CN110414455A - 基于图像识别的颜值排序及匹配度判断方法、计算机可读存储介质及终端 - Google Patents
基于图像识别的颜值排序及匹配度判断方法、计算机可读存储介质及终端 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提供了基于图像识别的颜值排序及匹配度判断方法，利用智能相册可以识别相册中任务的相貌特征且根据已有的判断标准作出分析并进行颜值排序，同时可以对相册中的人物进行匹配度测试，把一些异性照片放入相册中，后將自己的照片放进去，相册根据预设定的程序进行匹配度分析，找到最匹配的一个，并给出相应的分析报告；本发明给用户提供一定的娱乐性，而且可以在多个异性照片中根据面貌特征匹配到更适合的对象，可以让用户对当下的审美标准更加了解。
Description
技术领域
本发明涉及图像识别技术领域，具体涉及基于图像识别的颜值排序及匹配度判断方法、计算机可读存储介质及终端。
背景技术
颜值用于表示人物容颜英俊或者靓丽的程度。“颜值也是生产力”，这句话体现了人们内心深处对美的追求。人的相貌在很多时候是非常重要的，英国的一家网络调查结果显示，五分之三的人在见面5秒钟内形成对对方的印象，超过三分之一的人认为外貌是形成第一印象的全部因素。现技术也出现了一些针对颜值评估的技术方法，但是针对颜值之间的匹配度分析方法却没有，人们之间的颜值匹配度可以让人更直接得知对方是否适合自己（在颜值、面相方面）。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明为用户提供一种智能识别图像的方法，该方法根据现在的大众审美对颜值、面相的评审标准，去对相册中的人物相貌做出颜值分析排序，避免和减少人为的干预，数据保证了一定的可信度和专业性。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种智能识别图像的方法，包括智能相册对相册中的人物照片进行颜值分析并按顺序排序。
进一步的，智能相册得出的排序结果的每张照片后面均会给出颜值分析数据。
进一步的，智能相册需要提前进行神经网络模型的训练，训练神经网络模型对当前人物图像的审美判断。
进一步的，神经网络模型的训练包括对人脸五官的标准进行单独判断、五官之间的互相整合的标准判断以及五官结合脸部轮廓的标准判断。
进一步的，往智能相册中输入人物不同风格的照片，包括不同发型、不同妆容、不同风格衣服，智能相册会对所有照片进行颜值分析，并排序。
进一步的，本发明还包括智能相册对相册中的人物照片进行颜值匹配度分析并输出报告。
进一步的，智能相册需要提前进行神经网络模型的训练，神经网络模型的训练包括对两人之间的五官结合脸部轮廓进行匹配度判断，该判断的标准是：在预设定的误差范围内则认定为匹配，误差越小则认为匹配度越高，最后依据误差值的排序得出最匹配的人物照片。
进一步的，智能相册进行匹配度分析前，需要往相册中输入相关的异性照片以及用户的照片，相册会对所有异性照片与用户照片进行逐一匹配分析，并作出排序。
一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，所述计算机程序被处理器调用时实现以上任一项所述的智能识别图像的方法。
一种终端，包括处理器和存储器，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序被所述处理器调用时实现以上任一项所述的智能识别图像的方法。
本发明提供的一种智能识别图像的方法的有益效果在于：用户可以将照片放入智能相册，智能相册对相册中的人物照片进行颜值分析并按顺序排序，该方法根据现在的大众审美对颜值、面相的评审标准，去对相册中的人物相貌做出颜值分析排序，避免和减少人为的干预，数据保证了一定的可信度和专业性，给用户提供一定的娱乐性，可以让用户在闲暇之余有个更符合当下的审美的标准去认识一下自己。
其次，本发明还可以在智能相册中放入多个异性的照片，以及自己的照片，可以在多个异性照片中根据面貌特征匹配出更适合自己的异性，终端智能帮助用户识别筛选，并给出详细的匹配数据。同时让用户对当下的审美标准更加了解。
附图说明
图1为本发明实施例1的流程图；
图2为本发明实施例2的流程图；
图3为本发明实施例3的流程图。
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、完整的描述，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。本领域普通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，均属于本发明的保护范围。
实施例1：一种基于图像识别的颜值排序的方法。
用户想要了解一下自己的颜值在当下的审美标准下，属于什么级别的，或在自己身边的朋友中的颜值级别，具体步骤包括：
a.打开智能相册将朋友、家人或者是偶像等人的照片放入，当然也要放入自己的照片；
b.点击颜值分析；
c.终端会对相册中的所有人物进行颜值分析并进行排序；
d.每张照片后面会给出详细的颜值分析数据。
实施例2：一种基于图像识别的颜值排序的方法。
用户想要知道自己的哪种妆容、风格、拍照姿势更好看，更符合当下审美趋势，让终端帮你找到更适合你的妆容，找到最适合你的风格，具体步骤包括：
a.打开智能相册将自己的不同风格的照片放入（不同发型、不同妆容、不同风格衣服等等）；
b.点击颜值分析；
c.终端会对相册中的所有人像进行颜值分析，并排序，帮助你找到更适合你的拍照风格或更适合你的妆容；
d.每张照片后面会给出详细的颜值分析数据。
实施例3：一种基于图像识别的颜值匹配度判断方法。
想测试一下你与身边异性的匹配度，让终端帮你客观的找到更匹配那个“他”，具体步骤包括：
a.打开智能相册将身边认识的异性的照片放入智能相册，然后将自己的照片也放进去；
b.点击异性匹配；
c.终端会对相册中的所有异性的面貌特征、面像等进行匹配度分析，并作出排序，帮你找到更匹配的一个；
d.还会对匹配度在前三名的用户生成详细的匹配度信息。
实施例4：一种计算机可读存储介质。
一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，所述计算机程序被处理器调用时实现实施例1或实施例2或实施例3的方法。
实施例5：一种终端。
一种终端，包括处理器和存储器，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序被所述处理器调用时实现实施例1或实施例2或实施例3的方法。
以上所述为本发明的较佳实施例而已，但本发明不应局限于该实施例和附图所公开的内容，所以凡是不脱离本发明所公开的精神下完成的等效或修改，都落入本发明保护的范围。
Claims (10)
1.一种智能识别图像的方法，其特征在于，智能相册对相册中的人物照片进行颜值分析并按顺序排序。
2.如权利要求1所述的智能识别图像的方法，其特征在于：智能相册得出的排序结果的每张照片后面均会给出颜值分析数据。
3.如权利要求2所述的智能识别图像的方法，其特征在于：智能相册需要提前进行神经网络模型的训练，训练神经网络模型对当前人物图像的审美判断。
4.如权利要求3所述的智能识别图像的方法，其特征在于：神经网络模型的训练包括对人脸五官的标准进行单独判断、五官之间的互相整合的标准判断以及五官结合脸部轮廓的标准判断。
5.如权利要求1所述的智能识别图像的方法，其特征在于：往智能相册中输入人物不同风格的照片，包括不同发型、不同妆容、不同风格衣服，智能相册会对所有照片进行颜值分析，并排序。
6.如权利要求1所述的智能识别图像的方法，其特征在于，智能相册对相册中的人物照片进行颜值匹配度分析并输出报告。
7.如权利要求6所述的智能识别图像的方法，其特征在于：智能相册需要提前进行神经网络模型的训练，神经网络模型的训练包括对两人之间的五官结合脸部轮廓进行匹配度判断，该判断的标准是：在预设定的误差范围内则认定为匹配，误差越小则认为匹配度越高，最后依据误差值的排序得出最匹配的人物照片。
8.如权利要求6所述的智能识别图像的方法，其特征在于：智能相册进行匹配度分析前，需要往相册中输入相关的异性照片以及用户的照片，相册会对所有异性照片与用户照片进行逐一匹配分析，并作出排序。
9.一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器调用时实现权利要求1至8任一项所述的智能识别图像的方法。
10.一种终端，包括处理器和存储器，所述存储器用于存储计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被所述处理器调用时实现权利要求1至8任一项所述的智能识别图像的方法。
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