CN110414397A - 卸妆方案推荐方法及装置 - Google Patents

Abstract

提供一种卸妆方案推荐方法及装置。所述卸妆方案推荐方法包括：获取用户的面部妆容信息；根据面部妆容信息确定用户当前的妆容浓度级别；根据妆容浓度级别推荐与妆容浓度级别相应的卸妆方案，从而提高卸妆的自动化程度，进而提高了卸妆的效率。

Description

卸妆方案推荐方法及装置

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域。更具体地，本公开涉及一种卸妆方案推荐方法及装置。

背景技术

对于爱化妆和需要化妆的人士来说，化妆重要，卸妆也同样重要。如果睡前不卸妆，化妆品对皮肤的伤害是很大的，如果卸妆不彻底，长期如此，残留在皮肤内的化妆品会使皮肤越来越差。卸妆时，使用含有专用卸妆品的卸妆棉与皮肤接触的时间如果太长会伤害皮肤，因为卸妆产品中有表面活性剂，如果长时间在皮肤上停留，就会造成对皮肤的刺激，如果卸妆品与皮肤接触时间太短，又会卸妆不彻底，所以卸妆时间最好不要超过3分钟；即使没有化妆，但也需要用洁面乳进行简单的卸妆，因为空气中的粉尘灰尘等溶水性污垢，只需用洁面乳就可以清洗。现在已经有化妆机器人能够帮助用户化妆，但是针对卸妆，目前还没有智能卸妆的技术。

如果能有一种机器人能识别人体面部妆容信息，给用户提供达到预定的卸妆洁肤状态(清洁，深度清洁状态)的卸妆方案，这对未来实现一体化卸妆机器人将会有大大帮助。

发明内容

本公开的示例性实施例在于提供一种卸妆方案推荐方法及装置，以提高卸妆的自动化程度，从而提高卸妆的效率。

根据本公开的示例性实施例，提供一种卸妆方案推荐方法，包括：获取用户的面部妆容信息；根据面部妆容信息确定用户当前的妆容浓度级别；根据妆容浓度级别推荐与妆容浓度级别相应的卸妆方案。

可选地，所述面部妆容信息可包括以下至少一项面部特征的特征值：皮肤肤色红润度、皮肤纹理细致度、毛孔粗细程度、皮肤光泽度、微细血管可见度、睫毛密集程度及粗细程度、唇彩厚重程度、面部各区域妆容面积。

可选地，获取用户的面部妆容信息的步骤可包括：获取用户的面部图像和面部深度图像；对获取的所述面部图像进行图像识别，区分不同面部区域；对获取的所述面部深度图像进行深度识别，得到面部像素信息，并且根据得到的所述面部像素信息确定各个面部特征的特征值，从而得到各个面部区域的妆容信息。

可选地，根据所述面部妆容信息确定用户当前的妆容浓度级别的步骤可包括：基于预先设置的多个不同的妆容浓度级别的各个特征值的阈值范围，根据所述面部妆容信息分析用户当前妆容的各个面部特征的特征值所属的阈值范围；将与用户当前妆容的各个面部特征的特征值所属的阈值范围相应的妆容浓度级别确定为用户当前的妆容浓度级别。

可选地，获取用户的面部妆容信息的步骤还可包括：触摸感知用户面部的妆容浓度。

可选地，根据所述面部妆容信息确定用户当前的妆容浓度级别的步骤还可包括：基于预先设置的多个不同的妆容浓度级别的各个特征值的阈值范围，根据所述面部妆容信息和感知的所述妆容浓度分析用户当前妆容的各个面部特征的特征值所属的阈值范围；基于用户当前妆容的各个面部特征的特征值所属的阈值范围确定用户当前的妆容浓度级别。

可选地，基于用户当前妆容的各个面部特征的特征值所属的阈值范围确定用户当前的妆容浓度级别的步骤可包括：获取用户当前妆容的不同部位的面部特征的特征值所属的阈值范围的组合；将与用户当前妆容的不同部位的面部特征的特征值的阈值范围的所述组合相应的妆容浓度级别确定为用户当前的妆容浓度级别。

可选地，根据所述妆容浓度级别推荐与所述妆容浓度级别相应的卸妆方案的步骤可包括：输出确定的用户当前的所述妆容浓度级别；接收用户对输出的所述妆容浓度级别的修改；响应于接收到用户对所述妆容浓度级别的修改，基于预先建立的妆容浓度级别与卸妆方案的对应关系，根据修改后的妆容浓度级别推荐与修改后的妆容浓度级别相应的卸妆方案。

可选地，所述卸妆方案推荐方法还可包括：根据推荐的卸妆方案进行卸妆。

可选地，所述卸妆方案推荐方法还可包括：接收用户对推荐的卸妆方案的反馈或卸妆结果；根据接收的用户对推荐的卸妆方案的反馈或卸妆结果来更新妆容浓度级别与卸妆方案的对应关系。

根据本公开的示例性实施例，提供一种卸妆方案推荐装置，包括：妆容信息获取单元，被配置为获取用户的面部妆容信息；级别确定单元，被配置为根据所述面部妆容信息确定用户当前的妆容浓度级别；和方案推荐单元，被配置为根据所述妆容浓度级别推荐与所述妆容浓度级别相应的卸妆方案。

可选地，所述面部妆容信息可包括以下至少一项面部特征的特征值：皮肤肤色红润度、皮肤纹理细致度、毛孔粗细程度、皮肤光泽度、微细血管可见度、睫毛密集程度及粗细程度、唇彩厚重程度、各面部区域妆容面积。

可选地，妆容信息获取单元可被配置为：获取用户的面部图像和面部深度图像；对获取的所述面部图像进行图像识别，区分不同面部区域；对获取的所述面部深度图像进行深度识别，得到面部像素信息，并且根据得到的所述面部像素信息确定各个面部特征的特征值，从而得到各个面部区域的妆容信息。

可选地，级别确定单元可被配置为：基于预先设置的多个不同的妆容浓度级别的各个特征值的阈值范围，根据所述面部妆容信息分析用户当前妆容的各个面部特征的特征值所属的阈值范围；并且将与用户当前妆容的各个面部特征的特征值所属的阈值范围相应的妆容浓度级别确定为用户当前的妆容浓度级别。

可选地，妆容信息获取单元还可被配置为：触摸感知用户面部的妆容浓度。

可选地，级别确定单元还可被配置为：基于预先设置的多个不同的妆容浓度级别的各个特征值的阈值范围，根据所述面部妆容信息和感知的所述妆容浓度分析用户当前妆容的各个面部特征的特征值所属的阈值范围；基于用户当前妆容的各个面部特征的特征值所属的阈值范围确定用户当前的妆容浓度级别。

可选地，级别确定单元还可被配置为：获取用户当前妆容的不同部位的面部特征的特征值所属的阈值范围的组合；将与用户当前妆容的不同部位的面部特征的特征值的阈值范围的所述组合相应的妆容浓度级别确定为用户当前的妆容浓度级别。

可选地，方案推荐单元可被配置为：输出确定的用户当前的所述妆容浓度级别；接收用户对输出的所述妆容浓度级别的修改；响应于接收到用户对所述妆容浓度级别的修改，基于预先建立的妆容浓度级别与卸妆方案的对应关系，根据修改后的妆容浓度级别推荐与修改后的妆容浓度级别相应的卸妆方案。

可选地，所述卸妆方案推荐装置还可包括：卸妆执行单元，被配置为根据推荐的卸妆方案进行卸妆。

可选地，所述卸妆方案推荐装置还可包括：反馈接收单元，被配置为接收用户对推荐的卸妆方案的反馈或卸妆执行单元反馈的卸妆结果；和更新单元，被配置为根据用户对推荐的卸妆方案的反馈或卸妆执行单元反馈的卸妆结果更新妆容浓度级别与卸妆方案的对应关系。

根据本公开的示例性实施例，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现根据本公开的卸妆方案推荐方法的步骤。

根据本公开的示例性实施例，提供一种计算装置，包括：处理器；存储器，存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现根据本公开的卸妆方案推荐方法的步骤。

根据本公开的示例性实施例的卸妆方案推荐方法及装置，通过获取用户的面部妆容信息；根据面部妆容信息确定用户当前的妆容浓度级别；根据妆容浓度级别推荐与妆容浓度级别相应的卸妆方案，从而提高卸妆的自动化程度，进而提高了卸妆的效率。

将在接下来的描述中部分阐述本公开总体构思另外的方面和/或优点，还有一部分通过描述将是清楚的，或者可以经过本公开总体构思的实施而得知。

附图说明

通过下面结合示例性地示出实施例的附图进行的描述，本公开示例性实施例的上述和其他目的和特点将会变得更加清楚，其中：

图1示出根据本公开示例性实施例的卸妆方案推荐方法的流程图；

图2示出根据本公开示例性实施例的确定妆容浓度级别的示意图；

图3至图8示出根据本公开示例性实施例的推荐不同的卸妆方案的示意图；

图9示出根据本公开示例性实施例的卸妆方案推荐装置的框图；和

图10示出根据本公开示例性实施例的计算装置的示意图。

具体实施方式

现将详细参照本公开的示例性实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中，相同的标号始终指的是相同的部件。以下将通过参照附图来说明所述实施例，以便解释本公开。

图1示出根据本公开示例性实施例的卸妆方案推荐方法的流程图。这里，所述卸妆方案推荐方法可被应用于诸如卸妆机器人的电子装置，例如，所述卸妆方案推荐方法通过被实现为应用而被安装在所述电子装置上。

参照图1，在步骤S101，可获取用户的面部妆容信息。这里，面部妆容信息可包括以下至少一项面部特征的特征值：例如，皮肤肤色红润度、皮肤纹理细致度、毛孔粗细程度、皮肤光泽度、微细血管可见度、睫毛密集程度及粗细程度、唇彩厚重程度、各面部区域妆容面积等等。然而，应该理解，本申请不限于此，还可根据实际需求或装置配置等因素获取各种其他面部特征的特征值。

具体来说，在获取用户的面部妆容信息时，可首先获取用户的面部图像和面部深度图像；然后对获取的面部图像进行图像识别，区分各个面部区域；之后对获取的面部深度图像进行深度识别，得到面部像素信息，并且根据面部像素信息确定各个面部特征的特征值，从而得到各个面部区域的妆容信息。

例如，可利用人脸识别技术对获取的面部图像进行人脸识别，得出人体的面部特征信息，分析得出人体面部五官精确位置，并且标定各个面部区域范围，以便获取不同区域妆容像素信息。例如，可通过RGB-D深度图像识别技术对面部深度图像进行识别，得到高清晰度和高准确度的面部像素信息，根据不同部位的面部像素信息的特点分析面部皮肤肤色红润度、皮肤纹理细致度、毛孔粗细程度、皮肤光泽度、微细血管可见度、睫毛密集程度及粗细程度、唇彩厚重程度、各面部区域妆容面积等面部特征，获取与这些面部特征相应的特征值。

此外，在步骤S101获取用户的面部妆容信息之前，可例如通过机器学习预先标定多个不同的妆容浓度级别的各个面部特征的特征值的阈值范围，并且可预先建立妆容浓度级别与卸妆方案的对应关系。然而，应该理解，本申请不限于此，还可通过其他方法对妆容浓度级别对应的各个面部特征的特征值的阈值范围进行预先标定。

例如，可以预先将妆容浓度级别划分为洁肤状态、素颜、淡妆级别一、淡妆级别二、浓妆级别一、浓妆级别二、浓妆级别三、……，并且分别建立素颜、淡妆级别一、淡妆级别二、浓妆级别一、浓妆级别二、浓妆级别三与卸妆方案的对应关系，即，分别为素颜、淡妆级别一、淡妆级别二、浓妆级别一、浓妆级别二、浓妆级别三预先确定至少一个卸妆方案。

在步骤S102，根据面部妆容信息确定用户当前的妆容浓度级别。

具体来说，在根据面部妆容信息确定用户当前的妆容浓度级别时，可首先基于预先设置的(例如，通过机器学习预先标定的)多个不同的妆容浓度级别的各个特征值的阈值范围，根据面部妆容信息分析用户当前妆容的各个面部特征的特征值所属的阈值范围，然后基于用户当前妆容的各个面部特征的特征值所属的阈值范围确定用户当前的妆容浓度级别。

例如，在根据面部妆容信息确定用户当前的妆容浓度级别时，可将用户当前妆容的各个面部特征的特征值作为卷积神经网络的输入，经过卷积神经网络运算处理，得到这些特征值所属分类，根据已经标定好的妆容浓度级别分类，确定用户当前的妆容级别。

此外，在获取用户的面部妆容信息时，还可触摸感知用户面部的妆容浓度，并且在根据面部妆容信息确定用户当前的妆容浓度级别时，可根据面部妆容信息和感知的妆容浓度确定用户当前的妆容浓度级别。具体来说，在根据面部妆容信息和感知的妆容浓度确定用户当前的妆容浓度级别时，可首先基于预先设置的(例如，通过机器学习预先标定的)多个不同的妆容浓度级别的各个特征值的阈值范围，根据面部妆容信息和感知的妆容浓度分析用户当前妆容的各个面部特征的特征值所属的阈值范围；然后基于用户当前妆容的各个面部特征的特征值所属的阈值范围确定用户当前的妆容浓度级别。例如，可通过自动卸妆机器人的机械手来触摸感知用户面部，以感知面部各个部位，识别各个部位所用化妆品的成分，并且分析出每种化妆品的浓度，从而便于分析妆容浓度级别。

例如，图2示出根据本公开示例性实施例的确定妆容浓度级别的示意图。如图2所示，可分析出鼻部、唇部、眼线部位、眼睑部位、睫毛部位、脸盘部位等不同部位的每种化妆品的浓度，并且在分析出每种化妆品的浓度之后，可通过结合面部妆容信息一起确定用户当前妆容的各个面部特征的特征值所属的阈值范围，然后将与阈值范围相应的妆容浓度级别确定为用户当前的妆容浓度级别，从而提高妆容浓度级别的准确性。

具体来说，可根据不同部位的面部特征的特征值的阈值范围的组合来确定用户当前的妆容浓度级别。例如，当眼线部位、眼睑部位和睫毛部位之一的化妆品浓度较高，而其他部位的化妆品浓度较低时，可将妆容浓度级别确定为淡妆级别一；当眼线部位、眼睑部位和睫毛部位其中两个部位的化妆品浓度较高，而其他部位的化妆品浓度较低时，可将妆容浓度级别确定为淡妆级别二，当眼线部位、眼睑部位和睫毛部位的化妆品浓度都较高，而其他部位的化妆品浓度较低时，可将妆容浓度级别确定为淡妆级别三；当眼线部位、眼睑部位和睫毛部位的化妆品浓度较高，并且唇部的化妆品浓度也较高，而其他部位的化妆品浓度较低时，可将妆容浓度级别确定为浓妆妆级别一；当眼线部位、眼睑部位和睫毛部位的化妆品浓度较高，并且唇部和鼻部的化妆品浓度也较高，而其他部位的化妆品浓度较低时，可将妆容浓度级别确定为浓妆级别二；……。然而，应该理解，本申请不限于此，还可根据实际需求设置各种其他妆容浓度级别。

在步骤S103，根据妆容浓度级别推荐与妆容浓度级别相应的卸妆方案。

例如，图3至图8示出根据本公开示例性实施例的推荐不同的卸妆方案的示意图。

在图3中，当妆容浓度级别为素颜时，可推荐以下卸妆方案：1、使用35度的温水湿润面部；2、使用洁面乳在面部清洗10s；3、使用35度的温水清洗20s；4、使用30度的温水清洗10s；5、使用35度的温水清洗30s。

在图4中，当妆容浓度级别为淡妆级别一时，可推荐以下卸妆方案：1、使用含有睫毛眼线部位专用卸妆品的卸妆棉，对睫毛由上而下进行触摸操作5s；2、使用含有眼线专用卸妆品的卸妆棉，对眼线进行左侧向左、右侧向右的触摸操作5s；3、使用含有眉毛专用卸妆品的卸妆棉，对眉毛进行左侧向左、右侧向右的触摸操作5s；4、使用含有唇部专用卸妆品的卸妆棉，对唇部进行从唇角向中间的触摸操作5s；5、使用含有面部卸妆品的卸妆棉在面部操作10s；6、使用35度的温水在面部整体清洗20s；7、使用洁面乳在面部整体清洗10s；8、使用35度的温水在面部整体清洗20s；9、使用30度的温水在面部整体清洗10s；10、使用35度的温水在面部整体清洗10s。

在图5至图8中，分别推荐与淡妆级别二、浓妆级别一、浓妆级别二、浓妆级别三相应的卸妆方案。

在本发明的示例性实施例中，在根据妆容浓度级别推荐与妆容浓度级别相应的卸妆方案时，可首先输出确定的用户当前的妆容浓度级别(例如，通过语音或文字等方式向用户输出妆容浓度级别)，并接收用户对输出的妆容浓度级别的修改，然后响应于接收到用户对妆容浓度级别的修改，基于预先建立的妆容浓度级别与卸妆方案的对应关系，根据修改后的妆容浓度级别推荐与修改后的妆容浓度级别相应的卸妆方案。

此外，在推荐与妆容浓度级别相应的卸妆方案之后，还可接收用户对推荐的卸妆方案的反馈，并且根据接收的反馈更新妆容浓度级别与卸妆方案的对应关系。

此外，当应用了根据本公开示例性实施例的卸妆方案推荐方法的电子装置配备有可用于卸妆的机械部件(例如，机械臂、机械手等)时(例如，当电子装置是卸妆机器人或者具有卸妆功能的多功能机器人时)，所述电子装置还可根据推荐的卸妆方案进行卸妆，并随后根据基于推荐的卸妆方案进行卸妆的卸妆结果相应更新妆容浓度级别与卸妆方案的对应关系。

以上已经结合图1至图8对根据本公开示例性实施例的卸妆方案推荐方法进行了描述。在下文中，将参照图9对根据本公开示例性实施例的卸妆方案推荐装置及其单元进行描述。

图9示出根据本公开示例性实施例的卸妆方案推荐装置的框图。

参照图9，卸妆方案推荐装置包括：妆容信息获取单元91、级别确定单元92和方案推荐单元93，但不限于此。

妆容信息获取单元91可获取用户的面部妆容信息。这里，面部妆容信息可包括以下至少一项面部特征的特征值：例如，皮肤肤色红润度、皮肤纹理细致度、毛孔粗细程度、皮肤光泽度、微细血管可见度、睫毛密集程度及粗细程度、唇彩厚重程度、各面部区域妆容面积等等。

具体来说，妆容信息获取单元91可首先获取用户的面部图像和面部深度图像，然后对获取的面部图像进行图像识别，区分各个面部区域，之后对获取的面部深度图像进行深度识别，得到面部像素信息，并且根据面部像素信息确定各个面部特征的特征值，从而得到各个面部区域的妆容信息。

级别确定单元92可根据面部妆容信息确定用户当前的妆容浓度级别。

具体来说，级别确定单元92可基于预先设置的(例如，通过机器学习预先标定的)多个不同的妆容浓度级别的各个特征值的阈值范围，根据面部妆容信息分析用户当前妆容的各个面部特征的特征值所属的阈值范围，然后将与用户当前妆容的各个面部特征的特征值所属的阈值范围相应的妆容浓度级别确定为用户当前的妆容浓度级别。

此外，妆容信息获取单元91还可触摸感知用户面部的妆容浓度，并且级别确定单元92可根据面部妆容信息和感知的妆容浓度确定用户当前的妆容浓度级别。具体来说，级别确定单元92可基于预先设置的(例如，通过机器学习预先标定的)多个不同的妆容浓度级别的各个特征值的阈值范围，根据面部妆容信息和感知的妆容浓度分析用户当前妆容的各个面部特征的特征值所属的阈值范围，并基于用户当前妆容的各个面部特征的特征值所属的阈值范围确定用户当前的妆容浓度级别。

在本发明的示例性实施例中，作为示例，级别确定单元92可根据不同部位的面部特征的特征值的阈值范围的组合来确定用户当前的妆容浓度级别。例如，级别确定单元92可将不同部位的面部特征的特征值作为卷及神经网络算法运算的输入，经过卷积运算得出用户当前的妆容浓度级别。换而言之，级别确定单元92可获取用户当前妆容的不同部位的面部特征的特征值所属的阈值范围的组合，并将与用户当前妆容的不同部位的面部特征的特征值的阈值范围的所述组合相应的妆容浓度级别确定为用户当前的妆容浓度级别。

方案推荐单元93可根据妆容浓度级别推荐与妆容浓度级别相应的卸妆方案。以上已经在关于图1的描述中对以上卸妆方案以及妆容浓度级别与卸妆方案的对应关系进行了说明，这里不再赘述。

此外，在本发明的示例性实施例中，方案推荐单元93还可输出确定的用户当前的妆容浓度级别，并接收用户对输出的妆容浓度级别的修改，然后响应于接收到用户对妆容浓度级别的修改，基于预先建立的妆容浓度级别与卸妆方案的对应关系，根据修改后的妆容浓度级别推荐与修改后的妆容浓度级别相应的卸妆方案。

此外，根据本公开示例性实施例的卸妆方案推荐装置还可进一步包括卸妆执行单元(未示出)来根据推荐的卸妆方案进行卸妆。这里，卸妆执行单元(未示出)可包括可用于卸妆的机械部件(例如，机械臂、机械手等)。

此外，所述卸妆方案推荐装置还可包括：反馈接收单元(未示出)，用于接收用户对推荐的卸妆方案的反馈或卸妆执行单元(未示出)反馈的卸妆结果；和更新单元(未示出)，用于根据用户对推荐的卸妆方案的反馈或卸妆执行单元反馈的卸妆结果更新妆容浓度级别与卸妆方案的对应关系。

此外，根据本公开的示例性实施例，还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序被执行时，实现根据本公开的示例性实施例的方法。

作为示例，所述计算机可读存储介质可承载有一个或者多个程序，当所述计算机程序被执行时可实现以下步骤：获取用户的面部妆容信息；根据面部妆容信息确定用户当前的妆容浓度级别；根据妆容浓度级别推荐与妆容浓度级别相应的卸妆方案，从而提高卸妆的自动化程度，进而提高了卸妆的效率。

作为示例，所述计算机可读存储介质可承载有一个或者多个程序，当所述计算机程序被执行时可实现以下步骤：获取用户的面部妆容信息；根据面部妆容信息确定用户当前的妆容浓度级别；基于预定的妆容浓度级别与卸妆方案的对应关系，根据妆容浓度级别推荐与妆容浓度级别相应的卸妆方案；根据推荐的卸妆方案进行卸妆，从而实现自动卸妆，并且提高了卸妆的效率。

计算机可读存储介质例如可以是，但不限于，电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储计算机程序的有形介质，该计算机程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。计算机可读存储介质上包含的计算机程序可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质可以包含在任意装置中；也可以单独存在，而未装配入该装置中。

以上已经结合图9对根据本公开示例性实施例的卸妆方案推荐装置进行了描述。接下来，结合图10对根据本公开的示例性实施例的计算装置进行描述。

图10示出根据本公开示例性实施例的计算装置的示意图。

参照图10，根据本公开示例性实施例的计算装置10，包括存储器101和处理器102，所述存储器101上存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现根据本公开的卸妆方案推荐方法的步骤。

作为示例，当所述计算机程序被处理器执行时，可实现以下步骤：获取用户的面部妆容信息；根据面部妆容信息确定用户当前的妆容浓度级别；根据妆容浓度级别推荐与妆容浓度级别相应的卸妆方案，从而提高卸妆的自动化程度，进而提高了卸妆的效率。

作为示例，当所述计算机程序被处理器执行时，可实现以下步骤：获取用户的面部妆容信息；根据面部妆容信息确定用户当前的妆容浓度级别；基于预定的妆容浓度级别与卸妆方案的对应关系，根据妆容浓度级别推荐与妆容浓度级别相应的卸妆方案；根据推荐的卸妆方案进行卸妆，从而实现自动卸妆，并且提高了卸妆的效率。

本公开实施例中的计算装置可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、台式计算机等的装置。图10示出的计算装置仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

以上已参照图1至图9描述了根据本公开示例性实施例的卸妆方案推荐方法及装置。然而，应该理解的是：图9中所示的卸妆方案推荐装置及其单元可分别被配置为执行特定功能的软件、硬件、固件或上述项的任意组合，图10中所示的计算装置并不限于包括以上示出的组件，而是可根据需要增加或删除一些组件，并且以上组件也可被组合。

根据本公开的示例性实施例的卸妆方案推荐方法及装置，通过获取用户的面部妆容信息；根据面部妆容信息确定用户当前的妆容浓度级别；根据妆容浓度级别推荐与妆容浓度级别相应的卸妆方案，从而提高卸妆的自动化程度，进而提高了卸妆的效率。

尽管已经参照其示例性实施例具体显示和描述了本公开，但是本领域的技术人员应该理解，在不脱离权利要求所限定的本公开的精神和范围的情况下，可以对其进行形式和细节上的各种改变。

Claims (20)

1.一种卸妆方案推荐方法，包括：

获取用户的面部妆容信息；

根据所述面部妆容信息确定用户当前的妆容浓度级别；

根据所述妆容浓度级别推荐与所述妆容浓度级别相应的卸妆方案。

2.根据权利要求1所述的卸妆方案推荐方法，其中，所述面部妆容信息包括以下至少一项面部特征的特征值：皮肤肤色红润度、皮肤纹理细致度、毛孔粗细程度、皮肤光泽度、微细血管可见度、睫毛密集程度及粗细程度、唇彩厚重程度、面部各区域妆容面积。

3.根据权利要求2所述的卸妆方案推荐方法，其中，获取用户的面部妆容信息的步骤包括：

获取用户的面部图像和面部深度图像；

对获取的所述面部图像进行图像识别，区分不同面部区域；

对获取的所述面部深度图像进行深度识别，得到面部像素信息，并且根据得到的所述面部像素信息确定各个面部特征的特征值，从而得到各个面部区域的妆容信息。

4.根据权利要求3所述的卸妆方案推荐方法，其中，根据所述面部妆容信息确定用户当前的妆容浓度级别的步骤包括：

基于预先设置的多个不同的妆容浓度级别的各个特征值的阈值范围，根据所述面部妆容信息分析用户当前妆容的各个面部特征的特征值所属的阈值范围；

将与用户当前妆容的各个面部特征的特征值所属的阈值范围相应的妆容浓度级别确定为用户当前的妆容浓度级别。

5.根据权利要求3所述的卸妆方案推荐方法，其中，获取用户的面部妆容信息的步骤还包括：

触摸感知用户面部的妆容浓度；

其中，根据所述面部妆容信息确定用户当前的妆容浓度级别的步骤包括：

基于预先设置的多个不同的妆容浓度级别的各个特征值的阈值范围，根据所述面部妆容信息和感知的所述妆容浓度分析用户当前妆容的各个面部特征的特征值所属的阈值范围；

基于用户当前妆容的各个面部特征的特征值所属的阈值范围确定用户当前的妆容浓度级别。

6.根据权利要求5所述的卸妆方案推荐方法，其中，基于用户当前妆容的各个面部特征的特征值所属的阈值范围确定用户当前的妆容浓度级别的步骤包括：

获取用户当前妆容的不同部位的面部特征的特征值所属的阈值范围的组合；

将与用户当前妆容的不同部位的面部特征的特征值的阈值范围的所述组合相应的妆容浓度级别确定为用户当前的妆容浓度级别。

7.根据权利要求1-6中任一项所述的卸妆方案推荐方法，其中，根据所述妆容浓度级别推荐与所述妆容浓度级别相应的卸妆方案的步骤包括：

输出确定的用户当前的所述妆容浓度级别；

接收用户对输出的所述妆容浓度级别的修改；

响应于接收到用户对所述妆容浓度级别的修改，基于预先建立的妆容浓度级别与卸妆方案的对应关系，根据修改后的妆容浓度级别推荐与修改后的妆容浓度级别相应的卸妆方案。

8.根据权利要求7所述的卸妆方案推荐方法，还包括：

根据推荐的卸妆方案进行卸妆。

9.根据权利要求8所述的卸妆方案推荐方法，还包括：

接收用户对推荐的卸妆方案的反馈或卸妆结果；

根据接收的用户对推荐的卸妆方案的反馈或卸妆结果来更新妆容浓度级别与卸妆方案的对应关系。

10.一种卸妆方案推荐装置，包括：

妆容信息获取单元，被配置为获取用户的面部妆容信息；

级别确定单元，被配置为根据所述面部妆容信息确定用户当前的妆容浓度级别；和

方案推荐单元，被配置为根据所述妆容浓度级别推荐与所述妆容浓度级别相应的卸妆方案。

11.根据权利要求10所述的卸妆方案推荐装置，其中，所述面部妆容信息包括以下至少一项面部特征的特征值：皮肤肤色红润度、皮肤纹理细致度、毛孔粗细程度、皮肤光泽度、微细血管可见度、睫毛密集程度及粗细程度、唇彩厚重程度、各面部区域妆容面积。

12.根据权利要求11所述的卸妆方案推荐装置，其中，妆容信息获取单元被配置为：

获取用户的面部图像和面部深度图像；

对获取的所述面部图像进行图像识别，区分不同面部区域；

对获取的所述面部深度图像进行深度识别，得到面部像素信息，并且根据得到的所述面部像素信息确定各个面部特征的特征值，从而得到各个面部区域的妆容信息。

13.根据权利要求12所述的卸妆方案推荐装置，其中，级别确定单元被配置为：

基于预先设置的多个不同的妆容浓度级别的各个特征值的阈值范围，根据所述面部妆容信息分析用户当前妆容的各个面部特征的特征值所属的阈值范围；并且

将与用户当前妆容的各个面部特征的特征值所属的阈值范围相应的妆容浓度级别确定为用户当前的妆容浓度级别。

14.根据权利要求12所述的卸妆方案推荐装置，其中，妆容信息获取单元还被配置为：

触摸感知用户面部的妆容浓度；

其中，级别确定单元还被配置为：

基于预先设置的多个不同的妆容浓度级别的各个特征值的阈值范围，根据所述面部妆容信息和感知的所述妆容浓度分析用户当前妆容的各个面部特征的特征值所属的阈值范围；

基于用户当前妆容的各个面部特征的特征值所属的阈值范围确定用户当前的妆容浓度级别。

15.根据权利要求14所述的卸妆方案推荐装置，其中，级别确定单元还被配置为：

获取用户当前妆容的不同部位的面部特征的特征值所属的阈值范围的组合；

将与用户当前妆容的不同部位的面部特征的特征值的阈值范围的所述组合相应的妆容浓度级别确定为用户当前的妆容浓度级别。

16.根据权利要求10-15中任一项所述的卸妆方案推荐装置，其中，方案推荐单元被配置为：

输出确定的用户当前的所述妆容浓度级别；

接收用户对输出的所述妆容浓度级别的修改；

响应于接收到用户对所述妆容浓度级别的修改，基于预先建立的妆容浓度级别与卸妆方案的对应关系，根据修改后的妆容浓度级别推荐与修改后的妆容浓度级别相应的卸妆方案。

17.根据权利要求16所述的卸妆方案推荐装置，还包括：卸妆执行单元，被配置为根据推荐的卸妆方案进行卸妆。

18.根据权利要求17所述的卸妆方案推荐装置，还包括：反馈接收单元，被配置为接收用户对推荐的卸妆方案的反馈或卸妆执行单元反馈的卸妆结果；和

更新单元，被配置为根据用户对推荐的卸妆方案的反馈或卸妆执行单元反馈的卸妆结果更新妆容浓度级别与卸妆方案的对应关系。

19.一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，其中，当所述计算机程序被处理器执行时，实现权利要求1至9中任一项所述的方法。

20.一种计算装置，包括：

处理器；

存储器，存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现权利要求1至9中任一项所述的方法。