公开(公告)号：CN111597972A

公开(公告)日：2020-08-28

申请号：CN202010407658.X

申请日：2020-05-14

Applicant: 南开大学

Inventor： 张金 ,  诸佳昕 ,  陈颖 ,  陈孚生 ,  黄伦松

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06T3/00 ,  G06F16/535

Abstract: 本发明涉及智能终端技术领域，更具体地，涉及一种基于集成学习的妆容推荐方法。该方法包括以下步骤，获取素颜图，并对图像中人物进行面部特征识别分析；将面部特征分析结果输入学习模型中，从妆容集中找到推荐妆容图；根据推荐妆容图，进行妆容迁移，得到迁移图。集成学习训练出的妆容推荐原则可以考虑到不同五官特征对妆容的影响大小不同的问题，更接近于人类的妆容推荐方式。优于传统的相似度分析得到的结果，节省了人工进行五官分析与妆容推荐的时间，解决了用户不知道什么妆容适合自己的问题。

公开(公告)号：CN111597972B

公开(公告)日：2022-08-12

申请号：CN202010407658.X

申请日：2020-05-14

Applicant: 南开大学

Inventor： 张金 ,  诸佳昕 ,  陈颖 ,  陈孚生 ,  黄伦松

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06T3/00 ,  G06F16/535 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明涉及智能终端技术领域，更具体地，涉及一种基于集成学习的妆容推荐方法。该方法包括以下步骤，获取素颜图，并对图像中人物进行面部特征识别分析；将面部特征分析结果输入学习模型中，从妆容集中找到推荐妆容图；根据推荐妆容图，进行妆容迁移，得到迁移图。集成学习训练出的妆容推荐原则可以考虑到不同五官特征对妆容的影响大小不同的问题，更接近于人类的妆容推荐方式。优于传统的相似度分析得到的结果，节省了人工进行五官分析与妆容推荐的时间，解决了用户不知道什么妆容适合自己的问题。