CN111507478A - 一种ai化妆师系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种AI化妆师系统。现阶段市场上所有的相关系列的美妆方面的产品只是做了用户的面部数据采集和分析，就以现阶段市场规模最大的美图美妆为例，仅仅只是做了用户的妆容的模拟，只是给了用户结果而缺少了用户化妆的过程应该怎么去做怎么去实施，而用户在化妆时遇到的最大问题是不知道怎么去化妆等问题，而不是仅仅只是看一个化妆结果，就去自行摸索学习，而本系统可以通过实时动态的不断计算模拟用户面部数据，达到让用户简单化傻瓜化的去进行化妆，解决用户不会化妆和不知道这个化妆适不适合的问题，从而解决女性在化妆上所用的时间长，不会化，画不好的问题，从而达到像实施导航一样指引用户化妆。

Description

一种AI化妆师系统

技术领域

本发明涉及美容相关领域，尤其涉及一种AI化妆师系统。

背景技术

随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”。

随着社会物质文化发展，广大消费者越来越注重形象，但是大多数消费者缺乏系统的美妆技能，同时由于时间和精力有限，无法进行系统培训和对皮肤特征认知。为此，市面上出现了一些化妆师系统，目的是帮助消费者进行化妆培训，但是现有的化妆师系统存在以下缺陷：

1、在不同光线下通过图像获取到的面部数据分析结果可能不同；

2、计算机进行机器学习和模拟过程中计算机本身缺少对美的判断。

为此，我们提出了一种AI化妆师系统。

发明内容

本发明的目的在于提供一种AI化妆师系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

一种AI化妆师系统，包括个人情况录入单元、化妆产品录入单元、手法教程单元、卸妆教程单元、实时化妆教学单元和相关产品推荐单元；

所述个人情况录入单元用于录入使用者的面部信息，并对使用者面部信息数据进行可视化反馈；

所述化妆产品录入单元用于录入现有化妆品种类和当先化妆品的余量；

所述手法教程单元用于对使用者进行化妆手法教学；

所述卸妆教程单元用于对使用者进行卸妆教学；

所述实时化妆教学单元用于指导使用者进行实时化妆教学；

所述相关产品推荐单元用于根据使用者的面部数据和爱好推荐相关的化妆产品。

优选地，所述个人情况录入单元的使用方法包括以下步骤：

S1、对使用者面部信息进行扫描；

S2、结合相关技术，获取用户面部相关情况，并根据用户面部相关情况计算抽像呈相关数据；

S3、结合数据库内皮肤类型的数据进行智能匹配分析，总结出用户皮肤特点和皮肤情况报告；

S4、将数据可视化反馈给用户。

优选地，所述相关技术包括机器学习技术、3D结构光技术和图形处理技术；

所述用户面部相关情况包括肤色、面部3D模型数据和皮肤特点数据。

优选地，所述化妆产品录入单元的使用方法包括以下步骤：

S1、录入现有化妆品种类和当前化妆品的余量；

S2、系统分析现阶段化妆品分配情况以及各个化妆品特点，查看用户是否存在相同类型化妆品出现过剩和化妆品种类不全情况；

S3、结合用户之前的个人面部数据情况，分析用户当前所拥有的化妆品是否符合用户情况，和用户应当注意哪方面产品的过度消费和缺少的化妆品种类分析，并将相关系列数据上传云端和后台进行存储，便于在用户化妆教学时第一时间考虑现有化妆品是否满足情况和替代的方法。

优选地，所述手法教程单元的使用方法包括以下步骤：

S1、通过移动端自身的平衡感知等，通过动画引导用户正确摆放移动端，并让用户选择好相应的角度完成准备工作；

S2、系统通过相关摄像头和虚拟与现实技术在移动端屏幕上就可看到用户自己应怎样完成这个手法的练习，用户可以通过像在给卡片涂色一样按照屏幕上的虚拟图像完成手法的学习；

S3、系统收到了用户的手部特点信息的完成情况，然后进行抽象分析，结合数据库中的数据情况判断用户这一组动作模拟是否达标，从而得出用户完成度报告；

S4、综合分析，通过上面数据系统在进行化妆教学时，优先考虑用户熟练的手法进行相关化妆教学，并通过相关数据分析，分析出用户薄弱环节，方便进行针对性练习。

优选地，所述卸妆单元的使用方法包括以下步骤：

S1、读取用户本次化妆数据，读取用户个人情况分析数据，结合用户自身情况和使用化妆品情况分析出最优的卸妆方案，把化妆对用户的伤害降到最低，并分析出后续皮肤保养解决方案；

S2、生成卸妆教程和皮肤相关卸妆后保养方法，做到化妆后修复。

优选地，所述实时化妆教学单元的使用方法包括以下步骤：

S1、先进行用户面部扫描，构建出用户基础3D数据和用户面部相关的肤色以及皮肤状况等数据。

S2、导入用户选择的需要所画的妆容标准数据模型(通过机器学习模拟出的标准模型)，将用户的面部数据和用户选择的妆容进行相关拟合和计算(利用人工智能技术进行拟合计算)，提取特征后和我们数据库里的数据进行匹配就可以拿出该妆容数据匹配。

S3、呈现用户化妆后的结果展示。

S4、用户选择是否确认，如果确认，那么就直接开始教学，如果觉得需要修改可以选择微调数据，计算机进行再次模拟契合计算结果，再确认；

S5、当用户满意当前妆容模拟结果后，进行计算(人工智能技术)，与数据库中的数据进行比对判断需要什么样的化妆品达到效果；

S6、进行妆容的人工智能拆解，将这个妆容拆解成一步步化妆过程，进行妆容拆解拆解成一个个小步骤；

S7、开始教学，在移动设备上通过摄像头和显微图像处理技术不断采集面部现阶段数据(动态显微观察实时图像处理技术)，并实时显示，和显示出用户需要画的地方和需要用什么化妆品怎么画的引导动画，达到虚拟与现实相结合，并不断计算用户当前化妆情况和计算机计算结果的差别并不断地修正引导，不断地进行细节引导分析；

S8、完成化妆，保存和记录本次化妆数据。用于用户卸妆时进行数据导入和用户喜欢情况分析，用户手法熟练情况分析，和用户卸妆后保养分析，应为不同的化妆品对皮肤的伤害不一样，那么需要的皮肤保养方案也不一样。

优选地，所述相关产品推荐单元的使用方法包括以下步骤：

S1、读取用户化妆习惯数据，读取用户现阶段化妆品数据，读取用户用户个人情况数据，读取用户喜欢数据；

S2、计算分析用户可能用到的化妆品和护肤品；

S3、与数据库录入各个化妆品数据进行匹配生成相关符合条件推荐。

与现有技术相比，本发明的有益效果是:

本发明中，现阶段市场上所有的相关系列的美妆方面的产品只是做了用户的面部数据采集和分析，就以现阶段市场规模最大的美图美妆为例，仅仅只是做了用户的妆容的模拟，如同美图秀秀的特效妆容一般，只是给了用户结果而缺少了用户化妆的过程应该怎么去做怎么去实施，而用户在化妆时遇到的最大问题是不知道怎么去化妆等问题，而不是仅仅只是看一个化妆结果，就去自行摸索学习，而本系统可以通过实时动态的不断计算模拟用户面部数据，达到让用户简单化傻瓜化的去进行化妆，解决用户不会化妆和不知道这个化妆适不适合的问题，从而解决女性在化妆上所用的时间长，不会化，画不好的问题，从而达到像实施导航一样指引用户化妆。

附图说明

图1为本发明提出的一种AI化妆师系统的使用流程图；

图2为本发明提出的一种AI化妆师系统中个人信息录入单元的使用流程图；

图3为本发明提出的一种AI化妆师系统中化妆产品录入单元的使用流程图；

图4为本发明提出的一种AI化妆师系统中手法教程单元的使用流程图；

图5为本发明提出的一种AI化妆师系统中卸妆教程单元的使用流程图；

图6为本发明提出的一种AI化妆师系统中实时化妆教学单元的使用流程图；

图7为本发明提出的一种AI化妆师系统中相关产品推荐单元的使用流程图。

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。

参照图1-图7，本发明还提出了一种AI化妆师系统，包括个人情况录入单元、化妆产品录入单元、手法教程单元、卸妆教程单元、实时化妆教学单元和相关产品推荐单元；

所述个人情况录入单元用于录入使用者的面部信息，并对使用者面部信息数据进行可视化反馈；

所述化妆产品录入单元用于录入现有化妆品种类和当先化妆品的余量；

所述手法教程单元用于对使用者进行化妆手法教学；

所述卸妆教程单元用于对使用者进行卸妆教学；

所述实时化妆教学单元用于指导使用者进行实时化妆教学；

所述相关产品推荐单元用于根据使用者的面部数据和爱好推荐相关的化妆产品。

进一步地，所述个人情况录入单元的使用方法包括以下步骤：

S1、对使用者面部信息进行扫描；

S2、结合相关技术，获取用户面部相关情况，并根据用户面部相关情况计算抽像呈相关数据；

S3、结合数据库内皮肤类型的数据进行智能匹配分析，总结出用户皮肤特点和皮肤情况报告；

S4、将数据可视化反馈给用户。

进一步地，所述相关技术包括机器学习技术、3D结构光技术和图形处理技术；

所述用户面部相关情况包括肤色、面部3D模型数据和皮肤特点数据。皮肤特点包括使用者是否有痘、皮肤种类和毛孔大小程度。

进一步地，所述化妆产品录入单元的使用方法包括以下步骤：

S1、录入现有化妆品种类和当前化妆品的余量；

S2、系统分析现阶段化妆品分配情况以及各个化妆品特点，查看用户是否存在相同类型化妆品出现过剩和化妆品种类不全情况；

S3、结合用户之前的个人面部数据情况，分析用户当前所拥有的化妆品是否符合用户情况，和用户应当注意哪方面产品的过度消费和缺少的化妆品种类分析，并将相关系列数据上传云端和后台进行存储，便于在用户化妆教学时第一时间考虑现有化妆品是否满足情况和替代的方法。

进一步地，所述手法教程单元的使用方法包括以下步骤：

S1、通过移动端自身的平衡感知等，通过动画引导用户正确摆放移动端，并让用户选择好相应的角度完成准备工作；

S2、系统通过相关摄像头和虚拟与现实技术在移动端屏幕上就可看到用户自己应怎样完成这个手法的练习，用户可以通过像在给卡片涂色一样按照屏幕上的虚拟图像完成手法的学习；

S3、系统收到了用户的手部特点信息的完成情况，然后进行抽象分析，结合数据库中的数据情况判断用户这一组动作模拟是否达标，从而得出用户完成度报告，就像有一个老师在进行专业的一对一手法教学一样；

S4、综合分析，通过上面数据系统在进行化妆教学时，优先考虑用户熟练的手法进行相关化妆教学，提高化妆成功率，并通过相关数据分析，分析出用户薄弱环节，方便进行针对性练习。

进一步地，所述卸妆单元的使用方法包括以下步骤：

S1、读取用户本次化妆数据，读取用户个人情况分析数据，结合用户自身情况和使用化妆品情况分析出最优的卸妆方案，把化妆对用户的伤害降到最低，并分析出后续皮肤保养解决方案；

S2、生成卸妆教程和皮肤相关卸妆后保养方法，做到化妆后修复。

进一步地，所述实时化妆教学单元的使用方法包括以下步骤：

S1、先进行用户面部扫描，构建出用户基础3D数据和用户面部相关的肤色以及皮肤状况等数据。

S2、导入用户选择的需要所画的妆容标准数据模型(通过机器学习模拟出的标准模型)，将用户的面部数据和用户选择的妆容进行相关拟合和计算(利用人工智能技术进行拟合计算)，提取特征后和我们数据库里的数据进行匹配就可以拿出该妆容数据匹配。

S3、呈现用户化妆后的结果展示。

S4、用户选择是否确认，如果确认，那么就直接开始教学，如果觉得需要修改可以选择微调数据，计算机进行再次模拟契合计算结果，再确认；

S5、当用户满意当前妆容模拟结果后，进行计算(人工智能技术)，与数据库中的数据进行比对判断需要什么样的化妆品达到效果；

S6、进行妆容的人工智能拆解，将这个妆容拆解成一步步化妆过程，进行妆容拆解拆解成一个个小步骤；

S7、开始教学，在移动设备上通过摄像头和显微图像处理技术不断采集面部现阶段数据(动态显微观察实时图像处理技术)，并实时显示，和显示出用户需要画的地方和需要用什么化妆品怎么画的引导动画，达到虚拟与现实相结合，并不断计算用户当前化妆情况和计算机计算结果的差别并不断地修正引导，就像实时导航指引人怎么开车从A地到B地一样，不断地进行细节引导分析；

S8、完成化妆，保存和记录本次化妆数据。用于用户卸妆时进行数据导入和用户喜欢情况分析，用户手法熟练情况分析，和用户卸妆后保养分析，应为不同的化妆品对皮肤的伤害不一样，那么需要的皮肤保养方案也不一样。

其中，S7中引导用户进行化妆教学采用的是AR技术。

进一步地，所述相关产品推荐单元的使用方法包括以下步骤：

S1、读取用户化妆习惯数据，读取用户现阶段化妆品数据，读取用户用户个人情况数据，读取用户喜欢数据；

S2、计算分析用户可能用到的化妆品和护肤品；

S3、与数据库录入各个化妆品数据进行匹配生成相关符合条件推荐。

本发明中，使用者通过登录该系统，选择需要进行的步骤，可以选择个人情况录入、化妆产品录入、手法教程、卸妆教程、实时化妆教学或相关产品推荐，系统根据使用者的选择进行下一步，对使用者进行个人情况录入、化妆品产品信息录入、化妆手法教学指导、卸妆教学指导、实时化妆教学指导或者相关产品推荐，本系统可以通过实时动态的不断计算模拟用户面部数据，达到让用户简单化傻瓜化的去进行化妆，解决用户不会化妆和不知道这个化妆适不适合的问题，从而解决女性在化妆上所用的时间长，不会化，画不好的问题，从而达到像实施导航一样指引用户化妆。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种AI化妆师系统，其特征在于，包括个人情况录入单元、化妆产品录入单元、手法教程单元、卸妆教程单元、实时化妆教学单元和相关产品推荐单元；

所述个人情况录入单元用于录入使用者的面部信息，并对使用者面部信息数据进行可视化反馈；

所述化妆产品录入单元用于录入现有化妆品种类和当先化妆品的余量；

所述手法教程单元用于对使用者进行化妆手法教学；

所述卸妆教程单元用于对使用者进行卸妆教学；

所述实时化妆教学单元用于指导使用者进行实时化妆教学；

所述相关产品推荐单元用于根据使用者的面部数据和爱好推荐相关的化妆产品。

2.根据权利要求1所述的一种AI化妆师系统，其特征在于，所述个人情况录入单元的使用方法包括以下步骤：

S1、对使用者面部信息进行扫描；

S2、结合相关技术，获取用户面部相关情况，并根据用户面部相关情况计算抽像呈相关数据；

S3、结合数据库内皮肤类型的数据进行智能匹配分析，总结出用户皮肤特点和皮肤情况报告；

S4、将数据可视化反馈给用户。

3.根据权利要求2所述的一种AI化妆师系统，其特征在于，所述相关技术包括机器学习技术、3D结构光技术和图形处理技术；

所述用户面部相关情况包括肤色、面部3D模型数据和皮肤特点数据。

4.根据权利要求1所述的一种AI化妆师系统，其特征在于，所述化妆产品录入单元的使用方法包括以下步骤：

S1、录入现有化妆品种类和当前化妆品的余量；

S2、系统分析现阶段化妆品分配情况以及各个化妆品特点，查看用户是否存在相同类型化妆品出现过剩和化妆品种类不全情况；

S3、结合用户之前的个人面部数据情况，分析用户当前所拥有的化妆品是否符合用户情况，和用户应当注意哪方面产品的过度消费和缺少的化妆品种类分析，并将相关系列数据上传云端和后台进行存储，便于在用户化妆教学时第一时间考虑现有化妆品是否满足情况和替代的方法。

5.根据权利要求1所述的一种AI化妆师系统，其特征在于，所述手法教程单元的使用方法包括以下步骤：

S1、通过移动端自身的平衡感知等，通过动画引导用户正确摆放移动端，并让用户选择好相应的角度完成准备工作；

S2、系统通过相关摄像头和虚拟与现实技术在移动端屏幕上就可看到用户自己应怎样完成这个手法的练习，用户可以通过像在给卡片涂色一样按照屏幕上的虚拟图像完成手法的学习；

S3、系统收到了用户的手部特点信息的完成情况，然后进行抽象分析，结合数据库中的数据情况判断用户这一组动作模拟是否达标，从而得出用户完成度报告；

S4、综合分析，通过上面数据系统在进行化妆教学时，优先考虑用户熟练的手法进行相关化妆教学，并通过相关数据分析，分析出用户薄弱环节，方便进行针对性练习。

6.根据权利要求1所述的一种AI化妆师系统，其特征在于，所述卸妆单元的使用方法包括以下步骤：

S1、读取用户本次化妆数据，读取用户个人情况分析数据，结合用户自身情况和使用化妆品情况分析出最优的卸妆方案，把化妆对用户的伤害降到最低，并分析出后续皮肤保养解决方案；

S2、生成卸妆教程和皮肤相关卸妆后保养方法，做到化妆后修复。

7.根据权利要求1所述的一种AI化妆师系统，其特征在于，所述实时化妆教学单元的使用方法包括以下步骤：

S1、先进行用户面部扫描，构建出用户基础3D数据和用户面部相关的肤色以及皮肤状况等数据。

S2、导入用户选择的需要所画的妆容标准数据模型(通过机器学习模拟出的标准模型)，将用户的面部数据和用户选择的妆容进行相关拟合和计算(利用人工智能技术进行拟合计算)，提取特征后和我们数据库里的数据进行匹配就可以拿出该妆容数据匹配。

S3、呈现用户化妆后的结果展示。

S4、用户选择是否确认，如果确认，那么就直接开始教学，如果觉得需要修改可以选择微调数据，计算机进行再次模拟契合计算结果，再确认；

S5、当用户满意当前妆容模拟结果后，进行计算(人工智能技术)，与数据库中的数据进行比对判断需要什么样的化妆品达到效果；

S6、进行妆容的人工智能拆解，将这个妆容拆解成一步步化妆过程，进行妆容拆解拆解成一个个小步骤；

S7、开始教学，在移动设备上通过摄像头和显微图像处理技术不断采集面部现阶段数据(动态显微观察实时图像处理技术)，并实时显示，和显示出用户需要画的地方和需要用什么化妆品怎么画的引导动画，达到虚拟与现实相结合，并不断计算用户当前化妆情况和计算机计算结果的差别并不断地修正引导，不断地进行细节引导分析；

S8、完成化妆，保存和记录本次化妆数据。用于用户卸妆时进行数据导入和用户喜欢情况分析，用户手法熟练情况分析，和用户卸妆后保养分析，应为不同的化妆品对皮肤的伤害不一样，那么需要的皮肤保养方案也不一样。

8.根据权利要求1所述的一种AI化妆师系统，其特征在于，所述相关产品推荐单元的使用方法包括以下步骤：

S1、读取用户化妆习惯数据，读取用户现阶段化妆品数据，读取用户用户个人情况数据，读取用户喜欢数据；

S2、计算分析用户可能用到的化妆品和护肤品；

S3、与数据库录入各个化妆品数据进行匹配生成相关符合条件推荐。

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