[發(fā)明專利]模擬用戶穿戴服裝飾品的方法、裝置和系統(tǒng)

在審

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• 申請日: 2018-10-15
• 公開（公告）號: CN109409994A
• 公開（公告）日: 2019-03-01
• 發(fā)明（設計）人: 潘宗濤;王德鑫
• 申請（專利權）人: 北京京東金融科技控股有限公司
• 主分類號: G06Q30/06
• 分類號: G06Q30/06;G06K9/00
• 代理公司: 中原信達知識產權代理有限責任公司 11219
• 代理人: 張一軍;張效榮

本發(fā)明公開了一種模擬用戶穿戴服裝飾品的方法、裝置和系統(tǒng)，涉及計算機技術領域。該方法的一具體實施方式包括：獲取用戶的全身圖像，基于評估模型對全身圖像進行檢測，以評估用戶姿態(tài)；識別用戶身份，根據(jù)用戶身份推薦服裝飾品；基于幾何矩和邊緣檢測的識別算法識別用戶手勢，獲得手勢命令；基于用戶姿態(tài)和手勢命令模擬用戶穿戴服裝飾品。該實施方式能夠減少計算量，提高計算速度以及識別準確度。

技術領域

本發(fā)明涉及計算機技術領域，尤其涉及一種模擬用戶穿戴服裝飾品的方法、裝置和系統(tǒng)。

背景技術

目前，隨著數(shù)字化、智能化的發(fā)展，各種新興的技術與應用不斷涌現(xiàn)，尤其是在識別領域，識別行業(yè)已經從穩(wěn)步發(fā)展的初級階段成功過渡到高速發(fā)展的成熟期。例如：人臉支付，刷臉簽到、安防保衛(wèi)、人機交互，跳舞機等。

通常，用戶在購買服裝時，本系統(tǒng)通過現(xiàn)有人臉識別，性別識別，年齡識別，姿態(tài)識別技術打造一種智能搭配系統(tǒng)，結合手勢識別實時切換，讓用戶體驗不一樣的搭配穿衣風格。

在實現(xiàn)本發(fā)明過程中，發(fā)明人發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有技術中至少存在如下問題：

1.計算量巨大，耗時長，成本高

2.手勢識別準確度低，需要用戶多次揮手。

發(fā)明內容

有鑒于此，本發(fā)明實施例提供一種模擬用戶穿戴服裝飾品的方法、裝置和系統(tǒng)，能夠減少計算量，提高計算速度以及識別準確度。

為實現(xiàn)上述目的，根據(jù)本發(fā)明實施例的一個方面，提供了一種模擬用戶穿戴服裝飾品的方法。

本發(fā)明實施例的一種模擬用戶穿戴服裝飾品的方法包括：獲取用戶的全身圖像，基于評估模型對所述全身圖像進行檢測，以評估用戶姿態(tài)；其中，所述評估模型為基于MobileNet算法的openpose網絡結構；識別用戶身份，根據(jù)所述用戶身份推薦服裝飾品；基于幾何矩和邊緣檢測的識別算法識別用戶手勢，獲得手勢命令；基于所述用戶姿態(tài)和所述手勢命令模擬用戶穿戴服裝飾品。

可選地，基于評估模型對所述全身圖像進行檢測，以評估用戶姿態(tài)包括：利用所述MobileNet算法從所述全身圖像中提取骨骼特征；利用所述openpose網絡結構從所述骨骼特征提取骨骼線段和所述骨骼線段的關鍵點向量；利用余弦相似度、夾角余弦和所述骨骼線段的權重對所述關鍵點向量進行計算，以評估用戶姿態(tài)。

可選地，所述用戶身份包括用戶名、用戶性別和用戶年齡；以及識別用戶身份包括：在所述用戶姿態(tài)與預設姿態(tài)匹配時，獲取用戶的面部圖像；調整所述面部圖像的尺寸，生成不同尺寸的面部圖像，以構建圖像金字塔；其中，所述圖像金字塔的層數(shù)根據(jù)以下公式確定：

minL﹥12，org_L是所述面部圖像的尺寸，minsize是最小人臉尺寸，factor是縮放因子，n是所述圖像金字塔的層數(shù)；利用多層神經網絡結構檢測所述圖像金字塔，得到人臉框，基于所述人臉框識別出所述用戶名；利用分類模型對所述面部圖像進行檢測，以確定所述用戶性別和所述用戶年齡；其中，所述分類模型包括三個卷積層和二個全連接層。

可選地，基于幾何矩和邊緣檢測的識別算法識別用戶手勢，獲得手勢命令包括：對用戶的手部進行定位與追蹤；獲取用戶的手勢圖像，并對所述手勢圖像進行二值化處理；采用幾何矩和邊緣檢測的識別算法計算所述手勢圖像的七個幾何矩特征分量，從七個所述幾何矩特征分量中選擇四個所述幾何矩特征分量作為幾何矩特征向量；生成所述手勢圖像的灰度圖，檢測所述灰度圖的邊緣，得到所述手勢圖像的邊界方向特征向量；基于所述幾何矩特征向量和所述邊界方向特征向量，計算所述手勢圖像與手勢庫中的任一手勢的距離，以獲得手勢命令。

為實現(xiàn)上述目的，根據(jù)本發(fā)明實施例的另一方面，提供了一種模擬用戶穿戴服裝飾品的裝置。