[發明專利]基于人臉特征的產品推薦方法、裝置及計算機設備

在審

• 申請號: 201910048289.7
• 申請日: 2019-01-18
• 公開（公告）號: CN109784281A
• 公開（公告）日: 2019-05-21
• 發明（設計）人: 程雷
• 申請（專利權）人: 深圳壹賬通智能科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06Q30/02
• 代理公司: 深圳眾鼎專利商標代理事務所(普通合伙) 44325
• 代理人: 黃章輝

1.一種基于人臉特征的產品推薦方法，其特征在于，包括：

獲取2D目標圖像；

將所述2D目標圖像渲染成3D目標圖像；

對所述3D目標圖像進行人臉識別，提取所述3D目標圖像的面部特征；

通過臉部識別模型獲取與面部特征匹配的妝容參數，所述臉部識別模型為根據至少一張帶有妝容的3D人臉圖像進行訓練得到；

查找與所述妝容參數對應的化妝推薦信息集合；

展示所述化妝推薦信息集合中包含的至少一種化妝推薦信息。

2.根據權利要求1所述的基于人臉特征的產品推薦方法，其特征在于，將所述2D目標圖像渲染成3D目標圖像，包括：

基于人臉面部各點的反射強度屬性值將人臉面部劃分為多個分區；

在各所述分區內基于各點的彎曲度屬性值將分區劃分為多個子分區，所述子分區包括片段點；

隨機選取各子分區中的預設數量的片段點作為樣本片段點；

基于樣本片段點的法向量、輻照度和深度信息，計算樣本片段點的前后向屬性及輻射度值，所述前后向屬性為當前片段點屬于前向點或者后向點；

計算各樣本點與對應的后向點之間的歐氏距離，以及所述樣本點處的顏色值；

構建初始神經網絡回歸模型，基于所述樣本片段點、所述樣本片段點的顏色值、所述樣本片段點與所對應的后向點之間的歐氏距離，對所述初始神經網絡回歸模型進行訓練，得到訓練后的神經網絡回歸模型；

使用訓練后的神經網絡對所述人臉面部各子分區次表面散射效果進行擬合，得到所述人臉面部各點的顏色值。

3.根據權利要求2所述的基于人臉特征的產品推薦方法，其特征在于，基于樣本片段點的法向量、輻照度和深度信息，計算樣本片段點的前后向屬性及輻射度值，包括：

從視點位置開始繪制，將當前片段點在世界坐標系下的法向量、輻照度、深度信息分別繪制到ENormTex、IrraTex和EDepthTex三幅紋理中；

從紋理ENormTex中獲取法向量，從IrraTex中獲取輻照度信息，計算出當前樣本片段點的輻射度值；

通過紋理映射，讀取EDepthTex中當前片段點的深度信息；

計算當前片段點和所述視點的距離；

若所述距離小于或等于深度距離，則確定當前片段點為前向點；

如果所述距離大于深度距離，則確定當前片段點為后向點；

根據當前片段點的前后向屬性分別記錄輻射度值。

4.根據權利要求1所述的基于人臉特征的產品推薦方法，在從視點位置開始繪制之后，還包括：

從視點位置開始繪制，生成紋理LuminTex，所述LuminTex中包含當前片段點的顏色值；

對紋理貼圖LuminTex進行梯度運算，得到梯度紋理Lumin_gradientTex，Lumin_gradientTex中包含當前片段點的顏色梯度值。

5.根據權利要求1所述的基于人臉特征的產品推薦方法，在對所述3D目標圖像進行人臉識別，提取目標圖像的面部特征之前，還包括：

通過亮度補償模型確定所述3D目標圖像的補光方位；

確定在所述補光方位的最佳補光值。

6.一種基于人臉特征的產品推薦裝置，其特征在于，包括：

第一獲取模塊，用于獲取2D目標圖像；

渲染模塊，用于將所述2D目標圖像渲染成3D目標圖像；

識別模塊，用于對所述3D目標圖像進行人臉識別，提取所述3D目標圖像的面部特征；

第二獲取模塊，用于通過臉部識別模型獲取與面部特征匹配的妝容參數，所述臉部識別模型為根據至少一張帶有妝容的3D人臉圖像進行訓練得到；

查找模塊，用于查找與所述妝容參數對應的化妝推薦信息集合；

展示模塊，用于展示所述化妝推薦信息集合中包含的至少一種化妝推薦信息。