CN105809461A - 一种推荐首饰的方法、系统及智能设备 - Google Patents

Abstract

本发明适用于智能设备领域，提供了一种推荐首饰的方法、系统及智能设备。所述方法包括：采集用户的体貌特征信息；将所述体貌特征信息分解成与首饰搭配相关的至少一个体貌特征；结合体貌特征类型数据库和所述体貌特征识别所述体貌特征的类型；结合首饰数据库和所述体貌特征的类型选择适合所述体貌特征的类型的首饰；给用户推送所选择的适合所述体貌特征的类型的首饰。本发明可以将合适的首饰推送给合适的人群。

Description

一种推荐首饰的方法、系统及智能设备

技术领域

本发明属于智能设备领域，尤其涉及一种推荐首饰的方法、系统及智能设备。

背景技术

脸型的分类方法很多。在我国古代的绘画理论和面相书中就有各种各样的分类法。下面是几种常见的脸型分类法：

形态法：

波契(Boych)将人类的脸型分为十种(1)圆形脸型；(2)椭圆形脸型；(3)卵圆形脸型；(4)倒卵圆形脸型；(5)方形脸型；(6)长方形脸型；(7)梯形脸型；(8)倒梯形脸型；(9)菱形脸型；(10)五角形脸型。

字形法：

中国人根据脸型和汉字的相似之处的一种分类方法，通常分为八种：(1)国字形脸型；(2)目字形脸型；(3)田字形脸型；(4)由字形脸型；(5)申字形脸型；(6)甲字形脸型；(7)用字形脸型；(8)风字形脸型。

亚洲人法：

根据亚洲人脸型的特点，一般可以分为八种类型：(1)杏仁形脸型；(2)卵圆形脸型；(3)圆形脸型；(4)长圆形脸型；(5)方形脸型；(6)长方形脸型；(7)菱形脸型；(8)三角形脸型。

此外，还有人提出，人的脸型是一个立体的三维图像，因此也应该从侧面来进行观察。根据人的正侧面轮廓线，将人的脸型分为六种：(1)下凸形脸型；(2)中凸形脸型；(3)上凸形脸型；(4)直线形脸型；(5)中凹形脸型；(6)和谐形脸型。

首饰的选择与脸型有较大的关系，例如长方脸型，这种脸型的特点是上下方、中间长，故佩戴饰物应适当增加脸部横中线的宽度。瓜子脸型，上方下削或额大颚尖，属于适宜佩戴多种首饰的脸型，基本适合各种各样的配饰，可佩戴大朵状耳插或垂饰简练的荡环，项链应细而短，以利增加下颚的宽度而避免产生脸部被拉长的感觉。圆脸型，装饰的原则是使两颊变窄，上下延长，上部可依靠将头发吹高垫厚来解决，下部则要通过佩戴细长的项链来拉长，耳饰则切不宜太大。

随着时代的变迁，人们的发型也发生了巨大的变化，发型的式样也越来越丰富多彩了，而不同的发型与不同的首饰搭配会出现意想不到的效果，例如露耳式发型，那么适合搭配插环和荡环的耳环，需要注意的是大颗粒耳插较适合下半部脸较丰满的人群，而厚发的人群还是选择荡环较好，头发薄的应选择小而轻盈的耳饰。长发型，长发飘飘的女性能够全面散发出气场，这类人群在挑选首饰时适合细而短的项链，如二锉链、方丝链、S链、双套链、宝石花式链等。

而目前首饰种类繁多，现有技术没有提供如何将合适的首饰推送给合适的人群的技术方案。

发明内容

本发明的目的在于提供一种推荐首饰的方法、系统及智能设备，旨在解决现有技术没有提供如何将合适的首饰推送给合适的人群的问题。

第一方面，本发明提供了一种推荐首饰的方法，所述方法包括：

采集用户的体貌特征信息；

将所述体貌特征信息分解成与首饰搭配相关的至少一个体貌特征；

结合体貌特征类型数据库和所述体貌特征识别所述体貌特征的类型；

结合首饰数据库和所述体貌特征的类型选择适合所述体貌特征的类型的首饰；

给用户推送所选择的适合所述体貌特征的类型的首饰。

第二方面，本发明提供了一种推荐首饰的系统，所述系统包括：

采集模块，用于采集用户的体貌特征信息；

分解模块，用于将所述体貌特征信息分解成与首饰搭配相关的至少一个体貌特征；

识别模块，用于结合体貌特征类型数据库和所述体貌特征识别所述体貌特征的类型；

选择模块，用于结合首饰数据库和所述体貌特征的类型选择适合所述体貌特征的类型的首饰；

推送模块，用于给用户推送所选择的适合所述体貌特征的类型的首饰。

第三方面，本发明提供了一种包括上述的推荐首饰的系统的智能设备。

在本发明中，由于采集用户的体貌特征信息；将所述体貌特征信息分解成与首饰搭配相关的至少一个体貌特征；结合体貌特征类型数据库和所述体貌特征识别所述体貌特征的类型；结合首饰数据库和所述体貌特征的类型选择适合所述体貌特征的类型的首饰；给用户推送所选择的适合所述体貌特征的类型的首饰。因此本发明可以将合适的首饰推送给合适的人群。

附图说明

图1是本发明实施例一提供的推荐首饰的方法的流程图。

图2是本发明实施例二提供的推荐首饰的系统的结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。

实施例一：

请参阅图1，本发明实施例一提供的推荐首饰的方法包括以下步骤：

S101、采集用户的体貌特征信息；

在本发明实施例一中，S101具体为：

通过摄像头给用户拍照，得到用户的体貌特征信息；或者，

接收用户输入的用户的照片，得到用户的体貌特征信息。

在本发明实施例一中，通过摄像头给用户拍照时，默认情况下，是拍用户的头像，主要是为了避免采集到数据量过大的问题；当然，也可以选择拍用户的全身，并接收用户输入的身高信息，因为需要根据身高信息来判别年龄及与首饰匹配程度。

S102、将所述体貌特征信息分解成与首饰搭配相关的至少一个体貌特征；

在本发明实施例一中，与首饰搭配相关的体貌特征包括脸部、发型和体型等。

S102具体为：

将所述体貌特征信息分解成脸部特征，或者，脸部特征和发型特征，或者，脸部特征和体型特征，或者，脸部特征、发型特征和体型特征，并通过坐标标定体貌特征的位置。

在本发明实施例一中，将所述体貌特征信息分解成脸部特征具体可以包括以下步骤：

检测脸部图像中的双眼形心坐标以及脸部轮廓，得到脸部特征。而具体根据脸部图像的双眼形心坐标和脸部轮廓得到脸部特征的方法为本领域的公知常识，在此不再赘述。

S103、结合体貌特征类型数据库和所述体貌特征识别所述体貌特征的类型；

所述体貌特征类型数据库存储了体貌特征和类型的对应关系。

所述体貌特征类型数据库包括脸型及肤色类型数据库、发型及头发颜色类型数据库和体型类型数据库。

在本发明实施例一中，S103具体可以为：

结合脸型及肤色类型数据库和所述脸部特征识别脸型及肤色。

S103具体也可以为：

结合脸型及肤色类型数据库和所述脸部特征识别脸型及肤色；和

结合发型及头发颜色类型数据库和发型特征识别发型及头发颜色。

S103具体也可以为：

结合脸型及肤色类型数据库和所述脸部特征识别脸型及肤色；和

结合体型类型数据库和体型特征识别体型。

S103具体也可以为：

结合脸型及肤色类型数据库和所述脸部特征识别脸型及肤色；

结合发型及头发颜色类型数据库和发型特征识别发型及头发颜色；和

结合体型类型数据库和体型特征识别体型。

在本发明实施例一中，脸型及肤色类型数据库中存储了圆形脸型、椭圆形脸型、卵圆形脸型、倒卵圆形脸型、方形脸型、长方形脸型、梯形脸型、倒梯形脸型、菱形脸型、五角形脸型等十种脸型。还存储了白皮肤、黄皮肤和黑皮肤等三种肤色。

发型及头发颜色类型数据库中存储了直发和卷发两种发型，还存储了白头发和黑头发两种头发颜色。

体型类型数据库中存储了高身材、中等身材和矮身材三种体型。

S104、结合首饰数据库和所述体貌特征的类型选择适合所述体貌特征的类型的首饰。

所述首饰数据库存储了首饰和体貌特征的类型的对应关系。

在本发明实施例一中，当包括多种体貌特征的类型时，S104具体包括以下步骤：

对多种体貌特征的类型进行归一化处理；

结合首饰数据库和归一化后的体貌特征的类型推荐适合所述体貌特征的类型的首饰。

因为脸型的种类很多，如果按照以上十种脸型建立向量，则会加大后续归类判断的难度，为此可以选取比较常见的脸型，或者当前数据库中比较多的样本数据。为了讨论描述的方便。在本发明实施例一中，建立如下要素集向量：

I＝{圆脸,白皮肤，直发，白头发，高身材}

以上要素集向量虽然建立起来，但是还是比较难于用具体的数值建立起比较准确的描述，例如人的头发可能是花白这个颜色，很难说它是白色头发，还是黑色头发，为此需要建立起相应的数学模型。需要将上述的要素集向量的每个元素都建立起相应的数学模型，对其描述。例如头发颜色的数学模型如下：

A(x)＝{1x＝255；

x/255}

以上公式表明当人的头发颜色x的值等于255时，则A(255)＝1；其余则x/255。

同样白色皮肤的数学模型也是。

高身材的数学模型如下：

G(y)＝{1当175<y；y/175当y<175}

至此要素集向量已经建立，从以上分析中可以发现要素中的元素值是从零到1的大小，被归一化。但是目前还是不能知道根据以上的输入数据将那些首饰推送给相应的用户，为此需要将首饰的类型进行归类，首饰类型很多，这个需要根据研究用户行为的需求进行前期的分类，也可以根据当前样本库的内容进行分类。

假设目前建立的分类为：V＝{V1、V2、V3、V4，V5}＝{二锉链、方丝链、S链、双套链、宝石花式链}。

则需要建立分类V与要素集向量的对应关系，这个对应关系也是相应的数学模型，并且其中的值也被归一化。

至此当有一个要素集向量输入时，可以建立一个归类矩阵R。

但是目前我们仍然无法评判这个要素集向量的输入I1到底归为哪一类，所以需要根据多次用户的输入进行采样建立起权重矩阵R，也就是归类矩阵。

则I矩阵乘以归类矩阵R获得向量，取其中向量的最大值，即可知道归为哪一类，如果V3的值最大，则推荐S链，随着用户的输入的增多，矩阵R也会逐步修正，使其各个元素的值更为精确。

S105、给用户推送所选择的适合所述体貌特征的类型的首饰。

本发明实施例一提供的推荐首饰的方法举例说明如下：

当用户坐在智能设备前，通过摄像头采集到用户的体貌特征信息，将用户的体貌特征信息分解成脸部、发型、体型三部分，结合脸型及肤色类型数据库和所述脸部特征识别脸型及肤色；结合发型及头发颜色类型数据库和发型特征识别发型及头发颜色；结合体型类型数据库和体型特征识别体型，然后输出相应的值，这些数值与要素集向量相对应，假设结合发型及头发颜色类型数据库和发型特征识别出头发颜色值为255，则根据建立的头发数学模型，则要素集向量：

I＝{圆脸,白皮肤，直发，白头发，高身材}中，白头发元素的值为1，假设各个识别输出的值，经过相应的数学模型计算后得到输入向量I1＝{0.5,0.9,1,1,0.5}，现在I1已经确定，那我们要对其推送那些首饰，所以要计算其归为哪类。I1矩阵乘以归类矩阵R获得向量G，假设G＝{0,0.1,0.9,0.2,0.5}，其中的元素最大值为0.9，对应V＝{V1、V2、V3、V4，V5}＝{二锉链、方丝链、S链、双套链、宝石花式链}。可以看出我们应该推荐V3＝S链。

在本发明实施例一中，由于采集用户的体貌特征信息；将所述体貌特征信息分解成与首饰搭配相关的至少一个体貌特征；结合体貌特征类型数据库和所述体貌特征识别所述体貌特征的类型；结合首饰数据库和所述体貌特征的类型选择适合所述体貌特征的类型的首饰；给用户推送所选择的适合所述体貌特征的类型的首饰。因此本发明可以将合适的首饰推送给合适的人群。

实施例二：

图2示出了本发明实施例二提供的推荐首饰的系统的组成结构，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。

该推荐首饰的系统可以是运行于各智能设备的软件单元、硬件单元或者软硬件相结合的单元，也可以作为独立的挂件集成到所述智能设备中。

本发明实施例二提供的推荐首饰的系统包括：采集模块11、分解模块12、识别模块13、选择模块14和推送模块15，其中，

采集模块11，用于采集用户的体貌特征信息；

分解模块12，用于将所述体貌特征信息分解成与首饰搭配相关的至少一个体貌特征；

识别模块13，用于结合体貌特征类型数据库和所述体貌特征识别所述体貌特征的类型；

所述体貌特征类型数据库存储了体貌特征和类型的对应关系。

所述体貌特征类型数据库包括脸型及肤色类型数据库、发型及头发颜色类型数据库和体型类型数据库。

在本发明实施例二中，识别模块13具体可以用于：

结合脸型及肤色类型数据库和所述脸部特征识别脸型及肤色。

识别模块13具体也可以用于：

结合脸型及肤色类型数据库和所述脸部特征识别脸型及肤色；和

结合发型及头发颜色类型数据库和发型特征识别发型及头发颜色。

识别模块13具体也可以用于：

结合脸型及肤色类型数据库和所述脸部特征识别脸型及肤色；和

结合体型类型数据库和体型特征识别体型。

识别模块13具体也可以用于：

结合脸型及肤色类型数据库和所述脸部特征识别脸型及肤色；

结合发型及头发颜色类型数据库和发型特征识别发型及头发颜色；和

结合体型类型数据库和体型特征识别体型。

在本发明实施例二中，脸型及肤色类型数据库中存储了圆形脸型、椭圆形脸型、卵圆形脸型、倒卵圆形脸型、方形脸型、长方形脸型、梯形脸型、倒梯形脸型、菱形脸型、五角形脸型等十种脸型。还存储了白皮肤、黄皮肤和黑皮肤等三种肤色。

发型及头发颜色类型数据库中存储了直发和卷发两种发型，还存储了白头发和黑头发两种头发颜色。

体型类型数据库中存储了高身材、中等身材和矮身材三种体型。

选择模块14，用于结合首饰数据库和所述体貌特征的类型选择适合所述体貌特征的类型的首饰；

因为脸型的种类很多，如果按照以上十种脸型建立向量，则会加大后续归类判断的难度，为此可以选取比较常见的脸型，或者当前数据库中比较多的样本数据。为了讨论描述的方便。在本发明实施例一中，建立如下要素集向量：

I＝{圆脸,白皮肤，直发，白头发，高身材}

以上要素集向量虽然建立起来，但是还是比较难于用具体的数值建立起比较准确的描述，例如人的头发可能是花白这个颜色，很难说它是白色头发，还是黑色头发，为此需要建立起相应的数学模型。需要将上述的要素集向量的每个元素都建立起相应的数学模型，对其描述。例如头发颜色的数学模型如下：

A(x)＝{1x＝255；

x/255}

以上公式表明当人的头发颜色x的值等于255时，则A(255)＝1；其余则x/255。

同样白色皮肤的数学模型也是。

高身材的数学模型如下：

G(y)＝{1当175<y；y/175当y<175}

至此要素集向量已经建立，从以上分析中可以发现要素中的元素值是从零到1的大小，被归一化。但是目前还是不能知道根据以上的输入数据将那些首饰推送给相应的用户，为此需要将首饰的类型进行归类，首饰类型很多，这个需要根据研究用户行为的需求进行前期的分类，也可以根据当前样本库的内容进行分类。

假设目前建立的分类为：V＝{V1、V2、V3、V4，V5}＝{二锉链、方丝链、S链、双套链、宝石花式链}。

则需要建立分类V与要素集向量的对应关系，这个对应关系也是相应的数学模型，并且其中的值也被归一化。

至此当有一个要素集向量输入时，可以建立一个归类矩阵R。

但是目前我们仍然无法评判这个要素集向量的输入I1到底归为哪一类，所以需要根据多次用户的输入进行采样建立起权重矩阵R，也就是归类矩阵。

则I矩阵乘以归类矩阵R获得向量，取其中向量的最大值，即可知道归为哪一类，如果V3的值最大，则推荐S链，随着用户的输入的增多，矩阵R也会逐步修正，使其各个元素的值更为精确。

推送模块15，用于给用户推送所选择的适合所述体貌特征的类型的首饰。

在本发明实施例二中，所述采集模块11具体用于：

通过摄像头给用户拍照，得到用户的体貌特征信息；或者，

接收用户输入的用户的照片，得到用户的体貌特征信息。

在本发明实施例二中，通过摄像头给用户拍照时，默认情况下，是拍用户的头像，主要是为了避免采集到数据量过大的问题；当然，也可以选择拍用户的全身，并接收用户输入的身高信息，因为需要根据身高信息来判别年龄及与首饰匹配程度。

在本发明实施例二中，与首饰搭配相关的体貌特征包括脸部、发型和体型；

所述分解模块12具体用于：将所述体貌特征信息分解成脸部特征，或者，脸部特征和发型特征，或者，脸部特征和体型特征，或者，脸部特征、发型特征和体型特征，并通过坐标标定体貌特征的位置。

在本发明实施例二中，当包括多种体貌特征的类型时，所述选择模块14具体包括：

归一化模块，用于对多种体貌特征的类型进行归一化处理；

推荐模块，用于结合首饰数据库和归一化后的体貌特征的类型推荐适合所述体貌特征的类型的首饰。

在本发明实施例二中，由于采集用户的体貌特征信息；将所述体貌特征信息分解成与首饰搭配相关的至少一个体貌特征；结合体貌特征类型数据库和所述体貌特征识别所述体貌特征的类型；结合首饰数据库和所述体貌特征的类型选择适合所述体貌特征的类型的首饰；给用户推送所选择的适合所述体貌特征的类型的首饰。因此本发明可以将合适的首饰推送给合适的人群。

本发明实施例还提供了一种包括本发明实施例二提供的推荐首饰的系统的智能设备。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述系统的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的系统和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本发明实施例各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccessMemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种推荐首饰的方法，其特征在于，所述方法包括：

采集用户的体貌特征信息；

将所述体貌特征信息分解成与首饰搭配相关的至少一个体貌特征；

结合体貌特征类型数据库和所述体貌特征识别所述体貌特征的类型；

结合首饰数据库和所述体貌特征的类型选择适合所述体貌特征的类型的首饰；

给用户推送所选择的适合所述体貌特征的类型的首饰。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集用户的体貌特征信息具体为：

通过摄像头给用户拍照，得到用户的体貌特征信息；或者，

接收用户输入的用户的照片，得到用户的体貌特征信息。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，与首饰搭配相关的体貌特征包括脸部、发型和体型；

所述将所述体貌特征信息分解成与首饰搭配相关的至少一个体貌特征具体为：

将所述体貌特征信息分解成脸部特征，或者，脸部特征和发型特征，或者，脸部特征和体型特征，或者，脸部特征、发型特征和体型特征，并通过坐标标定体貌特征的位置。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述体貌特征类型数据库包括脸型及肤色类型数据库、发型及头发颜色类型数据库和体型类型数据库；

所述结合体貌特征类型数据库和所述体貌特征识别所述体貌特征的类型具体为：

结合脸型及肤色类型数据库和所述脸部特征识别脸型及肤色；

或者，

所述结合体貌特征类型数据库和所述体貌特征识别所述体貌特征的类型具体为：

结合脸型及肤色类型数据库和所述脸部特征识别脸型及肤色；和

结合发型及头发颜色类型数据库和发型特征识别发型及头发颜色；

或者，

所述结合体貌特征类型数据库和所述体貌特征识别所述体貌特征的类型具体为：

结合脸型及肤色类型数据库和所述脸部特征识别脸型及肤色；和

结合体型类型数据库和体型特征识别体型；

或者，

所述结合体貌特征类型数据库和所述体貌特征识别所述体貌特征的类型具体为：

结合脸型及肤色类型数据库和所述脸部特征识别脸型及肤色；

结合发型及头发颜色类型数据库和发型特征识别发型及头发颜色；和

结合体型类型数据库和体型特征识别体型。

5.如权利要求1或4所述的方法，其特征在于，当包括多种体貌特征的类型时，所述结合首饰数据库和所述体貌特征的类型选择适合所述体貌特征的类型的首饰具体包括：

对多种体貌特征的类型进行归一化处理；

结合首饰数据库和归一化后的体貌特征的类型推荐适合所述体貌特征的类型的首饰。

6.一种推荐首饰的系统，其特征在于，所述系统包括：

采集模块，用于采集用户的体貌特征信息；

分解模块，用于将所述体貌特征信息分解成与首饰搭配相关的至少一个体貌特征；

识别模块，用于结合体貌特征类型数据库和所述体貌特征识别所述体貌特征的类型；

选择模块，用于结合首饰数据库和所述体貌特征的类型选择适合所述体貌特征的类型的首饰；

推送模块，用于给用户推送所选择的适合所述体貌特征的类型的首饰。

7.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述采集模块具体用于：

通过摄像头给用户拍照，得到用户的体貌特征信息；或者，

接收用户输入的用户的照片，得到用户的体貌特征信息。

8.如权利要求6所述的系统，其特征在于，与首饰搭配相关的体貌特征包括脸部、发型和体型；

所述分解模块具体用于：将所述体貌特征信息分解成脸部特征，或者，脸部特征和发型特征，或者，脸部特征和体型特征，或者，脸部特征、发型特征和体型特征，并通过坐标标定体貌特征的位置。

9.如权利要求6或8所述的系统，其特征在于，当包括多种体貌特征的类型时，所述选择模块具体包括：

归一化模块，用于对多种体貌特征的类型进行归一化处理；

推荐模块，用于结合首饰数据库和归一化后的体貌特征的类型推荐适合所述体貌特征的类型的首饰。

10.一种包括权利要求6至9任一项所述的推荐首饰的系统的智能设备。