CN108345849A - 一种面部识别方法及其设备 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开一种面部识别方法及其设备，其中方法包括如下步骤：在当前所输入的人脸图像中提取目标五官特征，并获取所述目标五官特征与面部类型集合中面部类型的匹配得分；根据所述匹配得分从面部类型集合中获取与所述面部类型匹配的目标面部类型；获取所述目标面部类型对应的化妆方式信息，并显示所述化妆方式信息。采用本发明，可以使五官特征的判断过程更为简洁，提高妆容选择的正确率，节约化妆时间。
Description
技术领域
本发明涉及电子技术领域，尤其涉及一种面部识别方法及其设备。
背景技术
在现代社会中，人们的仪容仪表越来越受到重视，在很多场合都需要去化妆，例如去面试或者去参加聚会等等，随着电子科技的不断的开发和完善，人们可以从手机和平板电脑等终端网络上获取化妆的方法，但是现有的一些妆容推荐方案都属于文档书写，或者是针对某一种五官类型化妆视频教程，然后让用户自己去判断并选择妆容，这种用户根据自己的五官类型选择妆容的方法存在很多弊端，用户可能无法精准确定自己的五官类型，并且在妆容的选择上可能有错误，导致用户所选择的妆容不符合大众审美，并在错误的妆容上浪费大量的时间。
发明内容
本发明实施例提供一种方法及其设备，可以使五官特征的判断过程更为简洁，提高妆容选择的正确率，节约化妆时间。
本发明实施例第一方面提供了一种面部识别方法，可包括：
在当前所输入的人脸图像中提取目标五官特征，并获取所述目标五官特征与面部类型集合中面部类型的匹配得分；
根据所述匹配得分从面部类型集合中获取与所述面部类型匹配的目标面部类型；
获取所述目标面部类型对应的化妆方式信息，并显示所述化妆方式信息。
本发明实施例第二方面提供了一种面部识别设备，可包括：
五官特征获取单元，用于在当前所输入的人脸图像中提取目标五官特征，并获取所述目标五官特征与面部类型集合中面部类型的匹配得分；
面部类型获取单元，用于根据所述匹配得分从面部类型集合中获取与所述面部类型匹配的目标面部类型；
信息显示单元，用于获取所述目标面部类型对应的化妆方式信息，并显示所述化妆方式信息。
本发明实施例第三方面提供了一种电子设备，可包括：壳体、处理器、存储器、电路板和电源电路，其中，所述电路板安置在所述壳体围成的空间内部，所述处理器和所述存储器设置在所述电路板上；所述电源电路，用于为所述电子设备的各个电路或器件供电；所述存储器用于存储可执行程序代码；所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于执行以下步骤：
在当前所输入的人脸图像中提取目标五官特征，并获取所述目标五官特征与面部类型集合中面部类型的匹配得分；
根据所述匹配得分从面部类型集合中获取与所述面部类型匹配的目标面部类型；
获取所述目标面部类型对应的化妆方式信息，并显示所述化妆方式信息。
在本发明实施例中，通过在当前所输入的人脸图像中提取目标五官特征，并获取所述目标五官特征与面部类型集合中面部类型的匹配得分，再根据所述匹配得分从面部类型集合中获取与所述面部类型匹配的目标面部类型，进一步获取所述目标面部类型对应的化妆方式信息，并显示所述化妆方式信息。通过对面部类型的自动识别，并智能推荐化妆方法，可以使面部类型的判断过程更为简洁，提高妆容选择的正确率，节约化妆时间。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种面部识别方法的流程示意图；
图2是本发明实施例提供的另一种面部识别方法的流程示意图；
图3是本发明实施例提供的一种面部识别的举例示意图；
图4是本发明实施例提供的一种面部识别的举例示意图；
图5是本发明实施例提供的一种面部识别设备的结构示意图；
图6是本发明实施例提供的另一种面部识别设备的结构示意图；
图7是本发明实施例提供的一种图像生成单元的结构示意图；
图8是本发明实施例提供的一种五官特征获取单元的结构示意图；
图9是本发明实施例提供的一种信息显示单元的结构示意图；
图10是本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例提供的面部识别方法可以应用于给人脸图像提供化妆方法，例如，通过在当前所输入的人脸图像中提取目标五官特征，并获取所述目标五官特征与面部类型集合中面部类型的匹配得分，再根据所述匹配得分从面部类型集合中获取与所述面部类型匹配的目标面部类型，进一步获取所述目标面部类型对应的化妆方式信息，并显示所述化妆方式信息。从而解决了用户无法精准确定自己的五官类型，并且在妆容的选择上可能出现错误的问题，可以使五官类型的判断过程更为简洁，提高妆容选择的正确率，节约化妆时间。
本发明实施例涉及的面部识别设备可以包括：平板电脑、智能手机、个人电脑(PC)、笔记本电脑、掌上电脑以及移动互联网设备(MID)等具备图像显示的终端设备。
请参见图1，为本发明实施例提供了一种面部识别方法的流程示意图。如图1所示，本发明实施例的所述方法可以包括以下步骤S101-步骤S103。
S101，在当前所输入的人脸图像中提取目标五官特征，并获取所述目标五官特征与面部类型集合中面部类型的匹配得分。
具体的，面部识别设备在当前所输入的人脸图像中提取目标五官特征，并获取所述目标五官特征与面部类型集合中面部类型的匹配得分，可以理解的是，所述输入的人脸图像可以是存储于设备中的图像，也可以是采用设备中的相机拍照获取的图像，面部识别设备在人脸图像中提取目标五官特征，所述目标五官特征为所述人脸图像中的像素点特征，面部识别设备进一步获取所述目标五官特征与面部类型集合中面部类型的匹配得分，所述面部类型集合中存储面部类型，所述面部类型可以包括脸型、眼尾、眼距、眼皮、黑眼圈、眉毛、鼻翼、嘴角、肤色等等，其中脸型的类型可以包括长方形脸、正三角形脸、鹅蛋脸、菱形脸、方形脸、圆形脸、倒三角形脸等等，眼尾的类型可以包括下垂、上挑、平行等等，眼距的类型可以包括过宽、过窄、适中等等，眼皮的类型可以包括外双新月型、外双平行型、外双开扇型、内双、单眼皮等等，黑眼圈的类型可以包括无、轻微、较严重、严重等等，眉毛的类型可以包括浓密、适中、稀疏等等，鼻翼的类型可以包括过宽、过窄、适中等等，嘴角的类型可以包括上扬、适中、下垂等等，肤色的类型可以包括透白、白皙、自然、小麦、暗沉、黝黑等等，面部识别设备在面部类型集合中获取面部类型，计算所述面部类型的五官特征与所述目标五官特征的匹配得分。
S102，根据所述匹配得分从面部类型集合中获取与所述面部类型匹配的目标面部类型。
具体的，面部识别设备根据所述匹配得分从面部类型集合中获取与所述面部类型匹配的目标面部类型，可以理解的是，面部识别设备根据匹配规则从所述匹配得分中获取匹配度最高的匹配得分，并从面部类型集合中获取最高匹配得分所属的目标面部类型，例如，若匹配得分越高表示五官特征与面部类型的匹配度越高，则从匹配得分中获取最大的匹配得分，并从面部类型集合中获取最大匹配得分所属的目标面部类型。
S103，获取所述目标面部类型对应的化妆方式信息，并显示所述化妆方式信息。
具体的，面部识别设备获取所述目标面部类型对应的化妆方式信息，并显示所述化妆方式信息，可以理解的是，面部识别设备获取所述目标面部类型对应的化妆方式信息，所述化妆方式信息为针对所述目标面部类型的化妆方法，例如，若目标面部类型为方形脸，则化妆方式信息可以是“在突出的脸颊和棱角的下巴处以及额头靠近发际线处由外向内画上修容，眉毛上挑，但弧度要柔和，在苹果肌处向太阳穴方向斜扫腮红”，并将所述化妆方式信息显示在所述目标面部类型在人脸图像上的位置上。
在本发明实施例中，通过在当前所输入的人脸图像中提取目标五官特征，并获取所述目标五官特征与面部类型集合中面部类型的匹配得分，再根据所述匹配得分从面部类型集合中获取与所述面部类型匹配的目标面部类型，进一步获取所述目标面部类型对应的化妆方式信息，并显示所述化妆方式信息。通过对面部类型的自动识别，并智能推荐化妆方法，可以使面部类型的判断过程更为简洁，提高妆容选择的正确率，节约化妆时间。
请参见图2，为本发明实施例提供了一种面部识别方法的流程示意图。如图2所示，本发明实施例的所述方法可以包括以下步骤S201-步骤S212。
S201，获取训练图像集合中的多个第一图像，分别从面部类型集合中获取针对所述多个第一图像的各第一图像所选择的第一面部类型，并获取所述第一面部类型的第一位置信息。
具体的，面部识别设备获取训练图像集合中的多个第一图像，分别从面部类型集合中获取针对所述多个第一图像的各第一图像所选择的第一面部类型，并获取所述第一面部类型的第一位置信息，可以理解的是，所述训练图像集合存储训练图像，所述训练图像是已知面部类型的人脸图像，面部识别设备从训练图像集合中获取多个第一图像，所述第一图像可以为训练图像集合中任意一张图片，并分别从面部类型集合中获取针对所述多个第一图像的各第一图像所选择的第一面部类型，所述面部类型集合存储面部类型，例如所述多个第一图像中的一张第一图片的面部类型为单眼皮、鼻头过窄、方形脸，则从面部类型集合中选择单眼皮、鼻头过窄、方形脸标记所述第一图片，进一步获取所述第一面部类型的第一位置信息，具体的，可以采用卷积残差神经网络获取所述第一面部类型的第一位置信息。
S202，根据所述第一位置信息在所述多个第一图像上提取各第一图像的第一五官特征，根据所述多个第一图像的第一五官特征随机组合生成第二图像。
具体的，面部识别设备根据所述第一位置信息在所述多个第一图像上提取各第一图像的第一五官特征，根据所述多个第一图像的第一五官特征随机组合生成第二图像，可以理解的是，面部识别设备获取所述第一位置信息，所述第一位置信息在每一张第一图像上都不相同，根据所述第一位置信息在每一张第一图像获取第一图像中上的第一五官特征，所述第一五官特征可以是单眼皮、鼻头过窄、鼻子长度过长、方形脸、圆型脸等等，每一个第一图像中的第一五官特征可以不相同，面部识别设备根据所述第一五官特征随机组合生成第二图像，例如，采用对抗神经网络，接收所述第一五官特征中随机的五官特征，并组合成新的第二图像，并对所述第二图像进行判断，判断所述第二图像为真实图片的概率，若输出结果为“1”，则代表所述第二图像是真实图片，并进行存储，若输出结果为“0”，则代表所述第二图像不是真实图片，删除该生成的图片。
S203，从面部类型集合中获取针对所述第二图像所选择的第二面部类型，并获取所述第二面部类型的第二位置信息。
具体的，面部识别设备从面部类型集合中获取针对所述第二图像所选择的第二面部类型，并获取所述第二面部类型的第二位置信息，可以理解的是，面部识别设备从面部类型集合中获取针对所述第二图像所选择的第二面部类型，所述第二图像可以为采用对抗神经网络判断为“真实”的图像，所述面部类型集合存储面部类型，例如所述第二图像中的面部类型为单眼皮、鼻头过窄、方形脸，则从面部类型集合中选择单眼皮、鼻头过窄、方形脸标记所述第二图像，进一步获取所述第二面部类型的第二位置信息，具体的，可以采用卷积残差神经网络获取所述第二面部类型的第二位置信息。
S204，将所述第一图像以及所述第一位置信息和所述第二图像以及所述第二位置信息存储于数据集合。
具体的，面部识别设备将所述第一图像以及所述第一位置信息和所述第二图像以及所述第二位置信息存储于数据集合，可以理解的是，所述数据集合用于存储人脸图像，面部识别设备将所述第一图像以及所述第一位置信息和所述第二图像以及所述第二位置信息存储于数据集合，所述第一位置信息为所述第一图像上五官特征在第一图像上的位置，所述第二位置信息为所述第二图像上五官特征在第二图像上的位置。
S205，在所述数据集合中根据所述第一位置信息和所述第二位置信息获取所有图像的五官特征，并获取所述五官特征的权重参数。
具体的，面部识别设备在所述数据集合中根据所述第一位置信息和所述第二位置信息获取所有图像的五官特征，并获取所述五官特征的权重参数，可以理解的是，面部识别设备根据所述第一位置信息和所述第二位置信息所指示的位置在所述数据集合中提取所有图像的五官特征，所述目标五官特征为所述人脸图像中的像素点特征，所述所有图像包括第一图片和第二图片，根据图像中的面部类型计算所述五官特征的权重参数，所述权重参数为五官特征在面部类型中该五官特征的影响因素和权重比例。
S206，获取所述人脸图像的目标五官特征，获取目标五官特征所属的特征类别，并在所述人脸图像上获取所述目标五官特征的目标位置信息。
具体的，面部识别设备获取所述人脸图像的目标五官特征，获取目标五官特征所属的特征类别，并在所述人脸图像上获取所述目标五官特征的目标位置信息，可以理解的是，面部识别设备在人脸图像中提取目标五官特征，所述目标五官特征为所述人脸图像中的像素点特征，进一步对所述目标五官特征进行分类以获取目标五官特征所属的特征类别，所述特征类别包括眼睛类型、鼻子类型、脸型等等，并在所述人脸图像上获取所述目标五官特征的目标位置信息。具体的可以采用卷积残差网络对目标五官特征进行识别获取目标五官特征所属的特征类别，并获取所述目标五官特征的目标位置信息。
S207，根据所述权重参数计算所述目标五官特征与所述特征类别下的面部类型的匹配得分。
具体的，面部识别设备根据所述权重参数计算所述目标五官特征与所述特征类别下的面部类型的匹配得分，可以理解的是，面部识别设备根据五官特征的权重参数计算所述目标五官特征与所述特征类别下的各面部类型的匹配得分，所述面部类型为面部类型集合中属于特征类别下的面部类型，例如，所述特征类别为眼睛类型，则面部类型为眼睛类型下的面部类型可以包括单眼皮、丹凤眼、眼尾下垂、眼距过宽等等，面部识别设备分别计算目标五官特征与单眼皮、丹凤眼、眼尾下垂、眼距过宽的匹配得分。
S208，根据所述匹配得分从面部类型集合中获取与所述面部类型匹配的目标面部类型。
S209，获取所述目标位置信息，在所述目标位置信息所指示的目标五官特征的位置对所述目标面部类型进行显示。
具体的，面部识别设备获取所述目标位置信息，在所述目标位置信息所指示的目标五官特征的位置对所述目标面部类型进行显示，可以理解的是，面部识别设备获取所述目标面部类型的目标位置信息，在所述目标位置信息所指示的人脸图像的位置对所述目标面部类型进行显示，例如，若目标面部类型为方形脸，则在人脸图像上的脸部位置显示“方形脸”，若目标面部类型为单眼皮，则在人脸图像上的眼睛位置显示“单眼皮”，如图3所示。
S210，针对在人脸图像中所选择的所述目标面部类型，在化妆方式信息集合中获取所述目标面部类型对应的化妆方式信息，并在所述目标位置信息所指示的目标五官特征的位子显示所述化妆方式信息。
具体的，面部识别设备针对在人脸图像中所选择的所述目标面部类型，在化妆方式信息集合中获取所述目标面部类型对应的化妆方式信息，并在所述目标位置信息所指示的目标五官特征的位子显示所述化妆方式信息，可以理解的是，面部识别设备针对在人脸图像中所选择的所述目标面部类型，在化妆方式信息集合中获取所述目标面部类型对应的化妆方式信息，所述人脸图像中可以显示多个面部类型，所述选择的所述目标面部类型为人脸图像中任意一个面部类型，所述化妆方式信息为针对所述目标面部类型的化妆方法，面部识别设备在所述目标位置信息所指示的目标五官特征的位置显示所述化妆方式信息。例如，人脸图像中显示了鼻子长度过长和方形脸两个面部类型，点击“方形脸”这个面部类型，则化妆方式信息可以是“在突出的脸颊和棱角的下巴处以及额头靠近发际线处由外向内画上修容，眉毛上挑，但弧度要柔和，在苹果肌处向太阳穴方向斜扫腮红”，并将所述“方形脸”的化妆方式信息显示在人脸图像上的脸部位置上。
S211，在化妆产品库中获取与所述化妆方式信息对应的化妆产品，并显示所述化妆产品。
具体的，面部识别设备在化妆产品库中获取与所述化妆方式信息对应的化妆产品，并显示所述化妆产品，可以理解的是，所述化妆产品库中存储化妆方式信息对应的化妆产品，面部识别设备在化妆产品库中获取与所述化妆方式信息对应的化妆产品，并显示所述化妆产品。例如，化妆方式信息为关于涂口红的方法，则在化妆产品库中获取商品“口红”，并显示在“商品推荐”的位置，如图4所示。
S212，获取与所述化妆方式信息相关联的推荐内容，并显示所述推荐内容。
具体的，面部识别设备获取与所述化妆方式信息相关联的推荐内容，并显示所述推荐内容，可以理解的是，面部识别设备从网络论坛或网络贴吧获取与所述化妆方式信息相关联的推荐内容，并显示所述推荐内容。所述推荐内容可以是化妆教程、保养方法等等，例如，若化妆方式信息为关于画眉毛的方法，则推荐内容可以是网络论坛上关于画眉毛的视频教程，并将所述视频教程显示在“趣味推荐”的位置，如图4所示。
其中，本发明实施例的步骤S208参见图1所示实施例的步骤S102的具体描述，在此不进行赘述。
在本发明实施例中，通过在当前所输入的人脸图像中提取目标五官特征，并获取所述目标五官特征与面部类型集合中面部类型的匹配得分，再根据所述匹配得分从面部类型集合中获取与所述面部类型匹配的目标面部类型，进一步获取所述目标面部类型对应的化妆方式信息，并显示所述化妆方式信息。通过对面部类型的自动识别，并智能推荐化妆方法，可以使面部类型的判断过程更为简洁，提高妆容选择的正确率，节约化妆时间。
请参见图5，为本发明实施例提供了一种面部识别设备的结构示意图。如图5所示，本发明实施例的所述面部识别设备1可以包括：五官特征获取单元11、面部类型获取单元12和信息显示单元13。
五官特征获取单元11，用于在当前所输入的人脸图像中提取目标五官特征，并获取所述目标五官特征与面部类型集合中面部类型的匹配得分。
具体的，五官特征获取单元11在当前所输入的人脸图像中提取目标五官特征，并获取所述目标五官特征与面部类型集合中面部类型的匹配得分，可以理解的是，所述输入的人脸图像可以是存储于设备中的图像，也可以是采用设备中的相机拍照获取的图像，五官特征获取单元11在人脸图像中提取目标五官特征，所述目标五官特征为所述人脸图像中的像素点特征，五官特征获取单元11进一步获取所述目标五官特征与面部类型集合中面部类型的匹配得分，所述面部类型集合中存储面部类型，所述面部类型可以包括脸型、眼尾、眼距、眼皮、黑眼圈、眉毛、鼻翼、嘴角、肤色等等，其中脸型的类型可以包括长方形脸、正三角形脸、鹅蛋脸、菱形脸、方形脸、圆形脸、倒三角形脸等等，眼尾的类型可以包括下垂、上挑、平行等等，眼距的类型可以包括过宽、过窄、适中等等，眼皮的类型可以包括外双新月型、外双平行型、外双开扇型、内双、单眼皮等等，黑眼圈的类型可以包括无、轻微、较严重、严重等等，眉毛的类型可以包括浓密、适中、稀疏等等，鼻翼的类型可以包括过宽、过窄、适中等等，嘴角的类型可以包括上扬、适中、下垂等等，肤色的类型可以包括透白、白皙、自然、小麦、暗沉、黝黑等等，五官特征获取单元11在面部类型集合中获取面部类型，计算所述面部类型的五官特征与所述目标五官特征的匹配得分。
面部类型获取单元12，用于根据所述匹配得分从面部类型集合中获取与所述面部类型匹配的目标面部类型。
具体的，面部类型获取单元12根据所述匹配得分从面部类型集合中获取与所述面部类型匹配的目标面部类型，可以理解的是，面部类型获取单元12根据匹配规则从所述匹配得分中获取匹配度最高的匹配得分，并从面部类型集合中获取最高匹配得分所属的目标面部类型，例如，若匹配得分越高表示五官特征与面部类型的匹配度越高，则从匹配得分中获取最大的匹配得分，并从面部类型集合中获取最大匹配得分所属的目标面部类型。
信息显示单元13，用于获取所述目标面部类型对应的化妆方式信息，并显示所述化妆方式信息。
具体的，信息显示单元13获取所述目标面部类型对应的化妆方式信息，并显示所述化妆方式信息，可以理解的是，信息显示单元13获取所述目标面部类型对应的化妆方式信息，所述化妆方式信息为针对所述目标面部类型的化妆方法，例如，若目标面部类型为方形脸，则化妆方式信息可以是“在突出的脸颊和棱角的下巴处以及额头靠近发际线处由外向内画上修容，眉毛上挑，但弧度要柔和，在苹果肌处向太阳穴方向斜扫腮红”，并将所述化妆方式信息显示在所述目标面部类型在人脸图像上的位置上。
在本发明实施例中，通过在当前所输入的人脸图像中提取目标五官特征，并获取所述目标五官特征与面部类型集合中面部类型的匹配得分，再根据所述匹配得分从面部类型集合中获取与所述面部类型匹配的目标面部类型，进一步获取所述目标面部类型对应的化妆方式信息，并显示所述化妆方式信息。通过对面部类型的自动识别，并智能推荐化妆方法，可以使面部类型的判断过程更为简洁，提高妆容选择的正确率，节约化妆时间。
请参见图6，为本发明实施例提供了一种面部识别设备的结构示意图。如图6所示，本发明实施例的所述面部识别设备1可以包括：五官特征获取单元11、面部类型获取单元12、信息显示单元13、图像生成单元14、存储单元15、参数获取单元16。
图像生成单元14，用于获取训练图像集合中的多个第一图像，分别在所述多个第一图像的各第一图像中获取第一五官特征，根据所述第一五官特征随机组合生成第二图像。
具体的，图像生成单元14获取训练图像集合中的多个第一图像，分别在所述多个第一图像的各第一图像中获取第一五官特征，根据所述第一五官特征随机组合生成第二图像，可以理解的是，所述训练图像集合存储训练图像，所述训练图像是已知面部类型的人脸图像，图像生成单元14从训练图像集合中获取多个第一图像，所述第一图像可以为训练图像集合中任意一张图片，在每一张第一图像获取第一图像中上的第一五官特征，所述第一五官特征可以是单眼皮、鼻头过窄、鼻子长度过长、方形脸、圆型脸等等，每一个第一图像中的第一五官特征可以不相同，面部识别设备根据所述第一五官特征随机组合生成第二图像，例如，采用对抗神经网络，接收所述第一五官特征中随机的五官特征，并组合成新的第二图像，并对所述第二图像进行判断，判断所述第二图像为真实图片的概率，若输出结果为“1”，则代表所述第二图像是真实图片，并进行存储，若输出结果为“0”，则代表所述第二图像不是真实图片，删除该生成的图片。
具体的，请一并参见图7，为本发明实施例提供了一种图像生成单元14的结构示意图。如图7所示，本发明实施例的所述图像生成单元14可以包括：第一面部类型选取子单元141、图像生成子单元142和第二面部类型选取子单元143。
第一面部类型选取子单元141，用于获取训练图像集合中的多个第一图像，分别从面部类型集合中获取针对所述多个第一图像的各第一图像所选择的第一面部类型，并获取所述第一面部类型的第一位置信息。
具体的，第一面部类型选取子单元141获取训练图像集合中的多个第一图像，分别从面部类型集合中获取针对所述多个第一图像的各第一图像所选择的第一面部类型，并获取所述第一面部类型的第一位置信息，可以理解的是，所述训练图像集合存储训练图像，所述训练图像是已知面部类型的人脸图像，第一面部类型选取子单元141从训练图像集合中获取多个第一图像，所述第一图像可以为训练图像集合中任意一张图片，并分别从面部类型集合中获取针对所述多个第一图像的各第一图像所选择的第一面部类型，所述面部类型集合存储面部类型，例如所述多个第一图像中的一张第一图片的面部类型为单眼皮、鼻头过窄、方形脸，则从面部类型集合中选择单眼皮、鼻头过窄、方形脸标记所述第一图片，进一步获取所述第一面部类型的第一位置信息，具体的，可以采用卷积残差神经网络获取所述第一面部类型的第一位置信息。
图像生成子单元142，用于根据所述第一位置信息在所述多个第一图像上提取各第一图像的第一五官特征，根据所述多个第一图像的第一五官特征随机组合生成第二图像。
具体的，图像生成子单元142根据所述第一位置信息在所述多个第一图像上提取各第一图像的第一五官特征，根据所述多个第一图像的第一五官特征随机组合生成第二图像，可以理解的是，图像生成子单元142获取所述第一位置信息，所述第一位置信息在每一张第一图像上都不相同，根据所述第一位置信息在每一张第一图像获取第一图像中上的第一五官特征，所述第一五官特征可以是单眼皮、鼻头过窄、鼻子长度过长、方形脸、圆型脸等等，每一个第一图像中的第一五官特征可以不相同，面部识别设备根据所述第一五官特征随机组合生成第二图像，例如，采用对抗神经网络，接收所述第一五官特征中随机的五官特征，并组合成新的第二图像，并对所述第二图像进行判断，判断所述第二图像为真实图片的概率，若输出结果为“1”，则代表所述第二图像是真实图片，并进行存储，若输出结果为“0”，则代表所述第二图像不是真实图片，删除该生成的图片。
第二面部类型选取子单元143，用于从面部类型集合中获取针对所述第二图像所选择的第二面部类型，并获取所述第二面部类型的第二位置信息。
具体的，第二面部类型选取子单元143从面部类型集合中获取针对所述第二图像所选择的第二面部类型，并获取所述第二面部类型的第二位置信息，可以理解的是，第二面部类型选取子单元143从面部类型集合中获取针对所述第二图像所选择的第二面部类型，所述第二图像可以为采用对抗神经网络判断为“真实”的图像，所述面部类型集合存储面部类型，例如所述第二图像中的面部类型为单眼皮、鼻头过窄、方形脸，则从面部类型集合中选择单眼皮、鼻头过窄、方形脸标记所述第二图像，进一步获取所述第二面部类型的第二位置信息，具体的，可以采用卷积残差神经网络获取所述第二面部类型的第二位置信息。
存储单元15，用于将所述第一图像以及所述第一位置信息和所述第二图像以及所述第二位置信息存储于数据集合。
具体的，存储单元15将所述第一图像以及所述第一位置信息和所述第二图像以及所述第二位置信息存储于数据集合，可以理解的是，所述数据集合用于存储人脸图像，存储单元15将所述第一图像以及所述第一位置信息和所述第二图像以及所述第二位置信息存储于数据集合，所述第一位置信息为所述第一图像上五官特征在第一图像上的位置，所述第二位置信息为所述第二图像上五官特征在第二图像上的位置。
参数获取单元16，用于在所述数据集合中根据所述第一位置信息和所述第二位置信息获取所有图像的五官特征，并获取所述五官特征的权重参数。
具体的，参数获取单元16在所述数据集合中根据所述第一位置信息和所述第二位置信息获取所有图像的五官特征，并获取所述五官特征的权重参数，可以理解的是，参数获取单元16根据所述第一位置信息和所述第二位置信息所指示的位置在所述数据集合中提取所有图像的五官特征，所述目标五官特征为所述人脸图像中的像素点特征，所述所有图像包括第一图片和第二图片，根据图像中的面部类型计算所述五官特征的权重参数，所述权重参数为五官特征在面部类型中该五官特征的影响因素和权重比例。
五官特征获取单元11，用于在当前所输入的人脸图像中提取目标五官特征，并获取所述目标五官特征与面部类型集合中面部类型的匹配得分。
具体的，请一并参见图8，为本发明实施例提供了一种五官特征获取单元11的结构示意图。如图8所示，本发明实施例的所述五官特征获取单元11可以包括：特征类别确定子单元111和特征匹配子单元112。
特征类别确定子单元111，用于获取所述人脸图像的目标五官特征，获取目标五官特征所属的特征类别，并在所述人脸图像上获取所述目标五官特征的目标位置信息。
具体的，特征类别确定子单元111获取所述人脸图像的目标五官特征，获取目标五官特征所属的特征类别，并在所述人脸图像上获取所述目标五官特征的目标位置信息，可以理解的是，特征类别确定子单元111在人脸图像中提取目标五官特征，所述目标五官特征为所述人脸图像中的像素点特征，进一步对所述目标五官特征进行分类以获取目标五官特征所属的特征类别，所述特征类别包括眼睛类型、鼻子类型、脸型等等，并在所述人脸图像上获取所述目标五官特征的目标位置信息。具体的可以采用卷积残差网络对目标五官特征进行识别获取目标五官特征所属的特征类别，并获取所述目标五官特征的目标位置信息。
特征匹配子单元112，用于根据所述权重参数计算所述目标五官特征与所述特征类别下的面部类型的匹配得分。
具体的，特征匹配子单元112根据所述权重参数计算所述目标五官特征与所述特征类别下的面部类型的匹配得分，可以理解的是，特征匹配子单元112根据五官特征的权重参数计算所述目标五官特征与所述特征类别下的各面部类型的匹配得分，所述面部类型为面部类型集合中属于特征类别下的面部类型，例如，所述特征类别为眼睛类型，则面部类型为眼睛类型下的面部类型可以包括单眼皮、丹凤眼、眼尾下垂、眼距过宽等等，面部识别设备分别计算目标五官特征与单眼皮、丹凤眼、眼尾下垂、眼距过宽的匹配得分。
面部类型获取单元12，用于根据所述匹配得分从面部类型集合中获取与所述面部类型匹配的目标面部类型。
信息显示单元13，用于获取所述目标面部类型对应的化妆方式信息，并显示所述化妆方式信息。
具体的，请一并参见图9，为本发明实施例提供了一种信息显示单元13的结构示意图。如图9所示，本发明实施例的所述信息显示单元13可以包括：面部类型显示子单元131、化妆方式显示子单元132、产品显示子单元133和推荐显示子单元134。
面部类型显示子单元131，用于获取所述目标位置信息，在所述目标位置信息所指示的目标五官特征的位置对所述目标面部类型进行显示。
具体的，面部类型显示子单元131获取所述目标位置信息，在所述目标位置信息所指示的目标五官特征的位置对所述目标面部类型进行显示，可以理解的是，面部类型显示子单元131获取所述目标面部类型的目标位置信息，在所述目标位置信息所指示的人脸图像的位置对所述目标面部类型进行显示，例如，若目标面部类型为方形脸，则在人脸图像上的脸部位置显示“方形脸”，若目标面部类型为单眼皮，则在人脸图像上的眼睛位置显示“单眼皮”，如图3所示。
化妆方式显示子单元132，用于针对在人脸图像中所选择的所述目标面部类型，在化妆方式信息集合中获取所述目标面部类型对应的化妆方式信息，并在所述目标位置信息所指示的目标五官特征的位子显示所述化妆方式信息。
具体的，化妆方式显示子单元132针对在人脸图像中所选择的所述目标面部类型，在化妆方式信息集合中获取所述目标面部类型对应的化妆方式信息，并在所述目标位置信息所指示的目标五官特征的位子显示所述化妆方式信息，可以理解的是，化妆方式显示子单元132针对在人脸图像中所选择的所述目标面部类型，在化妆方式信息集合中获取所述目标面部类型对应的化妆方式信息，所述人脸图像中可以显示多个面部类型，所述选择的所述目标面部类型为人脸图像中任意一个面部类型，所述化妆方式信息为针对所述目标面部类型的化妆方法，面部识别设备在所述目标位置信息所指示的目标五官特征的位置显示所述化妆方式信息。例如，人脸图像中显示了鼻子长度过长和方形脸两个面部类型，点击“方形脸”这个面部类型，则化妆方式信息可以是“在突出的脸颊和棱角的下巴处以及额头靠近发际线处由外向内画上修容，眉毛上挑，但弧度要柔和，在苹果肌处向太阳穴方向斜扫腮红”，并将所述“方形脸”的化妆方式信息显示在人脸图像上的脸部位置上。
产品显示子单元133，用于在化妆产品库中获取与所述化妆方式信息对应的化妆产品，并显示所述化妆产品。
具体的，产品显示子单元133在化妆产品库中获取与所述化妆方式信息对应的化妆产品，并显示所述化妆产品，可以理解的是，产品显示子单元133库中存储化妆方式信息对应的化妆产品，产品显示子单元133在化妆产品库中获取与所述化妆方式信息对应的化妆产品，并显示所述化妆产品。例如，化妆方式信息为关于涂口红的方法，则在化妆产品库中获取商品“口红”，并显示在“商品推荐”的位置，如图4所示。
推荐显示子单元134，用于获取与所述化妆方式信息相关联的推荐内容，并显示所述推荐内容。
具体的，推荐显示子单元134获取与所述化妆方式信息相关联的推荐内容，并显示所述推荐内容，可以理解的是，推荐显示子单元134从网络论坛或网络贴吧获取与所述化妆方式信息相关联的推荐内容，并显示所述推荐内容。所述推荐内容可以是化妆教程、保养方法等等，例如，若化妆方式信息为关于画眉毛的方法，则推荐类内容可以是网络论坛上关于画眉毛的视频教程，并将所述视频教程显示在“趣味推荐”的位置，如图4所示。
其中，本发明实施例的面部类型获取单元12参见图3所示实施例的面部类型获取单元12的具体描述，在此不进行赘述。
在本发明实施例中，通过在当前所输入的人脸图像中提取目标五官特征，并获取所述目标五官特征与面部类型集合中面部类型的匹配得分，再根据所述匹配得分从面部类型集合中获取与所述面部类型匹配的目标面部类型，进一步获取所述目标面部类型对应的化妆方式信息，并显示所述化妆方式信息。通过对面部类型的自动识别，并智能推荐化妆方法，可以使面部类型的判断过程更为简洁，提高妆容选择的正确率，节约化妆时间。
请参见图10，为本发明实施例提供了一种电子设备的结构示意图。如图10所示，本发明实施例的所述电子设备可以包括：壳体600、电路板601、处理器602、通信总线603、输入设备604、输出设备605和存储器606，其中，电路板601安置在壳体600围成的空间内部，处理器602、通信总线603、存储器606、输入设备604和输出设备605设置在电路板601上；通信总线603用于实现这些组件之间的连接通信。其中，存储器606可以是高速RAM存储器，也可以是非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。存储器606可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器602的存储设备。其中，处理器602可以结合图3-7所描述的面部识别设备，存储器606中存储可执行程序代码；且处理器602通过读取存储器606中存储的可执行程序代码来运行与可执行程序代码对应的程序，以用于执行以下步骤：
控制输入设备604在当前所输入的人脸图像中提取目标五官特征，并获取所述目标五官特征与面部类型集合中面部类型的匹配得分；
控制输入设备604根据所述匹配得分从面部类型集合中获取与所述面部类型匹配的目标面部类型；
控制输出设备605获取所述目标面部类型对应的化妆方式信息，并显示所述化妆方式信息。
在可选的实施例中，控制处理器602调用存储器606中存储的可执行程序代码执行具体以下操作：
获取训练图像集合中的多个第一图像，分别在所述多个第一图像的各第一图像中获取第一五官特征，根据所述第一五官特征随机组合生成第二图像；
将所述第一图像和所述第二图像存储于数据集合；
在所述数据集合中获取所有图像的五官特征，并获取所述五官特征的权重参数。
在可选的实施例中，控制处理器602获取训练图像集合中的第一图像，并调用存储器606中存储的可执行程序代码执行从所述第一图像中获取第一五官特征，根据所述第一五官特征生成第二图像，具体执行以下操作：
获取训练图像集合中的多个第一图像，分别从面部类型集合中获取针对所述多个第一图像的各第一图像所选择的第一面部类型，并获取所述第一面部类型的第一位置信息；
根据所述第一位置信息在所述多个第一图像上提取各第一图像的第一五官特征，根据所述多个第一图像的第一五官特征随机组合生成第二图像；
从面部类型集合中获取针对所述第二图像所选择的第二面部类型，并获取所述第二面部类型的第二位置信息；
所述将所述第一图像和所述第二图像存储于数据集合，包括：
将所述第一图像以及所述第一位置信息和所述第二图像以及所述第二位置信息存储于数据集合；
所述在所述数据集合中获取所有图像的五官特征，并获取所述五官特征的权重参数，包括：
在所述数据集合中根据所述第一位置信息和所述第二位置信息获取所有图像的五官特征，并获取所述五官特征的权重参数。
在可选的实施例中，控制处理器602调用存储器606中存储的可执行程序代码执行在当前所输入的人脸图像中提取目标五官特征，并获取所述目标五官特征与面部类型集合中面部类型的匹配得分，具体执行以下操作：
获取所述人脸图像的目标五官特征，获取目标五官特征所属的特征类别，并在所述人脸图像上获取所述目标五官特征的目标位置信息；
根据所述权重参数计算所述目标五官特征与所述特征类别下的面部类型的匹配得分。
在可选的实施例中，控制处理器602调用存储器606中存储的可执行程序代码执行获取所述目标面部类型对应的化妆方式信息，并显示所述化妆方式信息，具体执行以下操作：
获取所述目标位置信息，在所述目标位置信息所指示的目标五官特征的位置对所述目标面部类型进行显示；
针对在人脸图像中所选择的所述目标面部类型，在化妆方式信息集合中获取所述目标面部类型对应的化妆方式信息，并在所述目标位置信息所指示的目标五官特征的位子显示所述化妆方式信息；
在化妆产品库中获取与所述化妆方式信息对应的化妆产品，并显示所述化妆产品；
获取与所述化妆方式信息相关联的推荐内容，并显示所述推荐内容。
在本发明实施例中，通过在当前所输入的人脸图像中提取目标五官特征，并获取所述目标五官特征与面部类型集合中面部类型的匹配得分，再根据所述匹配得分从面部类型集合中获取与所述面部类型匹配的目标面部类型，进一步获取所述目标面部类型对应的化妆方式信息，并显示所述化妆方式信息。通过对面部类型的自动识别，并智能推荐化妆方法，可以使面部类型的判断过程更为简洁，提高妆容选择的正确率，节约化妆时间。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory，RAM)等。
以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。
Claims (10)
1.一种面部识别方法，其特征在于，包括：
在当前所输入的人脸图像中提取目标五官特征，并获取所述目标五官特征与面部类型集合中面部类型的匹配得分；
根据所述匹配得分从面部类型集合中获取与所述面部类型匹配的目标面部类型；
获取所述目标面部类型对应的化妆方式信息，并显示所述化妆方式信息。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在当前所输入的人脸图像中提取目标五官特征，并获取所述目标五官特征与面部类型集合中面部类型的匹配得分之前，还包括：
获取训练图像集合中的多个第一图像，分别在所述多个第一图像的各第一图像中获取第一五官特征，根据所述第一五官特征随机组合生成第二图像；
将所述第一图像和所述第二图像存储于数据集合；
在所述数据集合中获取所有图像的五官特征，并获取所述五官特征的权重参数。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取训练图像集合中的第一图像，从所述第一图像中获取第一五官特征，根据所述第一五官特征生成第二图像，包括：
获取训练图像集合中的多个第一图像，分别从面部类型集合中获取针对所述多个第一图像的各第一图像所选择的第一面部类型，并获取所述第一面部类型的第一位置信息；
根据所述第一位置信息在所述多个第一图像上提取各第一图像的第一五官特征，根据所述多个第一图像的第一五官特征随机组合生成第二图像；
从面部类型集合中获取针对所述第二图像所选择的第二面部类型，并获取所述第二面部类型的第二位置信息；
所述将所述第一图像和所述第二图像存储于数据集合，包括：
将所述第一图像以及所述第一位置信息和所述第二图像以及所述第二位置信息存储于数据集合；
所述在所述数据集合中获取所有图像的五官特征，并获取所述五官特征的权重参数，包括：
在所述数据集合中根据所述第一位置信息和所述第二位置信息获取所有图像的五官特征，并获取所述五官特征的权重参数。
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在当前所输入的人脸图像中提取目标五官特征，并获取所述目标五官特征与面部类型集合中面部类型的匹配得分，包括：
获取所述人脸图像的目标五官特征，获取目标五官特征所属的特征类别，并在所述人脸图像上获取所述目标五官特征的目标位置信息；
根据所述权重参数计算所述目标五官特征与所述特征类别下的面部类型的匹配得分。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标面部类型对应的化妆方式信息，并显示所述化妆方式信息，包括：
获取所述目标位置信息，在所述目标位置信息所指示的目标五官特征的位置对所述目标面部类型进行显示；
针对在人脸图像中所选择的所述目标面部类型，在化妆方式信息集合中获取所述目标面部类型对应的化妆方式信息，并在所述目标位置信息所指示的目标五官特征的位子显示所述化妆方式信息；
在化妆产品库中获取与所述化妆方式信息对应的化妆产品，并显示所述化妆产品；
获取与所述化妆方式信息相关联的推荐内容，并显示所述推荐内容。
6.一种面部识别设备，其特征在于，包括：
五官特征获取单元，用于在当前所输入的人脸图像中提取目标五官特征，并获取所述目标五官特征与面部类型集合中面部类型的匹配得分；
面部类型获取单元，用于根据所述匹配得分从面部类型集合中获取与所述面部类型匹配的目标面部类型；
信息显示单元，用于获取所述目标面部类型对应的化妆方式信息，并显示所述化妆方式信息。
7.如权利要求6所述的设备，其特征在于，还包括：
图像生成单元，用于获取训练图像集合中的多个第一图像，分别在所述多个第一图像的各第一图像中获取第一五官特征，根据所述第一五官特征随机组合生成第二图像；
存储单元，用于将所述第一图像和所述第二图像存储于数据集合；
参数获取单元，用于在所述数据集合中获取所有图像的五官特征，并获取所述五官特征的权重参数。
8.如权利要求7所述的设备，其特征在于，所述图像生成单元包括：
第一面部类型选取子单元，用于获取训练图像集合中的多个第一图像，分别从面部类型集合中获取针对所述多个第一图像的各第一图像所选择的第一面部类型，并获取所述第一面部类型的第一位置信息；
图像生成子单元，用于根据所述第一位置信息在所述多个第一图像上提取各第一图像的第一五官特征，根据所述多个第一图像的第一五官特征随机组合生成第二图像；
第二面部类型选取子单元，用于从面部类型集合中获取针对所述第二图像所选择的第二面部类型，并获取所述第二面部类型的第二位置信息；
所述存储单元具体用于将所述第一图像以及所述第一位置信息和所述第二图像以及所述第二位置信息存储于数据集合；
所述参数获取单元具体用于在所述数据集合中根据所述第一位置信息和所述第二位置信息获取所有图像的五官特征，并获取所述五官特征的权重参数。
9.如权利要求7所述的设备，其特征在于，所述五官特征获取单元包括：
特征类别确定子单元，用于获取所述人脸图像的目标五官特征，获取目标五官特征所属的特征类别，并在所述人脸图像上获取所述目标五官特征的目标位置信息；
特征匹配子单元，用于根据所述权重参数计算所述目标五官特征与所述特征类别下的面部类型的匹配得分。
10.如权利要求9所述的设备，其特征在于，所述信息显示单元包括：
面部类型显示子单元，用于获取所述目标位置信息，在所述目标位置信息所指示的目标五官特征的位置对所述目标面部类型进行显示；
化妆方式显示子单元，用于针对在人脸图像中所选择的所述目标面部类型，在化妆方式信息集合中获取所述目标面部类型对应的化妆方式信息，并在所述目标位置信息所指示的目标五官特征的位子显示所述化妆方式信息；
产品显示子单元，用于在化妆产品库中获取与所述化妆方式信息对应的化妆产品，并显示所述化妆产品；
推荐显示子单元，用于获取与所述化妆方式信息相关联的推荐内容，并显示所述推荐内容。
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|---|---|
| CN (1) | CN108345849A (zh) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110866469A (zh) * | 2019-10-30 | 2020-03-06 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种人脸五官识别方法、装置、设备及介质 |
| CN111382648A (zh) * | 2018-12-30 | 2020-07-07 | 广州市百果园信息技术有限公司 | 人脸动态表情的检测方法、装置、设备及存储介质 |
| CN111553220A (zh) * | 2020-04-21 | 2020-08-18 | 海信集团有限公司 | 一种智能设备及数据处理方法 |
| CN111797306A (zh) * | 2020-05-23 | 2020-10-20 | 同济大学 | 一种基于机器视觉和机器学习的智能化妆推荐系统 |
| CN113592591A (zh) * | 2021-07-28 | 2021-11-02 | 张士娟 | 一种基于面部识别的妆容推荐系统 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN201716740U (zh) * | 2010-07-06 | 2011-01-19 | 上海慧广科技发展有限公司 | 智能五官识别系统 |
| JP2011022733A (ja) * | 2009-07-14 | 2011-02-03 | Shiseido Co Ltd | メーキャップシミュレーション装置、メーキャップシミュレーションプログラム及び対面販売支援方法 |
| CN105787981A (zh) * | 2016-02-25 | 2016-07-20 | 上海斐讯数据通信技术有限公司 | 移动终端辅助化妆的方法及系统 |
| CN106021704A (zh) * | 2016-05-17 | 2016-10-12 | 京东方科技集团股份有限公司 | 一种化妆盒、其控制方法和化妆系统 |
| CN106485206A (zh) * | 2016-09-21 | 2017-03-08 | 深圳港云科技有限公司 | 基于化妆的视频图片结合的教学方法及装置 |
-
2018
- 2018-01-31 CN CN201810095313.8A patent/CN108345849A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2011022733A (ja) * | 2009-07-14 | 2011-02-03 | Shiseido Co Ltd | メーキャップシミュレーション装置、メーキャップシミュレーションプログラム及び対面販売支援方法 |
| CN201716740U (zh) * | 2010-07-06 | 2011-01-19 | 上海慧广科技发展有限公司 | 智能五官识别系统 |
| CN105787981A (zh) * | 2016-02-25 | 2016-07-20 | 上海斐讯数据通信技术有限公司 | 移动终端辅助化妆的方法及系统 |
| CN106021704A (zh) * | 2016-05-17 | 2016-10-12 | 京东方科技集团股份有限公司 | 一种化妆盒、其控制方法和化妆系统 |
| CN106485206A (zh) * | 2016-09-21 | 2017-03-08 | 深圳港云科技有限公司 | 基于化妆的视频图片结合的教学方法及装置 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 《网易智能公众号》: ""英伟达公布新的AI系统：可以凭空创造人物肖像，业内"", 《网易智能公众号》 * |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111382648A (zh) * | 2018-12-30 | 2020-07-07 | 广州市百果园信息技术有限公司 | 人脸动态表情的检测方法、装置、设备及存储介质 |
| CN110866469A (zh) * | 2019-10-30 | 2020-03-06 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种人脸五官识别方法、装置、设备及介质 |
| CN110866469B (zh) * | 2019-10-30 | 2024-07-16 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种人脸五官识别方法、装置、设备及介质 |
| CN111553220A (zh) * | 2020-04-21 | 2020-08-18 | 海信集团有限公司 | 一种智能设备及数据处理方法 |
| CN111797306A (zh) * | 2020-05-23 | 2020-10-20 | 同济大学 | 一种基于机器视觉和机器学习的智能化妆推荐系统 |
| CN113592591A (zh) * | 2021-07-28 | 2021-11-02 | 张士娟 | 一种基于面部识别的妆容推荐系统 |
| CN113592591B (zh) * | 2021-07-28 | 2024-02-02 | 张士娟 | 一种基于面部识别的妆容推荐系统 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20180731 |
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| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |