CN112837125B - 一种智能虚拟试衣的方法、系统、终端和存储介质 - Google Patents
一种智能虚拟试衣的方法、系统、终端和存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112837125B CN112837125B CN202110177558.7A CN202110177558A CN112837125B CN 112837125 B CN112837125 B CN 112837125B CN 202110177558 A CN202110177558 A CN 202110177558A CN 112837125 B CN112837125 B CN 112837125B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- clothing
- information
- user
- current
- model
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 40
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 12
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 10
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 claims description 10
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 6
- 238000012217 deletion Methods 0.000 claims description 6
- 230000037430 deletion Effects 0.000 claims description 6
- 230000001815 facial effect Effects 0.000 claims description 5
- 230000004927 fusion Effects 0.000 claims description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 abstract description 4
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 42
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 9
- 230000008921 facial expression Effects 0.000 description 5
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000009191 jumping Effects 0.000 description 3
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000036651 mood Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000013138 pruning Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
- G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
- G06Q30/0641—Shopping interfaces
- G06Q30/0643—Graphical representation of items or shoppers
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
- G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
- G06Q30/0603—Catalogue ordering
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
- G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
- G06Q30/0631—Item recommendations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Finance (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Marketing (AREA)
- Economics (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Computer Graphics (AREA)
- Geometry (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本申请涉及一种智能虚拟试衣的方法、系统、终端和存储介质,其属于影像处理的领域,其中方法包括:获取当前用户针对当前智能试衣镜的试衣请求;对当前用户进行图像采集并得到建模影像数据;对当前用户进行人脸识别,并根据识别结果获取与用户身份对应的历史购物信息;确定当前用户的购物偏好信息;在预设的服装数据库中确定最贴合当前用户购物喜好的子服装库;在子服装库中获取服装信息以及当前服装模型;获取用户的体型参数并建立人体三维模型;将人体三维模型与当前服装模型进行融合,得到三维试衣图像;控制显示屏显示所述三维试衣图像。本申请具有简化智能试衣镜的使用步骤,提高用户使用感的效果。
Description
技术领域
本申请涉及影像处理的技术领域,尤其是涉及一种智能虚拟试衣的方法、系统、终端和存储介质。
背景技术
目前,随着科技的发展,人们的生活越来越便利,尤其是购物方式发生了很大的变化,用户可在商场挑选自己喜爱的服饰,也可以在各种购物平台上挑选自己需要的商品
但是,在购物平台上购买服饰,虽然为用户提供了便捷,但是用户无法亲身试穿,往往会购买到的商品达不到预期值,导致购物体验较差,但是用户在商场购物时,用户需要花费大量的时间以及体力,来挑选自己心仪的服饰。
目前,公开号为CN104820930A的中国专利公开了一种智能试衣系统,其包括: 试衣镜、摄像头、智能终端;摄像头安装于试衣镜上,试衣镜与智能终端以无线方式通信;智能终端上安装有试衣应用系统,用户试衣时,通过智能终端控制摄像头拍摄本人试衣照片;试衣镜将镜头实时画面或拍摄完成的照片上传到智能终端的试衣应用系统;该试衣应用系统根据用户需求,选取适当的预设场景或搭配服装,生成虚拟试衣效果图,将拍摄的照片和/或虚拟试衣效果图显示给用户。
上述中的相关技术存在以下缺陷:用户需要在使用过程中需要在众多的服装模型中挑选自己喜爱的服装,使用时较为繁琐,用户体验较差。
发明内容
为了简化智能试衣镜的使用过程,提高用户的使用体验感,本申请提供一种智能虚拟试衣的方法、系统、终端和存储介质。
第一方面,本申请提供一种智能虚拟试衣的方法,采用如下的技术方案:
一种智能虚拟试衣的方法,包括:
获取当前用户针对智能试衣镜发送的试衣请求;
根据所述试衣请求,对所述当前用户进行图像采集并得到建模影像数据,所述建模影像数据包括体型参数以及面部图像信息;
根据所述体型参数,建立人体三维模型;
根据所述面部图像信息,对当前用户进行人脸识别,并根据识别结果获取与用户身份对应的历史购物信息;
根据所述历史购物信息,确定当前用户的购物偏好信息;
根据所述购物偏好信息,在预设的服装数据库中确定最贴合当前用户购物喜好的子服装库;
获取所述子服装库对应的服装列表信息列表,并根据所述服装信息列表获取当前服装模型;
将所述人体三维模型与当前服装模型进行融合,得到三维试衣图像;
控制显示屏显示所述三维试衣图像。
通过采用上述技术方案,根据用户的历史购物信息,确定用户的购物偏好,并且根据用户的购物偏好选取对应的服装模型,使系统选定的服装模型尽可能贴合用户的偏好,无需用户自行挑选服装模型的时间,方便用户使用,从而提高用户体验。
可选的,所述根据历史购物信息,确定当前用户的购物偏好信息具体包括:
根据所述建模影像数据,确定当前用户的外貌特征信息;
根据所述外貌特征信息,对历史购物信息进行筛选,并根据筛选结果获取符合当前用户性别以及年龄段的用户购物信息;
根据所述用户购物信息,确定当前用户的购物偏好信息。
通过采用上述技术方案,根据用户的外貌信息对用户的历史购物信息进行筛选,从而减少历史购物信息中的干扰信息对系统确认用户的购物偏好产生影响,提高确认用户购物偏好信息的准确度,进一步提高用户体验。
可选的,所述获取所述子服装库对应的服装信息列表,并根据所述服装信息列表在所述子服装库中获取当前服装模型具体包括:
获取所述子服装库对应的服装信息列表;
获取所述服装信息列表中的服装信息,所述服装信息包括状态标识,所述子服装库中的服装模型携带有状态标识,所述状态标识包括“可选”标识与“不可选”标识,所有所述服装模型携带的标识预设为“可选”;
根据所述服装信息,获取所述子服装库中状态标识为“可选”的服装模型;
在带有状态标识为“可选”的服装模型中获取一个服装模型,并将获取的服装模型标记为当前服装模型;
在所述控制显示屏显示所述三维试衣图像之后还包括:
将所述当前服装模型的状态标识更新为“不可选”,并为所述当前服装模型设定倒计时钟;
判断倒计时钟是否触发,若倒计时钟触发,则将当前服装模型的状态标识更新为“可选”。
通过采用上述技术方案,为当前服装模型设置倒计时钟,在倒计时钟计时的时间段内,当前服装模型无法选中,使得在倒计时钟计时的时间段内当前服装模型不会被频繁重复选中,提高挑选服装模型的多样性,从而满足用户试穿服装的新鲜感,提高用户体验。
可选的,所述为所述当前服装模型设定倒计时钟具体包括:
对换装后的当前用户进行图像采集,以获取评估影像数据;
根据所述评估影像数据,对用户满意度进行评测并获取对应的满意度分值;
根据所述满意度分值设定倒计时钟;其中,所述满意度分值越高,所述倒计时钟对应的倒计时长越短。
通过采用上述技术方案,根据影像数据对用户满意度进行判定,根据用户满意度调整倒计时钟的倒计时长,使得越受大众满意的衣服出现的频率越高,根据大众审美调节各个服装模型出现的频率,提高用户体验感。
可选的,所述服装信息还包括用户评分,根据所述评估影像数据,对用户满意度进行评测并获取对应的满意度分值之后还包括:
判断所述满意度分值是否低于预设的低分阈值;
若所述满意度分值低于预设的低分阈值,则将所述当前服装模型的用户评分下调一分;
判断所述当前服装模型的用户评分是否低于预设的删除阈值;
若低于预设的删除阈值,则将当前服装模型从子服装库中移除。
通过采用上述技术方案,根据用户满意度调节服装模型的用户评分,自动淘汰不符合大众审美的服装模型,使得服装模型更加贴合大众审美,从而提高用户的使用体验。
可选的,所述智能试衣镜上装配有语音收集装置,预设有指令数据库,所述指令数据库中包含多个指令信息,在控制显示屏显示所述三维试衣图像之后,还包括:
获取用户针对当前智能试衣镜发送的语音指令,并将所述语音指令转换为文字信息;
判断所述文字信息中是否包含有与预设的关键词信息匹配的词句;
若判断为有,则根据所述关键词信息,获取与关键词信息匹配的指令信息,并将获取的指令信息标记为当前指令信息;
根据所述当前指令信息生成用以控制显示屏切换画面的触发指令。
通过采用上述技术方案,用户可语音控制试衣镜切换服装模型,无需手动切换,简化了智能试衣镜的使用过程。
可选的,在所述判断所述满意度分值是否低于预设的低分阈值之前,还包括:
判断所述满意度分值是否高于预设的高分阈值;
若判断为是,则根据所述服装信息,确定所述当前服装模型的选购信息;
控制显示屏显示所述选购信息以及可供用户扫描查看选购信息的二维码。
通过采用上述技术方案,当用户试穿服装后,自动根据用户试穿后的表情判定用户是否满意,若判定为满意的话控制显示屏显示服装模型对应的选购信息,便于用户直接去实体店购买,同时,提供用户查看选购信息的二维码,进一步提高用户体验感。
第二方面,本申请提供一种智能虚拟试衣的系统,采用如下的技术方案:
一种智能虚拟试衣方法,包括:
请求获取模块,用于获取当前用户针对智能试衣镜发送的试衣请求;
图像采集模块,用于根据所述试衣请求,对所述当前用户进行图像采集并得到建模影像数据,所述建模影像数据包括体型参数以及面部图像信息;
建模模块,用于根据所述体型参数,建立人体三维模型;
购物信息获取模块,用于根据所述面部图像信息,对当前用户进行人脸识别,并根据识别结果获取与用户身份对应的历史购物信息;
信息筛选模块,用于根据所述历史购物信息,确定当前用户的购物偏好信息;
子服装库获取模块,用于根据所述购物偏好信息,在预设的服装数据库中确定最贴合当前用户购物喜好的子服装库;
服装模型获取模块,用于获取所述子服装库对应的服装列表信息列表,并根据所述服装信息列表在所述子服装库中获取当前服装模型;
融合模块,用于将所述人体三维模型与当前服装模型进行融合,得到三维试衣图像;
显示模块,用于控制显示屏显示所述三维试衣图像。
通过采用上述技术方案,将智能试衣镜摆放在商场内,可根据用户在该商场的历史购物信息确定用户的购物偏好,从而根据用户的购物偏好信息为用户挑选服装模型,从而提高用户的使用体验感。
第三方面,本申请提供一种智能终端,采用如下的技术方案:
一种智能终端,包括存储器和处理器,所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行如上述任一种方法的计算机程序。
通过采用上述技术方案,根据用户试衣后的面部表情对服装模型的用户满意度进行评估,从而调整服装模型的出现频率,使得越贴合大众审美的服装模型出现的越频繁,提供服装模型受用户喜爱的可能性。
第四方面,本申请提供一种计算机可读存储介质,采用如下的技术方案:
一种计算机可读存储介质,存储有能够被处理器加载并执行如上述任一种方法的计算机程序。
通过采用上述技术方案,当所述计算机可读存储介质被装入任一计算机后,所述任一计算机就能执行本申请提供的一种智能虚拟试衣的方法。
综上所述,本申请包括以下至少一种有益技术效果:
1.通过对用户的历史购物信息进行筛选以及确认,从而根据用户的购物偏好来获取对应的服装模型,使得挑选的服装模型更加贴合用户的审美,从而优化用户使用智能试衣镜时的使用感;
2.用户可通过下达语音指令来控制显示屏切换画面,无需多次人工对显示屏进行操作,便于用户进行换装,提高智能试衣镜的使用便捷性;
3.在用户换装完成后,根据用户的评估影像数据来获取用户对当前服装模型的满意度分值,从而确定用户是否对当前服装模型是否满意,从而调整当前服装模型的出现频率。
附图说明
图1是本申请实施例的一种智能虚拟试衣的方法的流程示意图。
图2是本申请实施例的更新服装列表信息的流程示意图。
图3是本申请实施例的对服装数据库中的服装模型进行删减的流程示意图。
图4是本申请实施例的获取用户语音指令的流程示意图。
图5是本申请实施例的一种智能虚拟试衣的系统的结构框图。
附图标记说明:1、请求获取模块;2、图像采集模块;3、建模模块;4、购物信息获取模块;5、信息筛选模块;6、子服装库获取模块;7、服装模型获取模块;8、融合模块;9、显示模块;10、更新模块。
具体实施方式
以下结合附图1-5对本申请作进一步详细说明。
本申请实施例公开一种智能虚拟试衣的方法。参照图1,一种智能虚拟试衣的方法包括:
S100:获取当前用户针对智能试衣镜发送的试衣请求。
其中,智能试衣镜并非一块镜子,而是一块显示屏,智能试衣镜上安装有摄像装置,可对智能试衣镜前方的固定区域进行图像采集,并且将图像实时反映到显示屏上。
具体的,用户可按照智能试衣镜的使用规则,在智能试衣镜的指定区域站定规定的时间,如3秒,则自动判定接收当前用户对智能试衣镜发送了试衣请求,在实施中,智能试衣镜通常设置在商场等人流量较大的地方,为减少路人造成的干扰,故需用户在指定区域站定规定的时间。
S200:根据试衣请求,对当前用户进行图像采集并得到建模影像数据。
其中,摄像装置中包括多类摄像头,其中包括3D摄像头,可对当前用户进行扫面从而获取当前用户对应的建模影像数据,建模影像数据具体包括体型参数以及面部图像信息。
S300:根据体型参数,建立人体三维模型。
其中,体型参数具体为根据当前用户的实际体型一比一生成,用户可根据自身实际情况通过显示屏上的虚拟键盘对人体三维模型进行微调。
S400:根据面部图像数据,对当前用户进行人脸识别,并根据人脸识别结果获取与用户身份对应的历史购物信息。
在实施中,若当前用户在商场中注册了会员,数据库中存储有当前用户对应的个人信息,且用户在本商场购物后对应的购物信息会自动记录在数据库中,可随时查看。
其中,可根据影像建模数据中的面部图像数据对当前用户进行人脸识别,从而确定当前用户的个人信息,并根据当前用户的个人信息确定当前用户在本商场的历史购物信息。上述步骤建立在用户已在本商场注册会员的前提下,若当前用户未注册本商场会员,则随机挑选数据库中的服装模型以供用户试衣。
S500:根据历史购物信息,确定当前用户的购物偏好信息。
其中,S500具体包括:
S501:根据建模影像数据,确定当前用户的外貌特征信息。
其中,外貌特征信息具体包括当前用户的性别特征、年龄段特征。在实施中,对用户的性别特征具体划分为“男”、“女”两大特征,年龄段特征具体划分为“儿童”“青年”“老年”三大特征,并将获取的性别特征与年龄段特征综合生成当前用户的外貌特征信息。
S502:根据外貌特征信息,对历史购物信息进行筛选以获取用户购物信息。
其中,用户在本商场的购物并非针对固定本人,有可能是为家人购买或用以送礼,故需对当前用户的历史购物信息进行筛选,获取用户为自己购买的相关服装信息,并根据筛选后的历史购物信息生成用户购物信息,从而提高系统为用户挑选服装模型的准确度。
在实施中,可先将历史购物信息中的非服装类产品剔除,减少干扰,而后根据当前用户的性别特征,剔除另一性别特征相关的服饰购买信息,最后根据年龄段特征,将与用户实际年龄段不符的服饰购买信息,举例来说,若判断当前用户为青年女性,则剔除当前用户对应的历史购物信息中男装的购买信息,以及剔除历史购物信息中儿童服装购买信息和老年类购买信息。
S503:根据用户购物信息,确定当前用户的购物偏好信息。
其中,预设有若干购衣风格,可根据当前用户的购物信息确定用户的购物偏好信息。
具体的,根据当前用户的购物信息确定用户购买同类型数量最多的购衣风格,从而确定购物偏好信息,举例来说,根据用户购物信息可知,当前用户购买运动风的最多,则将当前用户的购物偏好信息定义为运动风。
S600:根据购物偏好信息,在预设的服装数据库中获取最贴合当前用户购物喜好的子服装库。
其中,数据库内预设有多个不同风格种类的子服装库,每个子服装库设有对应风格的多个服装模型,具体的,可根据用户的购物偏好信息确定对应的选取服装模型的子服装库。
在实施中,数据库内预设的子服装库分别对应“淑女风”、“运动风”、“休闲风”等多个不同风格,每个子服装库有多个对应风格的服装模型,当前用户的购物偏好信息为运动风,则获取对应“运动风”的子服装库。
S700:获取子服装库的服装列表信息,并根据服装列表信息在子服装库中获取当前服装模型。
参照图2,S700具体包括:
S701:获取子服装库对应的服装列表信息。
其中,服装列表信息中包括子服装库中所有服装模型,在初始状态下,子服装库中的服装模型随机排列,并根据排列结果,为服装列表信息中的服装模型赋予编号,标号具体从1至N号,N为子服装库中所有服装模型的个数。
S702:获取服装信息列表中的服装信息。
其中,服装信息包括状态标识,每个服装模型均携带有状态标识,状态标识包括“可选”标识与“不可选”标识,在初始状态下,所有服装模型对应的状态标识均预设为“可选”,随着智能试衣镜的使用,部分服装模型的状态标识会进行切换。
在实施中,携带有“可选”标识的服装模型为可选中的服装模型,携带有“不可选”标识的服装模型不可选中。
S703:在带有状态标识为“可选”的服装模型中获取一个服装模型,并将获取的服装模型标记为当前服装模型。
具体的,获取服装信息列表中带有状态标识为“可选”的服装模型,在实施中,若服装信息列表中1号服装模型的状态标识为“可选”,则默认获取服装信息列表中1号服装模型为当前服装模型。
在实施中,若所有服装模型携带的状态标识均为“不可选”,将子数据库中所有服装模式的状态标识更新为“可选”,并获取1号服装模型为当前服装模型。
S800:将人体三维模型与当前服装模型进行融合,得到三维试衣图像。
其中,将当前服装模型根据人体三维模型的具体尺寸进行计算调整,并将调整后的当前服装模型与人体三维模型进行融合,以得到三维试衣图像。
在实施中,使服装模型根据人体三维模型进行调整,可以保证获取到的三维试衣图形尽可能地贴近当前用户的实际试穿效果,以给用户最真实的试穿体验。
S900:控制显示屏显示三维试衣图像。
其中,用户可根据显示屏上的三维试衣图像对服装的试穿效果进行预判,如果合适,可自行前往商场内的实体店进行购买,为用户提供了大大的便捷。
S1000:对服装模型的状态标识进行更新。
参照图2,S1000具体包括:
S1001:将当前服装模型的状态标识更新为“不可选”。
其中,为避免服装模型被频繁选中,降低用户试穿衣物的趣味性,将当前服装模型的状态标识更新为“不可选”。
S1002:对当前用户进行图像采集,以获取评估影像数据。
S1003:根据评估影像数据,对用户满意度进行测评并获取对应的满意度分值。
其中,评估影像数据具体针对用户获取到三维试衣图像后的面部表情,根据用户的面部表情对用户满意度进行测评,并获取对应的满意度分值,用户不同的表情对应有不用的满意度分值。
在实施中,满意度分值包括7个不同的表情分值,分别对应愤怒、开心、平静等其中不同的心情,其中若用户获取到三维试衣图像后,识别到用户的面部表情越开心,则满意度分值越高,相对的,若用户的面部表情越愤怒,则满意度分值越低。
S1004:根据满意度分值,设置倒计时钟。
其中,满意度分值越高,倒计时钟对应设置的时间越短。
在实施中,满意度分值包括7个不同的表情分值,满意度分值具体包括1-7分,倒计时钟对应可以设置为7类不同时长,7分对应的倒计时钟设置为10分钟,6分对应的倒计时钟设置为20分钟,以此类推,1分对应的倒计时钟设置为70分钟。
S1005:将当前服装模型从服装信息列表中移除,并更新服装信息列表。
具体的,将当前服装模型从服装信息列表中移除,由于当前服装模型默认为1号,在将当前服装模型从服装信息列表中移除后,将服装信息列表中剩余的服装模型对应的编号加1,更新服装信息列表,以供下次其他用户试衣时获取服装模型。
S1006:判断倒计时钟是否触发。
若判断为是,则跳转至S1007;
若判断为否,则持续判断倒计时钟是否触发,直至倒计时钟触发为止。
其中,倒计时钟预设有固定的时间,在生成后自动进入倒计时,并随时间的流逝逐渐缩短,直至为0,则判定倒计时钟触发。
S1007:将当前服装模型的状态标识更新为“可选”并更新服装信息列表。
将当前服装模型列入服装信息列表中,并列入服装信息列表中的最后一列,随着用户进行试穿,服装信息列表进行不断的更新。
进一步的,参照图3,在本实施中,在获取到用户度满意度后,可对服装数据库中的服装模型进行删减,使得服装数据库中的服装模型更贴合大众品味,相应的处理可以如下:
S11:判断满意度分值是否高于预设的高分阈值。
若判断为是,则跳转至S12;
若判断为否,则跳转至S14。
其中,在获取满意度分值后,判断满意度分值是否高于预设的高分阈值,在实施中,高分阈值为5分,若获取的满意度分值为6分或7分中的任一分值,则判定为是。
S12:根据服装信息,确定当前服装模型的选购信息。
其中,若当前用户的满意度分值高于预设的高分阈值,说明用户非常,满意当前服装模型的试穿效果,有较大的购买意向,则根据服装模型确定当前服装模型对应的选购信息。选购信息具体包括店铺信息、货号信息、尺寸信息,其中尺寸信息为根据当前用户的人体三维模型,预估的当前用户比较适合的服装尺码。
S13:控制显示屏显示选购信息以及可供用户扫描查看选购信息的二维码。
在本实施中,用户可根据选购信息快速找到与当前服装模型对应的实物并进行购买。
S13完成后自动跳转至S18。
S14:判断满意度分值是否低于预设的低分阈值。
若判断为是,则跳转至S15;
若判断为否,则跳转至S18。
其中,在实施中,低分阈值为4分,若获取的满意度分值为1-3分中的任一分值,则判定为是。
S15:将当前服装模型的用户评分下调一分。
其中,服装信息还包括用户评分,服装模型对应的用户评分越高,说明在该服装模型越受用户的欢迎,反之,用户评分越低,则说明该服装模型不符合大众审美。
S16:判断当前服装模型的用户评分是否低于预设的删除阈值。
若判断为是,则跳转是S17;
若判断为否,则无响应。
S17:将当前服装模型从子服装库中移除。
其中,若当前服装模型对应的用户评分低于预设的删除阈值,说明该服装模型不贴合大众的审美,为提高用户的使用体验,将当前服装模型从子服装库中移除。
S18:将当前服装模型对应的用户评分上调一分。
为保持平衡,若用户对当前服装模型对应的三维试衣图形相对满意,则将当前服装模型对应的用户上调一分。
进一步的,参照图4,智能试衣镜上装载有语音收集装置,用户可对当前智能试衣镜发布语音指令,无需更换位置到智能试衣镜的显示屏上下达指令,相应的处理可以如下:
S21:获取用户针对当前智能试衣镜发送的语音指令,并将语音指令转换为文字信息。
其中,语音收集装置具体为麦克风装置,可对声源进行定位,从而获取当前用户发出的语音指令,并自动将语音指令转换为文字信息,以便提取指令。
S22:判断文字信息中是否包含有预设的关键词信息匹配的词句。
若判断为是,则跳转至S23;
若判断为否,则跳转至S25。
其中,预设有指令数据库,指令数据中库中包含多个指令信息,每个指令信息对应有一个关键词信息,可根据文字信息判断是否有与之匹配的指令信息来判断当前用户发出的指令是否为有效指令。
S23:根据关键词信息,获取当前指令信息。
其中,当前指令信息具体为与关键词信息匹配的指令信息。
S24:根据当前指令信息生成触发指令。
其中,触发指令可以控制显示屏切换至不同的画面。举例来说,若指令信息为更换服装模型,则自动为当前用户获取一套不同的服装模型,并生成新的三维试衣图像并控制显示屏显示更新后的三维试衣图像;若指令信息为结束试装指令,则自动返回至初始界面,为接收下一位用户的试衣请求做好准备。
S25:控制显示屏显示提示框。
其中,若文字信息中不包含有预设的关键词信息匹配的词句,则无法根据用户发出的语音指示做出相应的动作,则控制显示屏显示提示框,提醒用户当前语音指令无法识别,需要重新发送。
进一步的,显示屏上设有虚拟手动设置按钮,用户可通过触发虚拟手动设置按钮,进入手动选择的界面,在服装数据库中挑选心仪的服装模型进行虚拟试穿,也可将服装店任意服装对应的货号输入虚拟数据框进行搜索,对指定的衣物进行虚拟试穿。
本申请实施例还公开一种智能虚拟试衣的系统。参照图5,一种智能虚拟试衣的系统包括请求获取模块1、图像采集模块2、建模模块3、购物信息获取模块4、信息筛选模块5、子服装库获取模块6、服装模型获取模块7、融合模块8、显示模块9以及更新模块10。
请求获取模块1,用于获取当前用户针对智能试衣镜发送的试衣请求。
图像采集模块2,用于根据试衣请求,对当前用户进行图像采集并得到建模影像数据。
建模模块3,用于根据体型参数,建立人体三维模型。
购物信息获取模块4,用于根据面部图像数据,对当前用户进行人脸识别,并根据人脸识别结果获取与用户身份对应的历史购物信息。
信息筛选模块5,用于根据历史购物信息,确定当前用户的购物偏好信息。
子服装库获取模块6,用于根据购物偏好信息,在预设的服装数据库中获取最贴合当前用户购物喜好的子服装库。
服装模型获取模块7,用于获取子服装库的服装列表信息,并根据服装列表信息在子服装库中获取当前服装模型。
融合模块8,用于将人体三维模型与当前服装模型进行融合,得到三维试衣图像。
显示模块9,用于控制显示屏显示三维试衣图像。
更新模块10,用于对服装模型的状态标识进行更新。
本申请实施例还公开一种智能终端包括存储器和处理器,存储器上存储有能够被处理器加载并执行如上述的一种智能虚拟试衣的方法的计算机程序。
本申请实施例还公开一种计算机可读存储介质,其存储有能够被处理器加载并执执行如上述的一种智能虚拟试衣的方法的计算机程序,该计算机可读存储介质例如包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(Random AccessMemory,RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上实施例仅用以说明本申请的技术方案,而非对申请的保护范围进行限制。显然,所描述的实施例仅仅是本申请部分实施例,而不是全部实施例。基于这些实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请所要保护的范围。
Claims (9)
1.一种智能虚拟试衣的方法,其特征在于,包括:
获取当前用户针对当前智能试衣镜的试衣请求;
根据所述试衣请求,对所述当前用户进行图像采集并得到建模影像数据;
根据所述建模影像数据,对当前用户进行人脸识别,并根据识别结果获取与用户身份对应的历史购物信息;
根据所述历史购物信息,确定当前用户的购物偏好信息;
根据所述购物偏好信息,在预设的服装数据库中确定最贴合当前用户购物喜好的子服装库;
在所述子服装库中获取服装信息列表,并根据所述服装信息列表获取当前服装模型;
根据所述建模影像数据,获取用户的体型参数,并根据体型参数建立人体三维模型;
将所述人体三维模型与当前服装模型进行融合,得到三维试衣图像;
控制显示屏显示所述三维试衣图像;
为避免服装模型被频繁选中,降低用户试穿衣物的趣味性,将当前服装模型的状态标识更新为“不可选”,并为所述当前服装模型设定倒计时钟;
对换装后的当前用户进行图像采集,以获取评估影像数据;
根据所述评估影像数据,对用户满意度进行评测并获取对应的满意度分值;
根据所述满意度分值设定倒计时钟;其中,所述满意度分值越高,所述倒计时钟对应的倒计时长越短;
判断倒计时钟是否触发,若倒计时钟触发,则将当前服装模型的状态标识更新为“可选”,将当前服装模型列入服装信息列表中的最后一列;其中,倒计时钟预设有固定的时间,在生成后自动进入倒计时,并随时间的流逝逐渐缩短,直至为0,则判定倒计时钟触发。
2.根据权利要求1所述的一种智能虚拟试衣的方法,其特征在于,所述根据历史购物信息,确定当前用户的购物偏好信息具体包括:
根据所述影像数据,确定当前用户的外貌信息,所述外貌信息包括性别信息以及年龄段信息;
根据所述外貌信息,对历史购物信息进行筛选,并根据筛选结果获取符合当前用户性别以及年龄段的用户购物信息;
根据所述用户购物信息,确定当前用户的购物偏好信息。
3.根据权利要求1所述的一种智能虚拟试衣的方法,其特征在于,所述获取所述子服装库对应的服装信息列表,并根据所述服装信息列表获取当前服装模型具体包括:
获取所述子服装库对应的服装信息列表;
获取所述服装信息列表中的服装信息,所述服装信息包括状态标识,所述子服装库中的服装模型携带有状态标识,所述状态标识包括“可选”标识与“不可选”标识,所有所述服装模型携带的标识预设为“可选”;
根据所述服装信息,获取所述子服装库中状态标识为“可选”的服装模型;
在带有状态标识为“可选”的服装模型中获取一个服装模型,并将获取的服装模型标记为当前服装模型。
4.根据权利要求1所述的一种智能虚拟试衣的方法,其特征在于,所述服装信息还包括用户评分,根据所述评估影像数据,对用户满意度进行评测并获取对应的满意度分值之后还包括:
判断所述满意度分值是否低于预设的低分阈值;
若所述满意度分值低于预设的低分阈值,则将所述当前服装模型的用户评分下调一分;
判断所述当前服装模型的用户评分是否低于预设的删除阈值;
若低于预设的删除阈值,则将当前服装模型从子服装库中移除。
5.根据权利要求1所述的一种智能虚拟试衣的方法,其特征在于,所述智能试衣镜上装配有语音收集装置,预设有指令数据库,所述数据库中包含多个指令信息,在控制显示屏显示所述三维试衣图像之后,还包括:
获取用户针对当前智能试衣镜发送的语音指令请求,并将所述语音指令请求转换为文字信息;
判断所述文字信息中是否包含有与预设的关键词信息匹配的词句;
若判断为有,则根据所述关键词信息,获取与关键词信息匹配的指令信息,并将获取的指令信息标记为当前指令信息;
根据所述当前指令信息生成用以控制显示屏切换画面的触发指令。
6.根据权利要求4所述的一种智能虚拟试衣的方法,其特征在于,在所述判断所述满意度分值是否低于预设的低分阈值之前,还包括:
判断所述满意度分值是否高于预设的高分阈值;
若判断为是,则根据所述服装信息,确定所述当前服装模型的选购信息;
控制显示屏显示所述选购信息以及可供用户扫描查看选购信息的二维码。
7.一种智能虚拟试衣的系统,其特征在于,包括,
请求获取模块(1),用于获取当前用户针对智能试衣镜发送的试衣请求;
图像采集模块(2),用于根据所述试衣请求,对所述当前用户进行图像采集并得到建模影像数据,所述建模影像数据包括体型参数以及面部图像信息;
建模模块(3),用于根据所述体型参数,建立人体三维模型;
购物信息获取模块(4),用于根据所述面部图像信息,对当前用户进行人脸识别,并根据识别结果获取与用户身份对应的历史购物信息;
信息筛选模块(5),用于根据所述历史购物信息,确定当前用户的购物偏好信息;
子服装库获取模块(6),用于根据所述购物偏好信息,在预设的服装数据库中确定最贴合当前用户购物喜好的子服装库;
服装模型获取模块(7),用于获取所述子服装库对应的服装列表信息列表,并根据所述服装信息列表在所述子服装库中获取当前服装模型;
融合模块(8),用于将所述人体三维模型与当前服装模型进行融合,得到三维试衣图像;
显示模块(9),用于控制显示屏显示所述三维试衣图像;
服装模型获取模块(7),还用于为避免服装模型被频繁选中,降低用户试穿衣物的趣味性,将当前服装模型的状态标识更新为“不可选”,并为所述当前服装模型设定倒计时钟;对换装后的当前用户进行图像采集,以获取评估影像数据;根据所述评估影像数据,对用户满意度进行评测并获取对应的满意度分值;根据所述满意度分值设定倒计时钟;其中,所述满意度分值越高,所述倒计时钟对应的倒计时长越短;判断倒计时钟是否触发,若倒计时钟触发,则将当前服装模型的状态标识更新为“可选”,将当前服装模型列入服装信息列表中的最后一列;其中,倒计时钟预设有固定的时间,在生成后自动进入倒计时,并随时间的流逝逐渐缩短,直至为0,则判定倒计时钟触发。
8.一种智能终端,其特征在于,包括存储器和处理器,所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1至6中任一种方法的计算机程序。
9.一种计算机可读存储介质,其特征在于,存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1至6中任一种方法的计算机程序。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110177558.7A CN112837125B (zh) | 2021-02-07 | 2021-02-07 | 一种智能虚拟试衣的方法、系统、终端和存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110177558.7A CN112837125B (zh) | 2021-02-07 | 2021-02-07 | 一种智能虚拟试衣的方法、系统、终端和存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112837125A CN112837125A (zh) | 2021-05-25 |
CN112837125B true CN112837125B (zh) | 2024-04-23 |
Family
ID=75933078
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110177558.7A Active CN112837125B (zh) | 2021-02-07 | 2021-02-07 | 一种智能虚拟试衣的方法、系统、终端和存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112837125B (zh) |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113283528A (zh) * | 2021-06-07 | 2021-08-20 | 青岛海尔科技有限公司 | 虚拟试衣数据处理方法和装置 |
CN113393304A (zh) * | 2021-06-30 | 2021-09-14 | 青岛海尔工业智能研究院有限公司 | 服装定制方法和装置 |
CN115511578A (zh) * | 2022-10-18 | 2022-12-23 | 深圳市影儿服饰有限公司 | 一种自适应形象的智能试衣算法 |
CN117611299B (zh) * | 2024-01-22 | 2024-04-26 | 青岛威达体育用品有限公司 | 一种个性化校服的定制方法、系统、电子设备和存储介质 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109003168A (zh) * | 2018-08-16 | 2018-12-14 | 深圳Tcl数字技术有限公司 | 虚拟试衣方法、智能电视以及计算机可读存储介质 |
CN112102018A (zh) * | 2019-06-17 | 2020-12-18 | 重庆理工大学 | 智能试衣镜实现方法及相关装置 |
-
2021
- 2021-02-07 CN CN202110177558.7A patent/CN112837125B/zh active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109003168A (zh) * | 2018-08-16 | 2018-12-14 | 深圳Tcl数字技术有限公司 | 虚拟试衣方法、智能电视以及计算机可读存储介质 |
CN112102018A (zh) * | 2019-06-17 | 2020-12-18 | 重庆理工大学 | 智能试衣镜实现方法及相关装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112837125A (zh) | 2021-05-25 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN112837125B (zh) | 一种智能虚拟试衣的方法、系统、终端和存储介质 | |
EP3381175B1 (en) | Apparatus and method for operating personal agent | |
CN106562792B (zh) | 信息提示装置的控制方法和信息提示装置 | |
CN111744200A (zh) | 由图像或视频数据生成虚拟角色 | |
CN100468463C (zh) | 用于处理图像的方法、装置 | |
JP7445798B2 (ja) | ゲームシステム、ゲーム提供方法及びプログラム | |
US20080158222A1 (en) | Apparatus and Methods for Selecting and Customizing Avatars for Interactive Kiosks | |
CN102204814A (zh) | 信息处理设备、图像输出方法和程序 | |
CN111760265A (zh) | 一种操作控制的方法及装置 | |
JP6945312B2 (ja) | 操作制御システム、キャラクタ上映システム及びプログラム | |
JP2017211932A (ja) | 情報処理装置、情報処理システム、プログラム及び情報処理方法 | |
KR20150001038A (ko) | 감성추론 기반 사용자 맞춤형 실감미디어 재현 장치 및 방법 | |
JP2011081486A (ja) | コーディネート画像作成装置、コーディネート画像作成方法およびプログラム | |
JP7479618B2 (ja) | 情報処理プログラム、情報処理方法、情報処理装置 | |
KR20220004296A (ko) | 패션 스타일링 시뮬레이션 장치 및 방법 | |
JP2019101457A (ja) | ヘッドマウントデバイスを介して情報を提供するためにコンピュータによって実行される方法、当該方法をコンピュータに実行させるプログラム、および、情報処理装置 | |
CN111640199A (zh) | 一种ar特效数据生成的方法及装置 | |
KR20220029945A (ko) | 증강현실을 이용한 사진 촬영방법 | |
CN113454673A (zh) | 信息处理装置以及程序 | |
CN114025854A (zh) | 程序、方法以及终端装置 | |
CN111626254A (zh) | 一种展示动画触发方法及装置 | |
KR20030023291A (ko) | 자동 캐릭터 제작 방법 및 장치 | |
WO2022185631A1 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、情報処理システム、及びプログラム | |
CN114220433A (zh) | 一种鞋物试穿方法及鞋柜 | |
KR102375569B1 (ko) | 챌린지 서비스 제공 장치 및 방법 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |