CN106446207A - 美妆库建库方法、个性化美妆辅助方法及其装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种美妆库建库方法、个性化美妆辅助方法及其装置，美妆库建库方法包括：从采集的美妆方案中提取美妆关键词，根据所述美妆方案的内容结构生成美妆描述文档；为在所述美妆描述文档的内容结构中不同位置出现的所述美妆关键词赋予不同的权重，以实现在现实中切实有效地实施知悉的化妆技巧，完成个性化的化妆方案推荐。

Description

美妆库建库方法、个性化美妆辅助方法及其装置

技术领域

本发明实施例涉及互联网技术领域，尤其涉及一种美妆库建库方法、个性化美妆辅助方法及其装置。

背景技术

运用化妆品和工具，采取合乎规则的步骤和技巧，对照镜子且完全依赖于手工操作对人体的面部、五官及其他部位进行渲染、描画、整理，增强立体印象，调整形色，掩饰缺陷，表现神采，从而达到美化视觉感受的目的。

化妆可分为基础化妆和重点化妆。基础化妆是指整个脸面的基础敷色，包括：清洁、滋润、收敛、打底与扑粉等，具有护肤的功用。重点化妆是指眼、睫、眉、颊、唇等器官的细部化妆，包括：加眼影、画眼线、刷睫毛、涂鼻影、擦胭脂与抹唇膏等，能增加容颜的秀丽并呈立体感，可随不同场合来变化。化妆的方法有日常的一般化妆法，适应各种场合需要的特殊化妆法，以及简捷快当的速成化妆法等。

而目前为止，除了通过从电视、网络及杂志上学习化妆技巧外，没有其他更好的渠道；再者，由上述可见化妆本身涉及众多步骤和处理技巧，而对于用户来说，用户即使知悉了一些化妆技巧，但在实际应用时，由于实际的化妆环境比如化妆品、化妆工具发生了变化，导致在现实中也难以切实有效地实施知悉的化妆技巧，以及使用真正适合的化妆方案。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例所解决的技术问题之一在于提供一种美妆库建库方法、个性化美妆辅助方法及其装置，用以克服现有技术中上述技术问题。

本发明实施例提供一种美妆库建库方法，其包括：

从采集的美妆方案中提取美妆关键词，根据所述美妆方案的内容结构生成美妆描述文档；

为在所述美妆描述文档的内容结构中不同位置出现的所述美妆关键词赋予不同的权重。

可选地，在本发明的一实施例中，采集的美妆方案中提取美妆关键词包括：从采集到的化妆知识中提取化妆知识关键词，所述美妆方案包括所述化妆知识；

根据所述美妆方案的内容结构生成美妆描述文档包括：根据所述化妆知识的内容结构生成化妆知识描述文档；

为在所述化妆知识描述文档的内容结构中不同位置出现的所述美妆关键词赋予不同的权重包括：为在所述化妆知识描述文档的内容结构中不同位置出现的所述化妆知识关键词赋予不同的权重。

可选地，在本发明的一实施例中，从采集的美妆方案中提取美妆关键词包括：从采集的造型方案中提取造型方案关键词，所述美妆方案包括所述造型方案；

根据所述美妆方案的内容结构生成美妆描述文档包括：根据所述造型方案的内容结构生成造型方案描述文档；

为在所述化妆知识描述文档的内容结构中不同位置出现的所述美妆关键词赋予不同的权重包括：为在所述造型方案描述文档中不同位置出现的所述造型方案关键词赋予不同的权重。

可选地，在本发明的一实施例中，所述化妆知识包括：知识条目和妆容数据，所述知识条目用于表征化妆的静态描述，所述妆容数据用于表征化妆的动态描述。

可选地，在本发明的一实施例中，所述知识条目包括化妆技巧、化妆区域、化妆手法中之一或多种的组合，；所述妆容数据包括妆容描述、化妆步骤以及多媒体内容中之一或多种的组合。

可选地，在本发明的一实施例中，所述方法还包括：生成所述知识条目的管理课程以及所述妆容数据的管理课程，并对所述知识条目的管理课程以及所述妆容数据的管理课程进行数据整合。

可选地，在本发明的一实施例中，所述方法还包括：按照树形层级结构对所述知识条目的管理课程以及所述妆容数据的管理课程进行内容管理。

可选地，在本发明的一实施例中，还包括：对提取的美妆关键词进行归一化处理。

可选地，在本发明的一实施例中，还包括：按照可进行并发式检索的方式对多个美妆描述文档进行存储。

可选地，在本发明的一实施例中，对多个美妆描述文档进行分片存储，以进行并发式检索。

本发明实施例提供一种个性化美妆辅助方法，其包括：

在预先建立的五官特征归类模型中对实时获取用户的人脸图像进行匹配获取用户的个性化美妆标签；

根据所述个性化美妆标签在任一实施例中所述的数据库中进行美妆关键词的匹配；

根据匹配到的美妆关键词在对应美妆描述文档不同位置而赋予的不同权重，对包括匹配到的美妆关键词的美妆方案进行权重统计得到美妆方案的推荐指数，根据所述推荐指数向所述用户呈现美妆方案。

可选地，在本发明的一实施例中，所述方法还包括：对样本人脸图像进行特征标注和提取并建立人脸模型，以对五官特征进行分类生成特征归类模型。

可选地，在本发明的一实施例中，对样本人脸图像进行特征标注和提取建立人脸模型，以对五官特征进行分类生成特征归类模型包括：

根据提取的人脸特征进行人脸形状建模和人脸纹理建模分别得到人脸形状模型和人脸纹理模型；

根据所述人脸形状模型和人脸纹理模型建立人脸模型，以对五官特征进行分类生成特征归类模型。

可选地，在本发明的一实施例中，所述方法还包括：根据用户的偏好信息、用户所在地的天气信息、用户的生日信息任一种或多种的组合生成个性化辅助美妆标签；

根据所述个性化辅助美妆标签在任一实施例所述的数据库中进行美妆关键词的匹配。

可选地，在本发明的一实施例中，所述方法还包括：对包括匹配到的美妆关键词的美妆方案分别进行一级和二次归并排序。

本发明实施例提供一种美妆库建库装置，其包括：

文档建立单元，用于从采集的美妆方案中提取美妆关键词，根据所述美妆方案的内容结构生成美妆描述文档；

权重分配单元，用于为在所述美妆描述文档的内容结构中不同位置出现的所述美妆关键词赋予不同的权重。

可选地，在本发明的一实施例中，所述文档建立单元进一步用于从采集到的化妆知识中提取化妆知识关键词，所述美妆方案包括所述化妆知识；根据所述化妆知识的内容结构生成化妆知识描述文档；

所述权重分配单元进一步用于为在所述化妆知识描述文档的内容结构中不同位置出现的所述美妆关键词赋予不同的权重包括：为在所述化妆知识描述文档的内容结构中不同位置出现的所述化妆知识关键词赋予不同的权重。

可选地，在本发明的一实施例中，所述文档建立单元进一步用于从采集的造型方案中提取造型方案关键词，所述美妆方案包括所述造型方案，根据所述造型方案的内容结构生成造型方案描述文档；

所述权重分配单元进一步用于为在所述化妆知识描述文档的内容结构中不同位置出现的所述美妆关键词赋予不同的权重包括：为在所述造型方案描述文档中不同位置出现的所述造型方案关键词赋予不同的权重。

本发明实施例提供一种个性化美妆辅助装置，其包括：

标签匹配单元，用于在预先建立的五官特征归类模型中对实时获取用户的人脸图像进行匹配获取用户的个性化美妆标签；

关键词匹配单元，用于根据所述个性化美妆标签在任一实施例所述的数据库中进行美妆关键词的匹配；

美妆推荐单元，用于根据匹配到的美妆关键词在对应美妆描述文档不同位置而赋予的不同权重，对包括匹配到的美妆关键词的美妆方案进行权重统计得到美妆方案的推荐指数，根据所述推荐指数向所述用户呈现美妆方案。

可选地，在本发明的一实施例中，还包括：辅助标签单元，用于根据用户的偏好信息、用户所在地的天气信息、用户的生日信息任一种或多种的组合生成个性化辅助美妆标签；

所述关键词匹配单元进一步用于根据所述个性化辅助美妆标签在任一实施例所述的数据库中进行美妆关键词的匹配。

由以上技术方案可见，本发明实施例中，通过从采集的美妆方案中提取美妆关键词，根据所述美妆方案的内容结构生成美妆描述文档；再为在所述美妆描述文档的内容结构中不同位置出现的所述美妆关键词赋予不同的权重，从而完成美妆库的建库，当需要向用户推荐美妆方案时，在预先建立的五官特征归类模型中对实时获取用户的人脸图像进行匹配获取用户的个性化美妆标签，根据匹配到的美妆关键词在对应美妆描述文档不同位置而赋予的不同权重，对包括匹配到的美妆关键词的美妆方案进行权重统计得到美妆方案的推荐指数，根据所述推荐指数向所述用户呈现美妆方案，以实现在现实中切实有效地实施知悉的化妆技巧，完成个性化的化妆方案推荐。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明实施例中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例一美妆库建库方法流程示意图；

图2为本发明实施例二美妆库建库方法流程示意图；

图3为本发明实施例三美妆库建库方法流程示意图；

图4为本发明实施例四个性化美妆辅助方法流程示意图；

图5为本发明实施例五个性化美妆辅助方法流程示意图；

图6为本发明实施例六美妆库建库装置结构示意图；

图7为本发明实施例七个性化美妆辅助装置结构示意图。

具体实施方式

当然，实施本发明实施例的任一技术方案必不一定需要同时达到以上的所有优点。

为了使本领域的人员更好地理解本发明实施例中的技术方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明实施例一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明实施例中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明实施例保护的范围。

下面结合本发明实施例附图进一步说明本发明实施例具体实现。

图1为本发明实施例一美妆库建库方法流程示意图；如图1所示，其包括：

S101、从采集的美妆方案中提取美妆关键词，根据所述美妆方案的内容结构生成美妆描述文档；

本实施例中，具体从采集到的化妆知识中提取化妆知识关键词，比如通过双向最大词匹配算法来提取。所述美妆方案包括所述化妆知识；所述化妆知识包括：知识条目和妆容数据，所述知识条目用于表征化妆的静态描述，比如个性化的化妆技巧、化妆区域、化妆手法等。所述妆容数据用于表征化妆的动态描述，比如妆容描述、化妆步骤以及多媒体内容(附带的语音、动画等)等信息，其中妆容描述可以包括对适用的场景、适用的人群以及妆容的特点介绍等。

本实施例中，根据所述美妆方案的内容结构生成美妆描述文档具体可以包括：根据所述化妆知识的内容结构生成化妆知识描述文档；各种化妆知识在数据库中的存储形式为文档结构，便于后续用户检索浏览，需要说明的是，该文档可以是常用的可编辑文本文档，也可以是多媒体文档。

本实施例中，为了减少后续查询、检索和存储的复杂度，对提取的美妆关键词进行归一化处理。进一步地，在数据库上存储美妆描述文档时，按照可进行并发式检索的方式对多个美妆描述文档进行存储。具体地，可以对多个美妆描述文档进行分片存储，以进行并发式检索，从而提高后续的检索效率。

S102、为在所述美妆描述文档的内容结构中不同位置出现的所述美妆关键词赋予不同的权重。

本实施例中，步骤S102具体可以为在所述化妆知识描述文档的内容结构中不同位置出现的所述化妆知识关键词赋予不同的权重。以描述文档主要形式为可编辑文本为例，如果美妆关键词出现在文档的题目中，表明该文档与该美妆关键词的关系较为密切，可以赋予较高的权重；而如果出现在文档的正文内容部分，则可以赋予较低的权重，以此类推可以通过美妆关键词在描述文档中出现的位置，判断该文档与美妆关键词的密切关系，关系越密切，相应的权重也较大，其他更为详细的权重分配方案类似，详细不再赘述。

图2为本发明实施例二美妆库建库方法流程示意图；如图2所示，其包括：

S201、从采集的造型方案中提取造型方案关键词，所述美妆方案包括所述造型方案；

本实施例中，与上述实施例不同的是，本实施例中，从采集的造型方案中提取造型方案关键词，造型方案可以为推荐给用户的一整套完整的内容，包括推荐理由或者用户个性化解读、知识条目、妆容数据等。

S202、根据所述造型方案的内容结构生成造型方案描述文档；

类似上述化妆知识描述文档，本实施例中，也生成造型方案描述文档，所述造型方案描述文档可以是可编辑的文本文档，也可以是多媒体文档，还可以是文本文档和多媒体文档的组合。

S203、为在所述造型方案描述文档中不同位置出现的所述造型方案关键词赋予不同的权重。

类似上述实施例一，根据造型方案关键词在描述文档中的不同位置，从而赋予不同的权重，权重大小的赋予原则类似上述判断该文档与造型方案关键词的密切关系，关系越密切，相应的权重也较大，反之则越小。

需要说明的是，在另外一实施例中，同时包括上述实施例一和二中造型方案和化妆知识，以及对应的造型方案关键词和化妆知识关键词，造型方案描述文档和化妆知识描述文档，详细不再赘述。

图3为本发明实施例三美妆库建库方法流程示意图；如图3所示，其包括：

S301、从采集的美妆方案中提取美妆关键词，根据所述美妆方案的内容结构生成美妆描述文档；

本实施例中，美妆方案可以包括上述实施例一和二中造型方案和化妆知识种之一或者两者，以及对应的造型方案关键词和化妆知识关键词，造型方案描述文档和化妆知识描述文档。

S302、为在所述美妆描述文档的内容结构中不同位置出现的所述美妆关键词赋予不同的权重。

造型方案关键词在造型方案描述文档中不同位置时赋予不同权重；化妆知识关键词在化妆知识描述文档中不同位置时赋予不同权重，权重的具体分配原则类似上述实施例一、二，详细不再赘述。

S303、生成知识条目的管理课程以及所述妆容数据的管理课程，并对所述知识条目的管理课程以及所述妆容数据的管理课程进行数据整合。

本实施例中，具体地，可以按照树形层级结构对所述知识条目的管理课程以及所述妆容数据的管理课程进行内容管理。比如将妆容数据的管理，将妆容数据组织成一个妆容-》化妆区域-》妆容步骤的一个树形层级结构，妆容这一层级主要包括：名称、描述、副标题、试用人群、难度等信息。一个妆容可以对应有多个化妆区域，通常包括底妆、眼影、眼线、睫毛、眉毛、腮红、唇、修容等8个化妆区域。每个化妆区域视妆容主题需要情况包含几个不等的区域步骤，以眼影为例，眼影区域可以包括上眼影、叠加眼影、下眼影等几个步骤，妆容步骤中还有附带的化妆区域、动画、轨迹、文案、语音等数据。

本实施例中，为了造型方案的推荐，对所述知识条目的管理课程以及所述妆容数据的管理课程进行数据整合。

图4为本发明实施例四个性化美妆辅助方法流程示意图；如图4所示，其包括：

S401、在预先建立的五官特征归类模型中对实时获取用户的人脸图像进行匹配获取用户的个性化美妆标签；

本实施例中，通过对样本人脸图像进行特征标注和提取并建立人脸模型，以对样本人脸图像中的五官特征进行分类生成特征归类模型。

本实施例中，对样本人脸图像进行特征标注和提取建立人脸模型，以对样本人脸图像中的五官特征进行分类生成特征归类模型可以具体包括：根据提取的人脸特征进行人脸形状建模和人脸纹理建模分别得到人脸形状模型和人脸纹理模型；根据所述人脸形状模型和人脸纹理模型建立人脸模型，以对样本人脸图像中五官特征进行分类生成特征归类模型。

本实施例中，可以通过aam模型来完成特征归类模型的生成，详细过程如下：

(1)选择人脸图像样本作为学习样本；

(2)对选择的学习样本进行手工特征点标记，使得标记好的v个特征点位置的集合能够构成形状S,S＝(x1,y1,x2,y2,...xv,yv)；

(3)对形状进行归一化，通过归一化指把所有用于学***移等全局变换；

(4)对归一化的形状进行主成分分析(Principal Component Analysis，简称PCA)变换，得到对应训练集的平均形状S0和前n个特征值对应的形状特征向量Si。

(5)任意人脸形状S就可以用线性方程进行表达：

这样就完成了对人脸形状的建模。

b)纹理建模：

(1)将S0和训练集中的人脸形状，分别Delaunay三角化；

(2)通过分段线性仿射的方法将样本集人脸形状中的纹理信息映射到平均形状S0中去，实现对纹理归一化；

(3)对归一化后的纹理信息进行PCA变换，得到平均纹理A0和前m个特征值对应的纹理特征向量Ai(x)。

(4)纹理与形状非常相似，任意人脸的纹理信息也可以用线性表达式表示:

A(x)表示纹理实例，A0表示平均纹理，γi表示纹理参数，Ai(x)表示第i个纹理特征向量。

这样也就完成了对纹理的建模。

c)AAM人脸模型实例生成

AAM人脸模型实例的生成步骤如下，先得到任意一组形状参数p后，用形状模型进行线性表示，就能够得到一个对应的形状S，接着得到一组纹理参数γi后，用纹理模型进行线性表示，得到一个对应纹理实例A(x)。最后将平均形状S0中的纹理实例A(x)映射到当前的形状S中去，这样就生成了一个AAM的模型实例。除AAM模型外，还可以使用其他模型来识别人脸及五官例如Hmax+神经网络分类。

通过AAM模型共得到68个区域点，包括眼部区域左右各6个、眉部区域左右各5个、唇部区域20个、鼻部区域9个、脸部区域17个。识别五官定位后，需要进行人脸五官特征分类，采用svm分类模型。

以眼形分类模型训练为例，

(1)先将脸部特征点归一化：二维坐标在三维空间中平移、旋转、缩放，使得脸部特征归一为正面朝前；

(2)选取影响眼形的特征点；

(3)对特征点进行特征提取，如：眼部高度，眼部宽度、眼角和眼头相对位置。

(4)将所有标注数据的特征作为svm的输入，产生模型。Svm分类原理，是通过标注对样本进行1和-1的分类，求一个线性算法，将两类向量最大程度分开并且间隔空间更大，基本向量计算公式如下，下式中，w是代表是可以分隔的平面，s.t代表限制条件及带约束的二次规划，b代表截距，y代表分类：。基本向量计算公式如下：

每个人脸特征都有各自的分类依据特征，每个人脸特征都要进行svm分类，这些特征主要包括图像纹理特征、五官比例特征、脸部长宽比例、双眼眼头和眼尾比例、眼球高点同眼尾终点和眼头起点斜率、鼻子长度同鼻头到下巴比例、眉峰及眉尾和眉头斜度、眉长同眉毛斜度等等。最终产出准确和召回率符合特征归类模型。

S402、根据所述个性化美妆标签在任一实施例中所述的数据库中进行美妆关键词的匹配；

本实施例中，个性化美妆标签用户的五官特征，举例来说，比如脸型：鹅蛋脸、方形脸、菱形脸、三角脸、心形脸、圆形脸、以及长形脸；比如下巴：方下巴、尖下巴以及圆下巴；比如眼形：杏仁眼、三角眼、圆眼、长眼、远心眼、吊眼以及垂眼；比如眉形：柳叶眉、八字眉、一字眉、上挑眉以及标准眉等。

根据上述这些示例性的个性化美妆标签，在根据上述图1-图3建立的数据中匹配美妆关键词，以检索包括这些美妆关键词的描述文档，包括造型方案和化妆知识的描述文档，比如圆脸适合那种类型的美妆方案，柳叶眉适合哪种类型的美妆方案，以此类推。

S403、根据匹配到的美妆关键词在对应美妆描述文档不同位置而赋予的不同权重，对包括匹配到的美妆关键词的美妆方案进行权重统计得到美妆方案的推荐指数，根据所述推荐指数向所述用户呈现美妆方案。

本实施例中，如果美妆关键词只包括化妆知识关键词，则由于数据包括多个化妆知识文档，包括所述化妆知识关键词的描述文档可能有多个，因此，为了准确地向用户合适的美妆方案，根据匹配到的关键词在描述文档不同位置出现赋予的权重，统计出对应美妆方案的权重，比如，可以对描述文档中不同位置出现的同一化妆知识关键词的权重进行简单的加和运算，获得对应美妆方案的综合权重，根据该综合权重得到美妆方案的推荐指数，综合权重越大，推荐指数越高，与用户的个性化美妆标签匹配度越高。

在其他实施例中，对于美妆关键词只包括造型方案关键词的情形类似上述只包括化妆知识关键词的情形，详细不再赘述。

而在其他实施例中，如果美妆关键词同时包括化妆知识关键词和造型方案关键词，对应的美妆方案包括造型方案和化妆知识，则在生成美妆方案的权重时，对造型方案和化妆知识的综合权重进行拟合，比如这两个造型方案的综合权重和化妆知识的综合权重求和，获得美妆方案的综合权重；也可以是根据造型方案的权重和化妆知识的权重分别进行造型方案和化装知识的推荐。

图5为本发明实施例五个性化美妆辅助方法流程示意图；如图5所示，其包括：

S501、在预先建立的五官特征归类模型中对实时获取用户的人脸图像进行匹配获取用户的个性化美妆标签；

本实施例中，步骤S501类似上述实施例相关记载，在此不再赘述。

S502、根据用户的偏好信息、用户所在地的天气信息、用户的生日信息任一种或多种的组合生成个性化辅助美妆标签；

与上述实施例不同的是，本实施例中，除了有五官特征的个性化，还增加了用户的偏好信息、用户所在地的天气信息、用户的生日信息表征的个性化辅助美妆标签。

本实施例中，不同的用户有不同的穿衣风格，收集用户的这类偏好信息并进行归一化处理，比如穿衣风格有穿衣风格归类为：极简中性、清新文艺、活力少女、原宿奇趣、混搭多变、知性、妩媚御姐、气质轻熟。

根据智能终端上反映出的用户的地理位置获得用户所在地的天气并进行归一化处理得到：晴天、阴天、雨天等。

根据用户的生日信息判断节日情况，同时动态获取用户星座幸运色，进行归类，比如为：棕色、红色、黄色、绿色、深蓝色、白色、蓝色、金色、黑色、粉红色、蓝绿色、灰色、深棕色、紫色、橘色等。

S503、根据所述个性化美妆标签在任一实施例中所述的数据库中进行美妆关键词的匹配；

有关个性化美妆标签参见上述相关实施例，在此不再赘述。

S504、根据所述个性化辅助美妆标签在任一实施例所述的数据库中进行美妆关键词的匹配；

本实施例中，类似上述个性化美妆标签的匹配，检索在数据库中包括与个性化美妆标签匹配的美妆关键词的描述文档，比如适合阴天的美妆方案、适合幸运色为红色美妆方案等等。

上述步骤S503和504中的匹配过程可以使用KMP算法来实现，详细不再赘述。

S505、根据匹配到的美妆关键词在对应美妆描述文档不同位置而赋予的不同权重，对包括匹配到的美妆关键词的美妆方案进行权重统计得到美妆方案的推荐指数；

本实施例中，美妆方案的权重统计类似上述相关实施例记载，在此不再赘述。当同时根据个性化辅助美妆标签和个性化美妆标签确定美妆方案时，可以根据同一美妆方案中同时包括的个性化辅助美妆标签和个性化美妆标签的权重生成该美妆方案的综合权重。

S506、对包括匹配到的美妆关键词的美妆方案分别进行一级和二次归并排序，以根据所述推荐指数向所述用户呈现美妆方案。

本实施例中，可以设置一检索中继模块对美妆方案进行二级归并排序，去除重复文档，提高检索效率。

图6为本发明实施例六美妆库建库装置结构示意图；如图6所示，其包括：

文档建立单元601，用于从采集的美妆方案中提取美妆关键词，根据所述美妆方案的内容结构生成美妆描述文档；

权重分配单元602，用于为在所述美妆描述文档的内容结构中不同位置出现的所述美妆关键词赋予不同的权重。

可选地，在本发明的一实施例中，所述文档建立单元601进一步用于从采集到的化妆知识中提取化妆知识关键词，所述美妆方案包括所述化妆知识；根据所述化妆知识的内容结构生成化妆知识描述文档；

所述权重分配单元602进一步用于为在所述化妆知识描述文档的内容结构中不同位置出现的所述美妆关键词赋予不同的权重包括：为在所述化妆知识描述文档的内容结构中不同位置出现的所述化妆知识关键词赋予不同的权重。

可选地，在本发明的一实施例中，所述文档建立单元601进一步用于从采集的造型方案中提取造型方案关键词，所述美妆方案包括所述造型方案，根据所述造型方案的内容结构生成造型方案描述文档；

所述权重分配单元602进一步用于为在所述化妆知识描述文档的内容结构中不同位置出现的所述美妆关键词赋予不同的权重包括：为在所述造型方案描述文档中不同位置出现的所述造型方案关键词赋予不同的权重。

图7为本发明实施例七个性化美妆辅助装置结构示意图；如图7所示，其包括：

标签匹配单元701，用于在预先建立的五官特征归类模型中对实时获取用户的人脸图像进行匹配获取用户的个性化美妆标签；

关键词匹配单元702，用于根据所述个性化美妆标签在任一实施例所述的数据库中进行美妆关键词的匹配；

美妆推荐单元703，用于根据匹配到的美妆关键词在对应美妆描述文档不同位置而赋予的不同权重，对包括匹配到的美妆关键词的美妆方案进行权重统计得到美妆方案的推荐指数，根据所述推荐指数向所述用户呈现美妆方案。

可选地，在本发明的一实施例中，还包括：辅助标签单元704，用于根据用户的偏好信息、用户所在地的天气信息、用户的生日信息任一种或多种的组合生成个性化辅助美妆标签；

所述关键词匹配单元702进一步用于根据所述个性化辅助美妆标签在任一实施例所述的数据库中进行美妆关键词的匹配。

本领域的技术人员应明白，本发明实施例的实施例可提供为方法、装置(设备)、或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、装置(设备)和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。显然，本领域的技术人员可以对本发明实施例进行各种改动和变型而不脱离本发明实施例的精神和范围。这样，倘若本发明实施例的这些修改和变型属于本发明实施例权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明实施例也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (20)

1.一种美妆库建库方法，其特征在于，包括：

从采集的美妆方案中提取美妆关键词，根据所述美妆方案的内容结构生成美妆描述文档；

为在所述美妆描述文档的内容结构中不同位置出现的所述美妆关键词赋予不同的权重。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从采集的美妆方案中提取美妆关键词包括：从采集到的化妆知识中提取化妆知识关键词，所述美妆方案包括所述化妆知识；

根据所述美妆方案的内容结构生成美妆描述文档包括：根据所述化妆知识的内容结构生成化妆知识描述文档；

为在所述化妆知识描述文档的内容结构中不同位置出现的所述美妆关键词赋予不同的权重包括：为在所述化妆知识描述文档的内容结构中不同位置出现的所述化妆知识关键词赋予不同的权重。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，从采集的美妆方案中提取美妆关键词包括：从采集的造型方案中提取造型方案关键词，所述美妆方案包括所述造型方案；

根据所述美妆方案的内容结构生成美妆描述文档包括：根据所述造型方案的内容结构生成造型方案描述文档；

为在所述化妆知识描述文档的内容结构中不同位置出现的所述美妆关键词赋予不同的权重包括：为在所述造型方案描述文档中不同位置出现的所述造型方案关键词赋予不同的权重。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述化妆知识包括：知识条目和妆容数据，所述知识条目用于表征化妆的静态描述，所述妆容数据用于表征化妆的动态描述。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述知识条目包括个性化的化妆技巧、化妆区域、化妆手法中之一或多种的组合；所述妆容数据包括妆容描述、化妆步骤以及对应多媒体内容中之一或多种的组合。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：生成所述知识条目的管理课程以及所述妆容数据的管理课程，并对所述知识条目的管理课程以及所述妆容数据的管理课程进行数据整合。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，还包括：按照树形层级结构对所述知识条目的管理课程以及所述妆容数据的管理课程进行内容管理。

8.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，还包括：对提取的美妆关键词进行归一化处理。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，还包括：按照可进行并发式检索的方式对多个美妆描述文档进行存储。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，对多个美妆描述文档进行分片存储，以进行并发式检索。

11.一种个性化美妆辅助方法，其特征在于，包括：

在预先建立的五官特征归类模型中对实时获取用户的人脸图像进行匹配获取用户的个性化美妆标签；

根据所述个性化美妆标签在权利要求1-10任一项所述的数据库中进行美妆关键词的匹配；

根据匹配到的美妆关键词在对应美妆描述文档不同位置而赋予的不同权重，对包括匹配到的美妆关键词的美妆方案进行权重统计得到美妆方案的推荐指数，根据所述推荐指数向所述用户呈现美妆方案。

12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，还包括：对样本人脸图像进行特征标注和提取并建立人脸模型，以对五官特征进行分类生成特征归类模型。

13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，对样本人脸图像进行特征标注和提取建立人脸模型，以对五官特征进行分类生成特征归类模型包括：

根据提取的人脸特征进行人脸形状建模和人脸纹理建模分别得到人脸形状模型和人脸纹理模型；

根据所述人脸形状模型和人脸纹理模型建立人脸模型，以对五官特征进行分类生成特征归类模型。

14.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，还包括：根据用户的偏好信息、用户所在地的天气信息、用户的生日信息任一种或多种的组合生成个性化辅助美妆标签；

根据所述个性化辅助美妆标签在权利要求1-10任一项方法建立的所述数据库中进行美妆关键词的匹配。

15.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，还包括：对包括匹配到的美妆关键词的美妆方案分别进行一级和二次归并排序。

16.一种美妆库建库装置，其特征在于，包括：

文档建立单元，用于从采集的美妆方案中提取美妆关键词，根据所述美妆方案的内容结构生成美妆描述文档；

权重分配单元，用于为在所述美妆描述文档的内容结构中不同位置出现的所述美妆关键词赋予不同的权重。

17.根据权利要求16所述的装置，其特征在于，所述文档建立单元进一步用于从采集到的化妆知识中提取化妆知识关键词，所述美妆方案包括所述化妆知识；根据所述化妆知识的内容结构生成化妆知识描述文档；

所述权重分配单元进一步用于为在所述化妆知识描述文档的内容结构中不同位置出现的所述美妆关键词赋予不同的权重包括：为在所述化妆知识描述文档的内容结构中不同位置出现的所述化妆知识关键词赋予不同的权重。

18.根据权利要求16或17所述的装置，其特征在于，所述文档建立单元进一步用于从采集的造型方案中提取造型方案关键词，所述美妆方案包括所述造型方案，根据所述造型方案的内容结构生成造型方案描述文档；

所述权重分配单元进一步用于为在所述化妆知识描述文档的内容结构中不同位置出现的所述美妆关键词赋予不同的权重包括：为在所述造型方案描述文档中不同位置出现的所述造型方案关键词赋予不同的权重。

19.一种个性化美妆辅助装置，其特征在于，包括：

标签匹配单元，用于在预先建立的五官特征归类模型中对实时获取用户的人脸图像进行匹配获取用户的个性化美妆标签；

关键词匹配单元，用于根据所述个性化美妆标签在权利要求1-10任一项方法建立的所述数据库中进行美妆关键词的匹配；

美妆推荐单元，用于根据匹配到的美妆关键词在对应美妆描述文档不同位置而赋予的不同权重，对包括匹配到的美妆关键词的美妆方案进行权重统计得到美妆方案的推荐指数，根据所述推荐指数向所述用户呈现美妆方案。

20.根据权利要求19所述的装置，其特征在于，还包括：辅助标签单元，用于根据用户的偏好信息、用户所在地的天气信息、用户的生日信息任一种或多种的组合生成个性化辅助美妆标签；

所述关键词匹配单元进一步用于根据所述个性化辅助美妆标签在权利要求1-10所述方法建立的任一项所述数据库中进行美妆关键词的匹配。