镜框推荐方法、装置、设备、存储介质及程序产品

本申请涉及眼镜镜框推荐的，尤其涉及一种镜框推荐方法、装置、设备、存储介质及程序产品。

背景技术：

1、相关技术中，眼镜框型的推荐一般是用户上传自己的脸部正面照，然后将用户的脸部照片与推荐网站上已有的眼镜框型的图片进行合成，展示用户的佩戴效果进行推荐。

2、该种推荐方式虽然可以为用户提供多样的镜框款式选择和简便的试戴体验，但忽略了眼镜框型与佩戴者个体容貌之间的联系，导致推荐结果不佳，用户满意度较低。

技术实现思路

1、本申请的主要目的在于提供一种镜框推荐方法、装置、设备、存储介质及程序产品，旨在解决相关技术中镜框推荐结果不佳，用户满意度较低的技术问题。

2、为实现上述目的，本申请提出一种镜框推荐方法，包括：

3、获取目标用户的面部图像；面部图像包括目标用户分别在各预设角度下的图像；

4、基于面部图像，获取目标用户的面部特征数据；其中，面部特征数据包括脸型、三庭比例、眉眼间距、眼距、鼻翼宽、下颌角度以及眼睛比例；

5、基于面部特征数据，确定目标用户的初始镜框模型；

6、基于面部特征数据和预设调整规则，调整初始镜框模型，获得镜框推荐结果。

7、在一实施例中，基于面部图像，获取目标用户的面部特征数据的步骤包括：

8、针对每一面部图像，对面部图像进行面部特征识别，获得多个面部特征点；其中，面部特征点至少包括眉弓特征点、颧骨特征点、下颌特征点以及发际线特征点；

9、基于多个面部特征点，确定目标用户的脸型、三庭比例、眉眼间距、眼距、鼻翼宽、下颌角度、眼睛比例，以获得面部特征数据。

10、在一实施例中，基于多个面部特征点，确定目标用户的脸型的步骤包括：

11、基于眉弓特征点，确定目标用户的面部第一距离值；

12、基于颧骨特征点，确定目标用户的面部第二距离值；

13、基于下颌特征点，确定目标用户的面部第三距离值；

14、基于下颌特征点和发际线特征点，确定目标用户的面部第四距离值；

15、基于面部第一距离值、面部第二距离值、面部第三距离值以及面部第四距离值之间的数值关系和/或比例关系，确定目标用户的脸型。

16、在一实施例中，基于面部特征数据，确定目标用户的初始镜框模型的步骤包括：

17、基于目标用户的脸型和预设映射关系，确定初始镜框模型；其中，预设映射关系包括脸型与镜框模型之间的对应关系。

18、在一实施例中，基于面部特征数据和预设调整规则，调整初始镜框模型，获得镜框推荐结果的步骤包括：

19、基于面部特征数据和预设调整规则，调整初始镜框模型的局部参数；局部参数包括上框位置参数、下框位置参数、镜框厚度参数、中梁跨度参数、中梁高度参数以及桩头高度参数；

20、基于局部参数调整后的初始镜框模型，获得镜框推荐结果；

21、基于面部特征数据和预设调整规则，调整初始镜框模型的局部参数的步骤包括：

22、若上庭长度大于初始镜框模型的高度的1/2，则调整上框位置参数，以使上框至眉毛的距离小于眉眼间距的2/5；

23、若眉眼间距小于眼睛宽度，则调整上框位置参数，以使上框宽度的3/5小于眼睛宽度；

24、若中庭长度大于鼻梁宽度的3/4，则调整下框位置参数，以使下框至眼睛的距离大于中庭长度的2/5；

25、若眉眼间距小于眼睛宽度和/或眼睛大小占面部比例的1/5～1/3，则减小镜框厚度参数；

26、若眉眼间距大于2倍眼睛宽度和/或中庭长度大于鼻梁宽度的3/4，则增大镜框厚度参数；

27、若眼距大于面部宽度的1/3，则调整中梁跨度参数至眼距的1.2～1.5倍；

28、若鼻梁宽度大于面部宽度的1/4，则调整中梁跨度参数至鼻梁宽度的1.1～1.3倍；

29、若鼻翼宽度大于面部宽度的1/2，则调整中梁跨度参数至鼻翼宽度的1.1～1.4倍；

30、若中庭长度小于鼻梁宽度的2/3，则调整中梁高度参数，以使中梁位置位于中庭长度的0.1～0.2倍之间；

31、若中庭长度大于鼻梁宽度的3/4，则调整桩头高度参数，以使桩头位置位于中庭长度的1/2处。

32、在一实施例中，基于面部特征数据和预设调整规则，调整初始镜框模型，获得镜框推荐结果的步骤之后还包括：

33、基于面部图像，生成目标用户的人脸模型；

34、在人脸模型上叠加显示调整后的初始镜框模型。

35、此外，为实现上述目的，本申请还提出一种镜框推荐装置，装置包括：

36、第一获取模块，用于获取目标用户的面部图像；面部图像包括目标用户分别在各预设角度下的图像；

37、第二获取模块，用于基于面部图像，获取目标用户的面部特征数据；其中，面部特征数据包括脸型、三庭比例、眉眼间距、眼距、鼻翼宽、下颌角度以及眼睛比例；

38、模型确定模块，用于基于面部特征数据，确定目标用户的初始镜框模型；

39、镜框推荐模块，基于面部特征数据和预设调整规则，调整初始镜框模型，获得镜框推荐结果。

40、此外，为实现上述目的，本申请还提出一种镜框推荐设备，设备包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，计算机程序配置为实现如上述的镜框推荐方法的步骤。

41、此外，为实现上述目的，本申请还提出一种存储介质，存储介质为计算机可读存储介质，存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述的镜框推荐方法的步骤。

42、此外，为实现上述目的，本申请还提出一种计算机程序产品，计算机程序产品包括计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述的镜框推荐方法的步骤。

43、本申请提出的一个或多个技术方案，至少具有以下技术效果：

44、本申请中，可以获取目标用户分别在各个预设角度下的面部图像，并基于面部图像，获取目标用户的面部特征数据；其中，面部特征数据包括脸型、三庭比例、眉眼间距、眼距、鼻翼宽、下颌角度、眼睛比例。由此可以基于面部特征数据，确定出目标用户的初始镜框模型，并通过面部特征数据和预设调整规则，对初始镜框模型进行微调，得到最终的镜框推荐结果。相比于相关技术中简单地将用户脸部照片与已有眼镜框图进行合成的方式进行推荐，本申请可以根据用户的面部特征数据确定出更符合用户容貌特征的镜框推荐结果，以提升用户满意度。

技术特征：

1.一种镜框推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述面部图像，获取所述目标用户的面部特征数据的步骤包括：

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个面部特征点，确定所述目标用户的脸型的步骤包括：

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述面部特征数据，确定目标用户的初始镜框模型的步骤包括：

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述面部特征数据和预设调整规则，调整所述初始镜框模型，获得镜框推荐结果的步骤包括：

6.如权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述面部特征数据和预设调整规则，调整所述初始镜框模型，获得镜框推荐结果的步骤之后还包括：

7.一种镜框推荐装置，其特征在于，所述装置包括：

8.一种镜框推荐设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序配置为实现如权利要求1至6中任一项所述的镜框推荐方法的步骤。

9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质为计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的镜框推荐方法的步骤。

10.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的镜框推荐方法的步骤。

技术总结
本申请公开了一种镜框推荐方法、装置、设备、存储介质及程序产品，涉及眼睛镜框推荐技术领域，公开的镜框推荐方法，包括：获取目标用户的面部图像；面部图像包括目标用户分别在各预设角度下的图像；基于面部图像，获取目标用户的面部特征数据；其中，面部特征数据包括脸型、三庭比例、眉眼间距、眼距、鼻翼宽、下颌角度以及眼睛比例；基于面部特征数据，确定目标用户的初始镜框模型；基于面部特征数据和预设调整规则，调整初始镜框模型，获得镜框推荐结果。本申请可以解决镜框推荐结果不佳，用户满意度较低的技术问题。

技术研发人员：周鼎,张佳卉,张宇堃,黄佳伟,郭鹏翔,刘骏轲,何城淞
受保护的技术使用者：南方科技大学
技术研发日：
技术公布日：2024/10/10