一种眼镜推荐方法、装置、存储介质和终端.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113033413A(43)申请公布日2021.06.25(21)申请号202110326501.9(22)申请日2021.03.26(71)申请人西安闻泰信息技术有限公司地址710000陕西省西安市沣东新城沣东旺城1号楼(72)发明人唐俊锋(74)专利代理机构北京天盾知识产权代理有限公司11421代理人梁秀秀(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)G06Q30/06(2012.01)权利要求书3页说明书13页附图4页(54)发明名称一种眼镜推荐方法、装置、存储介质和终端(57)摘要本发明公开了一种眼镜推荐方法、装置、存储介质和终端，方法包括以下步骤：获取待推荐用户的目标面部图片；对目标面部图片进行检测，获取第一目标面部特征和第二目标面部特征；生成与第一目标面部特征相匹配的初始眼镜样式；通过AR技术模拟初始眼镜样式在目标面部图片的佩戴效果；获取最优佩戴效果对应的第一目标眼镜参数以及第二目标面部特征对应的第二目标眼镜参数；生成最匹配的目标眼镜样式及其购买链接。本发明利用人脸检测技术和AR技术，可以为用户提供精准的选配镜框服务，近视人群均可通过该方案选择到合适的镜框，通过和线下眼镜店对比，不仅可以为近视人群提供更具性价比的产品，同时大大降低了网上配镜不合适退换货的风险。CN113033413ACN113033413A权利要求书1/3页1.一种眼镜推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待推荐用户的目标面部图片；对所述目标面部图片进行检测，获取用于表征佩戴美观度的第一目标面部特征和用于表征佩戴舒适度的第二目标面部特征；采用训练后的深度神经网络生成与所述第一目标面部特征相匹配的至少一个初始眼镜样式；通过AR技术模拟每个初始眼镜样式在所述目标面部图片的佩戴效果；当所述待推荐用户从所有的佩戴效果中选定最优佩戴效果后，获取所述最优佩戴效果对应的第一目标眼镜参数以及所述第二目标面部特征对应的第二目标眼镜参数；根据所述第一目标眼镜参数和所述第二目标眼镜参数生成最匹配的目标眼镜样式及其购买链接，以供待推荐用户进行选择和购买。2.根据权利要求1所述的眼镜推荐方法，其特征在于，从所有的佩戴效果中选定最优佩戴效果包括：持续获取所述待推荐用户针对任一所述佩戴效果的语音改进指令和/或文字改进指令，对所述语音改进指令和/或所述文字改进指令进行语义分析，根据语义分析结果调整对应初始眼镜样式的当前眼镜参数，直至所述待推荐用户确认最优佩戴效果。3.根据权利要求1所述的眼镜推荐方法，其特征在于，所述第一目标面部特征包括待推荐用户的发型、眉型、面部比例、眉间距以及眼眶宽高中的至少一个；所述第二目标面部特征包括待推荐用户的鼻梁高度、鼻梁宽度、侧脸宽度以及瞳距中的至少一个；所述第一目标眼镜参数包括镜面宽度、镜框形状、镜框宽度、镜框高度、镜框粗细、框面外宽、镜腿形状以及镜框材质中的至少一个；所述第二目标眼镜参数包括中梁宽度和/或镜腿长度。4.根据权利要求1‑3任一所述的眼镜推荐方法，其特征在于，所述采用训练后的深度神经网络生成与所述第一目标面部特征相匹配的至少一个初始眼镜样式包括：构建基于深度神经网络的眼镜样式推荐模型，所述眼镜样式推荐模型的输入至少包括第一面部特征，输出为至少一个初始眼镜样式；获取样本图片集合，并从所述样本图片集合中筛选出佩戴眼镜的训练图片；采用所述训练图片对所述眼镜样式推荐模型进行训练，优化所述眼镜样式推荐模型的模型参数；采用训练完成的眼镜样式推荐模型生成与待推荐用户的第一目标面部特征相匹配的至少一个初始眼镜样式。5.根据权利要求4所述的眼镜推荐方法，其特征在于，所述眼镜样式推荐模型的输入还包括人群特征，所述人群特征包括用户年龄、性别、职业和眼镜使用场合中的至少一种。6.一种眼镜推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：获取多个待推荐用户的目标面部图片；对每个所述目标面部图片进行检测，获取每个待推荐用户对应的第一目标面部特征和第二目标面部特征；采用训练后的深度神经网络生成与所有第一目标面部特征均相匹配的至少一个初始2CN113033413A权利要求书2/3页眼镜样式；同时显示所有待推荐用户的目标面部图片，并通过AR技术模拟同一初始眼镜样式在对应目标面部图片的佩戴效果；当所有待推荐用户选定同一最优佩戴效果后，获取所述最优佩戴效果对应的第一目标眼镜参数以及每个待推荐用户的第二目标面部特征对应的第二目标眼镜参数；根据所述第一目标眼镜参数和所述第二目标眼镜参数为每个待推荐用户生成最匹配的目标眼镜样式及其购买链接，以供所述待推荐用户进行选择和购买。7.一种眼镜推荐装置，其特征在于，包括第一获取模块、第一检测模块、第一匹配模块、第一显示模块、第二获取模块和第一推荐模块，所述第一获