CN108701323A - 用于提供定制的产品推荐的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了用于提供定制的护肤产品推荐的系统和方法。所述系统利用图像捕获装置和耦合到所述图像捕获装置的计算装置。所述计算装置促使所述系统通过利用卷积神经网络处理图像来分析捕获的用户图像，以确定所述用户的皮肤年龄。确定所述皮肤年龄可包括识别指示所述皮肤年龄的至少一个像素以及利用所述至少一个像素来创建热图，所述热图识别所述图像对所述皮肤年龄作出贡献的区域。所述系统可用于确定所述用户的目标皮肤年龄，确定用于实现所述目标皮肤年龄的护肤产品，并且提供供所述用户购买所述产品的选项。

Description

用于提供定制的产品推荐的系统和方法
技术领域
本申请大体上涉及用于提供定制的产品推荐的系统和方法，并且具体地，涉及与利用卷积神经网络识别图像特征并利用所述特征来推荐产品有关的实施方案。
背景技术
各种各样的护肤产品被销售用于治疗皮肤状况，但消费者常常难以确定她应使用哪种护肤产品。因此，消费者可能购买到并非治疗消费者寻求治疗的特定皮肤状况的护肤产品。因此，仍然需要针对消费者的需求定制护肤产品。
美国公布号2013/0013330(“‘330公布”)涉及一种用于评估皮肤的美学和形态学状况以及为美容和/或皮肤病学治疗开处方的方法。‘330公布描述了获得关于用户的年龄和生活习惯的信息；执行对用户身体部分的生物特征分析；从所述分析中处理结果并将它们与皮肤的美学和形态学因子的预定数据进行比较；根据所处理的数据获得用户的皮肤模型；将用户的皮肤模型与包含在数据库中关于美容和/或皮肤病产品的至少二维预定数据相连接；以及为一盒预先选择的美容和/或皮肤病产品开处方。虽然‘330公布描述了对用户的皮肤进行分析和基于分析进行治疗，但是‘330公布未能利用卷积神经网络。‘330公布还未能描述评估皮肤特征以及未能执行与基线的比较。
美国专利号8,625,864(“‘864专利”)涉及一种美容分析和治疗诊断的系统和方法。‘864专利描述了接收受试者的多个限定身体区中的每一个的可观察特性的评估数据；将所述多个限定的身体区中的每一个的评估数据转换为与每个身体区相关联的加权数据；从所述加权数据生成美容分析数据；以及输出美容分析数据。因此，虽然‘864专利描述了可执行美容分析的系统，但是‘864专利和其它现有技术未能公开评估皮肤偏好或确定产品偏好。
因此，需要一种改进的评估消费者皮肤状况并基于所述评估提供定制的产品推荐的方法。
发明内容
包括用于提供定制的产品推荐的实施方案。一些实施方案包括系统，所述系统包括图像捕获装置和耦合到图像捕获装置的计算装置。计算装置可包括存储逻辑的存储器部件，所述逻辑促使系统通过图像捕获装置捕获用户图像并且通过卷积神经网络处理图像以确定用户的皮肤年龄。确定皮肤年龄可包括识别指示皮肤年龄的至少一个像素并利用所述至少一个像素来创建热图，所述热图识别图像对皮肤年龄作出贡献的区域。所述逻辑可进一步促使所述系统确定用户的目标皮肤年龄，确定供用户施用到用户皮肤区域以实现所述目标皮肤年龄的产品，并且提供供用户购买所述产品的选项。
本发明还包括方法的实施方案。所述方法的一些实施方案包括接收用户图像并且通过卷积神经网络处理图像以确定用户的皮肤年龄。确定所述皮肤年龄可包括识别指示所述皮肤年龄的至少一个像素并利用所述像素创建二维热图，所述二维热图识别图像对皮肤年龄作出贡献的区域。所述方法还可包括确定供用户施用到皮肤区域以用于实现目标皮肤年龄的产品，其中确定产品适用于所述区域并提供供用户购买所述产品的选项。
本发明还包括非暂态计算机可读介质的实施方案。非暂态计算机可读介质的一些实施方案包括逻辑，所述逻辑促使计算装置接收用户图像并创建图像的二维热图，其中二维热图经由卷积神经网络创建，以识别指示皮肤年龄的图像的至少一个像素，并且其中二维热图识别图像对皮肤年龄作出贡献的区域。所述逻辑可进一步促使计算装置从二维热图确定用户的目标皮肤年龄，并且确定供用户施用到皮肤区域以实现目标皮肤年龄的产品。在一些实施方案中，所述逻辑促使计算装置提供供用户购买所述产品的选项。
附图说明
应当理解，前述一般说明和以下的详细说明均描述了各种实施方案，并且旨在提供用于了解受权利要求书保护的主题的属性和特征的概述或框架。附图用来提供对所述各种实施方案的进一步理解，并且被并入本说明书中并构成本说明书的一部分。附图示出了本文所述的各种实施方案，并且连同说明书一起用来解释受权利要求书保护的主题的原理和操作。
图1描绘了根据本文描述的实施方案的用于提供定制的产品推荐的计算环境；
图2描绘了根据本文描述的实施方案的可用于识别图像特征的卷积神经网络的结构；
图3A-3F描绘了根据本文描述的实施方案的可被分析以确定用于治疗的特征的图像；
图4描绘了根据本文描述的实施方案的用于捕获用户图像以提供定制的产品推荐的用户界面；
图5描绘了根据本文描述的实施方案的用户界面，所述用户界面示出了被分析以提供定制的产品推荐的图像；
图6描绘了根据本文描述的实施方案的用户界面，所述用户界面提供归一化图像和可被创建用于产品推荐的热图；
图7描绘了根据本文描述的实施方案的用户界面，所述用户界面向用户提供调查表以定制产品推荐；
图8描绘了根据本文描述的实施方案的用于提供调查表的另外提示的用户界面；
图9描绘了根据本文描述的实施方案的用户界面，所述用户界面用于基于捕获的图像提供用户的皮肤年龄；
图10描绘了根据本文描述的实施方案的用于提供产品推荐的用户界面；
图11描绘了根据本文描述的实施方案的用于提供产品推荐的细节的用户界面；
图12描绘了根据本文描述的实施方案的用户界面，所述用户界面提供施用为用户推荐的产品的方案；
图13描绘了根据本文描述的实施方案的用于提供产品方案细节的用户界面；
图14描绘了根据本文描述的实施方案的用于提供与确定的方案相关的推荐的用户界面；
图15描绘了根据本文描述的实施方案的用于向用户时间线提供产品推荐的用户界面。
图16描绘了根据本文描述的实施方案的用于训练卷积神经网络以从图像识别特征的流程图；
图17描绘了根据本文描述的实施方案的用于生成图像的热图的流程图，所述热图可用于进行特征辨识。
图18描绘了根据本文描述的实施方案的用于提供定制的产品推荐的流程图；并且
图19描绘了根据本文描述的实施方案的用于提供定制的产品推荐的远程计算装置的部件。
具体实施方式
化妆品行业中已使用多种系统和方法来向消费者提供定制的产品推荐。例如，使用基于特征的分析的系统通常用于分析皮肤，其中皮肤状况的一个或多个特征(例如细纹、皱纹、斑点、不均匀皮肤色调)通过寻找符合预定义的定义的特征而在捕获的图像中检测到。然而，基于特征的分析系统依赖于感兴趣的特定皮肤状况的预定定义，并且可能需要大量的计算机内存和/或处理能力。因此，基于特征的系统在诊断皮肤状况或确定皮肤年龄时可能不提供期望的准确度水平。
鉴于一些传统的基于特征的图像分析系统的缺点，本文所述的方法和系统依赖于基于卷积神经网络(“CNN”)的系统，以向用户提供皮肤年龄分析和皮肤状况指示。本文的基于CNN的图像分析系统使用相对较少的图像预处理，这减少了系统对先前知识和预定定义的依赖。因此，与传统的基于特征的图像分析系统相比，本系统展示了改善的一般化，并且可提供更准确的皮肤分析和/或年龄预测，这可导致为使用所述系统的消费者进行更好的护肤产品或方案推荐。
定义
“锚特征”是指用户面部上用于使用户面部的图像归一化的特征。
“卷积神经网络”是一种前馈人工神经网络的类型，其中各个神经元被覆盖使得它们对视觉领域中的重叠区域作出响应。
“数据扩充”是指改变与训练图像或其它图像相关联的数据以创建图像的另外样本。
本文的“热图”是指用户面部的数字图像，其中视觉上突出显示图像的部分以识别皮肤特征和/或区(例如，前额、脸颊、鼻唇皱褶线、鱼尾纹、眼底、上唇)，这对确定的皮肤年龄作出贡献。
“图像捕获装置”是指能够捕获用户图像的装置，诸如数字相机；
“皮肤年龄”是指由本文的系统基于捕获的图像计算的用户皮肤的年龄。
“目标皮肤年龄”是指比皮肤年龄小预定年数的皮肤年龄。
本文中的“用户”是指使用至少本文提供的特征的任何人员，包括例如装置用户、产品用户、系统用户等。
本文的系统和方法使用经训练的卷积神经网络，所述卷积神经网络作为生物信息学皮肤模型起作用，以通过分析用户皮肤的捕获的图像(例如面部皮肤)来预测用户的皮肤年龄。CNN包括多层神经元集合，所述神经元集合在层中对每个像素使用相同的滤波器。对部分和完全连接的层的各种组合中的每个像素使用相同的滤波器降低系统的内存和处理要求。
在一些情况下，系统可包括预处理阶段，之后是CNN训练和图像分析阶段。在预处理期间，可检测到所接收图像中大多数用户共同的一个或多个面部特征，诸如眼睛、前额、脸颊、鼻部、眼底区域、外眼区域、鼻唇皱褶线、唇以及面部与这些特征相邻的部分(“锚特征”)。系统可使用已知的边缘检测技术、形状检测技术等来检测一个或多个锚特征。基于一个或多个锚特征的位置，可缩放和旋转图像以使图像基本上水平，并且一个或多个锚特征布置在最终图像中的预定位置。这样，训练图像可一致地对齐，从而提供更一致的训练和分析。然后可将图像裁剪至预定面积的像素作为输入以作进一步处理。
预处理还可包括图像归一化。例如，可利用全局对比度归一化来标准化训练图像(和/或用户图像)。类似地，图像可用固定(或预定)尺寸卵形掩模来掩蔽，以最小化其它特征如毛发、颈部和其它非期望对象在图像中的影响。
在一些情况下，可执行数据扩充以从输入图像创建另外的样本。使用另外的样本来训练CNN以容许输入图像的变化。这有助于改善模型的准确性。换句话讲，CNN能够提取合适的分析所需的信息，尽管例如人们拍照的方式、拍照条件以及用于拍照的硬件有差异。通过数据扩充生成的另外的样本也可迫使CNN学会依靠用于皮肤年龄预测的多种特征，而不是一个特定特征，并且可防止对CNN的过度训练。数据扩充的一些非限制性示例包括随机放大或缩小图像，以顺时针或逆时针方向随机旋转图像，随机裁剪图像，和/或随机改变图像的饱和度和/或曝光。在一些情况下，可通过使输入图像经受随机垂直舍弃来增强图像数据，其中将随机列的像素从图像中移除。
本文的CNN可使用深度学习技术进行训练，所述技术允许CNN了解图像的哪些部分对皮肤年龄作出贡献，与哺乳动物视觉皮层学习来辨识图像中的重要特征的方式几乎一样。在一些情况下，CNN训练可涉及使用带有Nesterov动量(和/或其它算法)的微型批量随机梯度下降(SGD)。利用随机梯度下降的示例公开于US 8,582,807中。
在一些情况下，可通过提供从其中了解大量捕获的图像的未经训练CNN来训练CNN。在一些情况下，CNN可学会通过称为监督学习的过程来识别图像中对皮肤年龄作出贡献的皮肤部分。“监督学习”通常是指通过分析其中图像中的人员的年龄被预定的图像来训练CNN。根据期望的准确度，训练图像的数量可从少量图像变化到大量图像(例如，数百或甚至数千)，以连续输入图像(即，提供连续训练)。
本文的系统和方法利用经训练的CNN，所述经训练的CNN能够准确地预测各种各样的皮肤类型的用户的表观年龄。为了生成预测的年龄，正在通过经训练的CNN前向传播用户图像(例如，用户面部的数字图像)。CNN分析图像并识别图像中对用户的预测年龄作出贡献的皮肤部分(“问题点”)。然后，CNN使用问题点来预测用户的年龄。然后，系统确定目标皮肤年龄(例如，用户的预测年龄减去预定年数(例如10、9、8、7、6、5、4、3、2或1年或用户的实际年龄)，并且梯度被传播回到原始图像。然后可针对至少一个像素对梯度的多个通道的绝对值进行求和并且出于可视化目的从0至1进行缩放。缩放的像素的值可表示对确定用户的皮肤年龄作出最大(和最小)贡献的像素。可对每个缩放值(或值范围)分配颜色或色度，使得可生成虚拟掩模以用图形表示像素的缩放值。然后将这些像素布置成形成二维热图的一部分，其指示用户面部上驱动消费者的皮肤年龄(感知的年龄)的区。在一些情况下，可使用CNN分析和/或目标年龄，任选地结合用户提供的习惯和做法输入，来帮助提供护肤产品和/或方案推荐。
图1描绘了用于捕获用户图像、分析图像并提供定制的产品推荐的系统10。系统10可包括网络100，所述网络可体现为广域网(诸如移动电话网络、公共交换电话网络、卫星网络、互联网等)、局域网(诸如无线保真度、Wi Max、ZigBeeTM、BluetoothTM等)和/或其它形式的联网功能。耦合到网络100的是移动计算装置102、远程计算装置104、信息亭计算装置106和训练计算装置108。
移动计算装置102可为移动电话、平板电脑、膝上型计算机、个人数字助理和/或被配置用于捕获、存储和/或传输图像诸如数字照片的其它计算装置。因此，移动计算装置102可包括图像捕获装置103，诸如数字相机，和/或可被配置成从其它装置接收图像。移动计算装置102可包括存储器部件140a，所述存储器部件存储图像捕获逻辑144a和界面逻辑144b。存储器部件140a可包括随机存取存储器(诸如SRAM、DRAM等)、只读存储器(ROM)、寄存器和/或其它形式的计算存储硬件。如本文所述，图像捕获逻辑144a和界面逻辑144b可包括软件部件、硬件电路、固件和/或其它计算基础结构。如下文更详细描述，图像捕获逻辑144a可有利于捕获、存储、预处理、分析、传送和/或执行用户的数字图像上的其它功能。界面逻辑144b可被配置用于向用户提供一个或多个用户界面，所述用户界面可包括问题、选项等。移动计算装置102还可被配置用于经由网络100与其它计算装置通信。
远程计算装置104还可耦合到网络100并且可被配置为服务器(或多个服务器)、个人计算机、移动计算机和/或被配置用于创建并训练卷积神经网络的其它计算装置，所述卷积神经网络能够通过识别捕获的图像中对皮肤年龄作出贡献的皮肤部分来确定用户的皮肤年龄。通常感知的皮肤缺陷诸如细纹、皱纹、暗色(老年)斑点、不均匀的皮肤色调、红斑、增大的毛孔、发红、发黄、这些缺陷的组合等均可由经训练的CNN识别为对用户的皮肤年龄作出贡献。远程计算装置104可包括存储器部件140b，所述存储器部件存储训练逻辑144c和分析逻辑144d。训练逻辑144c可有利于CNN的创建和/或训练，并且从而可有利于CNN的创建和/或操作。例如，CNN可作为逻辑144c,144d存储在远程计算装置104的存储器部件140b中。分析逻辑144d可促使远程计算装置104从移动计算装置102(或其它计算装置)接收数据并且处理所接收的数据用于提供皮肤年龄、产品推荐等。
系统10还可包括信息亭计算装置106，如图1所示。信息亭计算装置106可类似于移动计算装置102操作，但也可能能够分配一个或多个产品和/或以现金或电子交易的形式接收支付。在一些情况下，信息亭计算装置106还可被配置成有利于CNN的训练，如下文关于训练计算装置108更详细所述。
训练计算装置108可耦合到网络100以促进CNN的训练。例如，训练者可经由训练计算装置108向CNN提供面部或皮肤的一个或多个数字图像。训练者还可提供信息和其它指示，以告知CNN哪些评估是正确的以及哪些评估是不正确的。基于来自训练者的输入，CNN可自动地适应，如下文更详细所述。
应当理解，虽然信息亭计算装置106被描绘为售货机类型的装置，但是这也仅仅是一个示例。一些实施方案可利用也提供支付和/或生产分配的移动装置。类似地，信息亭计算装置106、移动计算装置102和/或训练计算装置108可用于训练CNN。因此，被描绘用于移动计算装置102和远程计算装置104的硬件和软件可包括在信息亭计算装置106、训练计算装置108和/或其它装置中。类似地，被描绘用于图19中的远程计算装置1904的硬件和软件可包括在移动计算装置102、远程计算装置104、信息亭计算装置106和训练计算装置108中的一个或多个中。
还应当理解，尽管图1中将远程计算装置104描绘为执行卷积神经网络处理，但是这仅仅是一个示例。所述卷积神经网络处理可根据需要由任何合适的计算装置执行。
图2描绘了用于本发明系统中的卷积神经网络200的示例。CNN 200可包括输入图像205、一个或多个卷积层C1、C2、一个或多个二次采样层S1和S2、一个或多个部分连接层、一个或多个完全连接层以及输出。为了开始分析或训练CNN，将图像205输入到CNN 200(例如，用户图像)中。CNN可对图像的一个或多个部分进行采样以在第一卷积层C1中创建一个或多个特征图。例如，如图2所示，CNN可对图像205的六个部分进行采样以在第一卷积层C1中创建六个特征图。接下来，CNN可对第一卷积层C1中的一个或多个特征图的一个或多个部分进行二次采样以创建第一二次采样层S1。在一些情况下，特征图的二次采样部分可以是特征图的一半区。例如，如果特征图包括来自图像205的28×28像素的样本区，则二次采样区可为14×14像素。CNN 200可执行一个或多个另外级别的采样和二次采样，以提供第二卷积层C2和第二二次采样层S2。应当理解，根据需要，CNN 200可包括任意数量的卷积层和二次采样层。在完成最终二次采样层(例如，图2中的层S2)后，CNN 200生成完全连接的层F1，其中每个神经元连接到每个其它神经元。从完全连接的层F1，CNN可生成输出，诸如预测年龄或热图。
图3A-3F描绘了用于分析捕获的图像330的系统和方法。捕获的图像330可由用户例如使用图1中所示的图像捕获装置103捕获。图3B示出了在预处理中所采取的第一动作，即锚特征332a–332e的识别。图3B所示的锚特征332a–332e包括眼睛332a和332c、鼻部或鼻孔332d以及口部332b和332e的拐角。但应当理解，任何显著或可检测的一个或多个面部特征可为锚特征。虽然锚特征332a–332e在视觉上描绘于图3B中，但这仅仅是一个示例。一些实施方案不提供移动计算装置102上的锚特征332a–332e的视觉表示。
一旦识别锚特征332a–332e，则可将捕获的图像330归一化，使得锚特征332a–332e被布置在预定位置。在一些情况下，归一化可包括旋转图像，调整图像的尺寸和/或执行其它图像调节。在图3C中，可通过裁剪来进一步预先处理捕获的图像330以移除捕获的图像330的一个或多个不需要的部分，从而创建归一化图像334。例如，可移除捕获的图像330的背景、毛发、耳朵和/或其它部分。
一旦图像330已被预处理，则可执行归一化图像334的分析。如上所述，CNN 240可被配置成确定对用户皮肤年龄作出贡献的像素的位置、颜色和/或色度(即，明度或暗度)。根据特定的CNN，每个皮肤年龄可具有不同的特性。因此，移动计算装置102、远程计算装置104和/或信息亭计算装置106可将图像分割成通常用于确定皮肤年龄的多个区域。图3D示出了热图的第一层，其可被描述为感兴趣的掩模336。感兴趣的掩模336识别已被CNN 240识别为对用户年龄作出贡献的多个区域338a–338i。例如，掩模可包括前额区域(338a)、一个或多个眼底区域338d和338e、一个或多个外眼区域338b和338c、一个或多个脸颊区域338f和338g、上唇区域338j和一个或多个鼻唇皱褶线区域338h和338i。可基于用户面部的形状和/或尺寸来定制感兴趣的掩模336和/或多个区域338a–338i的确定，使得区域更准确地反映影响每个用户的年龄确定的区。
图3E描绘了热图的第二层，其也可被描述为像素图340。像素图340包括图像部分中由系统识别为对用户年龄作出贡献的大量缩放像素。如上所述，可关于年龄识别符对输入图像进行逐像素检查，以识别对皮肤年龄确定作出贡献的至少一个像素。可确定和映射每个像素的位置、色度和/或颜色，如图3E所示，其中较亮像素被识别为是比较暗像素更高的皮肤年龄指示符。在图3F中，像素图340和感兴趣的掩模336可覆盖归一化图像334以创建二维热图342。二维热图342可指示CNN 240识别为对提升年龄作出贡献的皮肤区域。
一旦CNN识别对用户的预测年龄作出贡献的区并生成用户的预测年龄，则可创建二维热图342并且感兴趣的区域例如在移动计算装置上显示给用户。在一些情况下，预定的时间段可从预测的皮肤年龄减去以提供目标皮肤年龄。预测的年龄和/或目标年龄可在例如移动计算装置上显示给用户。然后，系统可利用目标皮肤年龄和感兴趣的区域来确定用户用于实现目标皮肤年龄的美容方案和/或产品。在一些实施方案中，可作出维持皮肤年龄的推荐。例如，用户的实际年龄可能足够小，使得保养可能是目标。类似地，如果用户的年龄由CNN确定为等于或小于用户的实际年龄，则可推荐保养产品和/或方案。可在使用推荐的产品和/或方案期间或之后拍摄另外的图像来监测进展和/或修改方案或产品推荐。
在一些情况下，本文所述的图像和其它数据中的至少一些可存储为历史数据供稍后使用。例如，可基于此历史数据来确定用户进展跟踪。根据实施方案，还可对此历史数据执行其它分析。
图4描绘了用于捕获用户图像和提供定制的产品推荐的用户界面430。如图所示，移动计算装置402可提供用于捕获用户图像的应用程序。因此，图4描绘了移动计算装置402上用于开始捕获图像和提供定制的产品推荐的过程的介绍性页面。用户界面430还包括用于开始过程的开始选项432。
图5描绘了根据本文描述的实施方案的用户界面530，所述用户界面示出了被分析以提供定制的产品推荐的图像；响应于从图4中选择开始选项432，可提供用户界面530。如图所示，图像捕获装置503可用于捕获用户的图像。在一些实施方案中，用户可利用先前捕获的图像。无论如何，在捕获图像时，图像可提供在用户界面530中。如果用户不希望使用图像，则用户可重新拍摄图像。如果用户核准图像，则用户可选择下一个选项532来开始分析图像并继续进行到下一个用户界面。
图6描绘了提供归一化图像632和像素图634的用户界面630，所述像素图可被创建用于产品推荐。响应于从图5中选择下一个选项532，可提供用户界面30，所述用户界面可向用户呈现年龄输入选项636。还可提供另外的预测选项638。
图7描绘了用于向用户提供调查表以帮助定制产品推荐的用户界面730。响应于在图6的年龄输入选项636中输入真实年龄，可提供用户界面730。如图所示，用户界面730可提供用于确定关于用户的另外细节的一个或多个问题，包括产品偏好、当前方案等。例如，所述问题可包括用户是否使用保湿霜与防晒霜。可以提供一个或多个预定义的回答732以供用户从中选择。
图8描绘了根据本文描述的实施方案的用于提供调查表的另外提示的用户界面830。响应于从图7的用户界面730输入所请求的数据，可提供用户界面830。如图所示，用户界面830提供另一个问题(诸如用户是否偏爱有香味的护肤产品)以及三个预定义的回答832供用户从中选择。也可提供提交选项834用于提交所选择的一个或多个回答。
应当理解，虽然图7和图8提供了两个问题，但根据特定实施方案，可向用户提供任何数量的问题。问题和问题数量可取决于用户的实际年龄、用户的皮肤年龄和/或其它因素。
图9描绘了根据本文描述的实施方案的用户界面930，所述用户界面用于基于捕获的图像提供用户的皮肤年龄；响应于完成图7和图8的调查表，可提供用户界面930。如图所示，用户界面930可提供用户的皮肤年龄和具有至少一个识别符932的捕获的图像，以指示用户皮肤的哪个(哪些)区域对CNN预测的用户年龄作出贡献。在一些情况下，系统还可提供对用户的预测年龄作出贡献的区的列表934。也可提供描述936，以及用于查看定制的产品推荐的产品推荐选项938。
图10描绘了根据本文描述的实施方案的用于提供产品推荐的用户界面1030。响应于从图9中选择产品推荐选项938，可提供用户界面1030。如图所示，用户界面1030可提供基于用户年龄、对所述用户年龄作出贡献的区以及目标年龄确定的一个或多个推荐产品。具体地，可确定至少一种产品适用于对用户的预测年龄作出贡献的用户皮肤区域。例如，可推荐乳霜、保湿霜、洗液、防晒霜、洁面乳等。还提供了用于提供推荐方案的方案选项1032。还可提供购买选项1034。
图11描绘了根据本文描述的实施方案的用于提供产品推荐的细节的用户界面1130；响应于选择来自图10的方案选项1032，可提供用户界面1130。如图所示，用户界面1130可提供产品选项1132和用于在用户美容方案中使用推荐产品的时间表选项1134。可在区段1136中提供与美容方案的第一阶段相关的另外信息。类似地，可在区段1138中提供与方案的第二阶段和/或后续阶段相关的数据。
图12描绘了提供推荐的美容方案的用户界面1230。响应于选择来自图11的时间表选项1134，可提供用户界面1230。用户界面1230可提供推荐产品的列表以及时间表，包括方案的时间表细节。具体地，用户界面1230可提供可提供产品的当日时间。细节选项1234可向用户提供关于产品和方案的另外细节。
图13描绘了用于提供与美容方案和其中所用的产品相关联的另外细节的用户界面1330。可响应于选择来自图12的细节选项1234而提供用户界面1330。如图所示，用户界面1330可提供关于产品、施用说明等的细节。另外，可提供“背后的科学”选项1332,1336和“如何展示”选项1334,1338。响应于选择背后的科学选项1332,1336，可提供关于推荐产品和施用方案的细节。响应于选择如何展示选项1334,1338，可提供音频和/或视频来向用户指示施用产品的策略。类似地，方案的后续部分(诸如图13中所描绘的步骤2)还可包括背后的科学选项1332,1336和如何展示选项1334,1338。
图14描绘了根据本文描述的实施方案的用于提供与确定的方案相关的推荐的用户界面1430；响应于选择购买选项1034(图10)，可提供用户界面1430。如图所示，用户界面1430包括购买一个或多个推荐产品的购买选项1432,1434,1436。用户界面1430还可提供添加到购物车选项1438和更多商店选项1440。
图15描绘了根据本文描述的实施方案的用于向用户时间线提供产品推荐的用户界面1530。如图所示，用户界面1530可提供已向用户的时间线添加一个或多个推荐产品的通知。在购买产品时(例如，经由来自图14的用户界面1430)，可将所购买的产品添加到推荐的用户方案中。因此，通知可包括接受选项1532和视图时间线选项1534。
图16描绘了根据本文描述的实施方案的用于训练卷积神经网络以从图像识别特征的流程图。如方框1650所示，可对CNN进行训练。如上所述，可利用训练图像和卷积神经网络对CNN进行训练。在方框1652中，可执行数据扩充。具体地，为了增加CNN的稳健性，可利用数据扩充技术来从训练图像中创建另外的样本。如上所述，一些实施方案可被配置成随机放大图像和缩小图像。以顺时针方向和/或逆时针方向执行图像的随机旋转；随机裁剪图像；随机改变输入图像的饱和度和曝光；利用垂直舍弃来随机舍弃图像的像素列(特征图)等。在方框1654中，可将一个或多个训练图像归一化。归一化可包括背景图像的裁剪、旋转、缩放、移除等。在方块1656中，可执行掩蔽。掩蔽可包括识别感兴趣的区以确定皮肤年龄，以及创建用于表示感兴趣的区的热图。在方框1658中，可经由卷积神经网络创建CNN架构。
图17描绘了根据本文描述的实施方案的用于生成图像的热图的流程图，所述热图可用于进行特征辨识。如方框1750所示，可处理图像。如上所述，图像可被处理，诸如通过裁剪、旋转、缩放等。在方框1752中，可通过CNN来传播图像。如上所述，图像可通过卷积神经网络进行处理以识别表示皮肤年龄的像素、区域和/或区。在方框1754中，可预测皮肤年龄。在方框1756中，可生成热图。
图18描绘了根据本文描述的实施方案的用于提供定制的产品推荐的流程图。在方框1850中，可捕获用户图像。在方框1852中，可向用户提供问题。在方框1854中，可从用户接收对问题的回答。在方框1856中，可向用户提供皮肤年龄。在方框1858中，可基于卷积神经网络生成热图。在方框1860中，可向用户提供定制的产品推荐。
图19描绘了根据本文描述的实施方案的用于提供定制的产品推荐的远程计算装置1904的部件。远程计算装置1904包括处理器1930、输入/输出硬件1932、网络接口硬件1934、数据存储部件1936(其存储图像数据1938a、产品数据1938b和/或其它数据)以及存储器部件1940b。存储器部件1940b可被配置为易失性和/或非易失性存储器，并且因此可包括随机存取存储器(包括SRAM、DRAM和/或其它类型的RAM)、闪存存储器、安全数字(SD)存储器、寄存器、光盘(CD)、数字通用盘(DVD)、和/或其它类型的非暂态计算机可读介质。取决于特定实施方案，这些非暂态计算机可读介质可驻留在远程计算装置1904的内，和/或驻留在远程计算装置1904的外部。
存储器部件1940b可存储操作逻辑1942、训练逻辑1944c以及分析逻辑1944d。训练逻辑1944c和分析逻辑1944d可各自包括多个不同的逻辑块，其中每一个逻辑块可被体现为例如计算机程序、固件和/或硬件。图19中还包括本地通信接口1946，并且所述本地通信接口可被实施为总线或其它通信接口以促进在远程计算装置1904的部件之间进行通信。
处理器1930可包括可操作以接收并执行指令(诸如来自数据存储部件1936和/或存储器部件1940b)的任何处理部件。如上所述，输入/输出硬件1932可包括图19的部件和/或被配置成与图19的部件交接。
网络接口硬件1934可包括任何有线或无线联网硬件和/或被配置成与任何有线或无线联网硬件进行通信，包括天线、调制解调器、LAN端口、无线保真(Wi-Fi)卡、WiMax卡、BluetoothTM模块、移动通信硬件和/或用于与其它网络和/或装置通信的其它硬件。通过此连接，可促进在远程计算装置1904与其它计算装置(诸如图1中描绘的计算装置)之间进行通信。
操作系统逻辑1942可包括操作系统和/或用于管理远程计算装置1904的部件的其它软件。如上面所讨论，训练逻辑1944c可驻留在存储器部件1940b中，并且可被配置成促使处理器1930训练卷积神经网络。类似地，分析逻辑1944d可用于分析用于皮肤年龄预测的图像。
应当理解，虽然图19中的部件被示出为驻留在远程计算装置1904内，但是这仅仅是一个示例。在一些实施方案中，一个或多个部件可驻留在远程计算装置1904外部，和/或远程计算装置1904可被配置为移动装置。还应当理解，虽然远程计算装置1904被示出为单一装置，但是这也仅仅是一个示例。在一些实施方案中，训练逻辑1944c和分析逻辑1944d可驻留在不同计算装置中。例如，本文描述的一个或多个功能和/或部件可由移动计算装置102和/或可通信地耦合到远程计算装置104的其它装置来提供。这些计算装置还可包括用于执行在本文描述的功能的硬件和/或软件。
另外，虽然远程计算装置1904被示出为具有作为单独逻辑部件的训练逻辑1944c和分析逻辑1944d，但是这也是一个示例。在一些实施方案中，单个逻辑块可促使远程计算装置1904提供所述功能。
虽然已经说明和描述了本发明的特定实施方案，但是本领域技术人员应当理解，在不背离本发明实质和范围的情况下可作出各种其它改变和修改。因此，本文旨在于所附权利要求中涵盖属于本发明范围内的所有这些变化和修改。

Claims (11)

1.一种用于向用户提供定制的产品推荐的系统，包括：
a)图像捕获装置；
b)由所述图像捕获装置捕获的用户图像；和
c)计算装置，所述计算装置耦合到所述图像捕获装置，其中所述计算装置包括存储逻辑的存储器部件，所述逻辑促使所述系统进行以下动作：
(i)使用卷积神经网络来分析所述捕获的用户的图像以预测用户的年龄，其中预测所述用户的年龄包括识别所述捕获的图像中指示所述用户的年龄的至少一个像素，
(ii)利用所述至少一个像素来生成热图，所述热图识别所述图像对所述用户的预测年龄作出贡献的区域，
(iii)在对所述用户可见的显示装置上向所述用户显示所述热图，以及
(iv)推荐供所述用户施用到皮肤区域以用于实现目标皮肤年龄的产品。
2.根据权利要求1所述的系统，其中生成所述热图包括在所述用户的图像的至少一部分上覆盖第一层和第二层，所述第一层包括将所述图像分成多个区域的感兴趣的掩模，并且所述第二层包括像素图，所述像素图识别所述感兴趣的掩模中对所述用户的所述预测年龄作出贡献的区域。
3.根据权利要求1或2所述的系统，其中所述逻辑促使所述热图显示给所述用户。
4.根据前述权利要求中任一项所述的系统，其中所述热图包括至少一个缩放的像素，所述至少一个缩放的像素指示所述缩放的像素对所述用户的预测年龄作出贡献的水平。
5.根据前述权利要求中任一项所述的系统，其中所述逻辑进一步促使所述系统预处理所述图像，其中预处理包括：确定所述图像上的锚特征以及改变所述图像以使所述锚特征置于预定位置。
6.根据前述权利要求中任一项所述的系统，其中所述逻辑进一步促使所述系统利用训练图像来训练所述卷积神经网络。
7.根据权利要求6所述的系统，其中训练所述卷积神经网络包括用于从所述训练图像创建另外的样本的数据扩充，其中所述数据扩充包括以下中的至少一个：随机放大所述训练图像，缩小所述训练图像，执行所述图像沿顺时针方向的随机旋转，执行所述图像沿逆时针方向的旋转，随机裁剪所述图像，随机改变所述图像的饱和度，随机改变所述训练图像的曝光，以及利用垂直舍弃来随机舍弃所述训练图像的像素列。
8.根据前述权利要求中任一项所述的系统，其中所述逻辑进一步促使所述系统确定供所述用户将所述产品施用到所述皮肤区域以实现目标皮肤年龄的方案。
9.根据前述权利要求中任一项所述的系统，其中所述逻辑进一步促使所述系统提供调查表，所述调查表包括供所述用户提供回答的问题，其中所述回答用于确定所述产品。
10.根据前述权利要求中任一项所述的系统，其中所述逻辑进一步促使所述系统提供供所述用户购买所述产品的选项。
11.一种向消费者提供定制的产品推荐的方法，包括：
a)用图像捕获装置捕获用户图像；
b)用根据前述权利要求中任一项所述的系统分析所述图像；以及
c)提供供所述用户购买所述推荐产品的选项。
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