内容的示例性实施例的图像输入过程的一个方面的示意图；

图2B是根据本披露内容的示例性实施例的图像准备过程的一个方面的示意图；

图3是根据本披露内容的示例性实施例的图像准备过程的一个方面的示意图；

图4是根据本披露内容的示例性实施例的视觉设备选择工具的神经网络的训练过程的流程图的一个方面；

图5A是根据本披露内容的示例性实施例的标记过程的输入的示意图；

图5B是根据本披露内容的示例性实施例的标记过程的示意图；

图6A是根据本披露内容的示例性实施例的基于机器学习的视觉设备选择工具的训练过程的输入的图；

图6B是根据本披露内容的示例性实施例的基于机器学习的视觉设备选择工具的训练过程的输入的图；