本申请提供了一种基于车用化妆镜的美妆推送方法、装置、存储介质和车辆，属于车辆技术领域，本申请实施例通过将传统的玻璃镜片式的化妆镜升级为能与用户进行智能交互的化妆镜，使得用户可以在化妆镜进入妆容推荐模式后，能够根据导航目的地，匹配合适用户出席的目标妆容类型，并基于用户的第一人脸图像，在多个初始美妆教程中找到和第一人脸图像匹配的目标美妆教程，使得最终在化妆镜显示多个目标美妆教程更适合用户，提高美妆推送的针对性和实用性，同时，便于用户观看学习和进行化妆操作，节省用户时间，帮助用户方便快捷地获取到适合目的地的美妆教程。的地的美妆教程。的地的美妆教程。
【技术实现步骤摘要】
基于车用化妆镜的美妆推送方法、装置、存储介质和车辆
[0001]本申请涉及车辆
，特别是涉及一种基于车用化妆镜的美妆推送方法、装置、存储介质和车辆。
技术介绍
[0002]随着生活节奏的加快以及汽车的普及，越来越多人利用乘车时间进行化妆，由于人们生活中常出现突然更改赴约目的地，或出门时间着急没有时间在家化妆，或原有化妆但因车途时间过长导致脱妆等问题，因此，常常需要在车内根据自己所要出席的场合进行化妆或者补妆。
[0003]目前，当用户在车上进行化妆或者补妆时，通常是利用车内遮阳板上安装的化妆镜来完成，然而传统的车用化妆镜化妆镜通常是一块普通的玻璃镜片，功能简单，仅能映射出镜子前用户的样子，无法为用户在化妆上提供更多的帮助，造成用户需要花费大量时间上网搜索适合目的地的美妆教程进行化妆或者补妆。
技术实现思路
[0004]本申请提供一种基于车用化妆镜的美妆推送方法、装置、存储介质和车辆，以解决现有技术化妆镜功能简单，不能帮助用户方便快捷地获取到适合目的地的美妆教程的问题。
[0005]为了解决上述问题，本申请采用了以下的技术方案：
[0006]第一方面，本申请实施例提供了一种基于车用化妆镜的美妆推送方法，所述方法包括：
[0007]响应于用户针对化妆镜触发的妆容推荐模式的控制指令，获取导航目的地；
[0008]确定与所述导航目的地匹配的目标妆容类型；
[0009]获取与所述目标妆容类型匹配的多个初始美妆教程；
[0010]获取所述用户的第一人脸图像，并在所述多个初始美妆教程中确定与所述第一人脸图像匹配的多个目标美妆教程；
[0011]通过所述化妆镜显示所述多个目标美妆教程。
[0012]在本申请一实施例中，响应于用户针对化妆镜触发的妆容推荐模式的控制指令，获取导航目的地，包括：
[0013]在所述化妆镜进入所述妆容推荐模式的情况下，获取所述用户基于所述化妆镜手动输入的文本信息，和/或，所述用户输入的语音指令；
[0014]基于所述文本信息和/或所述语音指令，确定所述导航目的地。
[0015]在本申请一实施例中，确定与所述导航目的地匹配的目标妆容类型，包括：
[0016]基于所述导航目的地，确定所述用户待出席的场景信息；
[0017]基于预设的场景信息与目标妆容类型之间的对应关系，确定所述场景信息对应的目标妆容类型。
[0018]在本申请一实施例中，获取所述用户的第一人脸图像，并在所述多个初始美妆教程中确定与所述第一人脸图像匹配的多个目标美妆教程，包括：
[0019]通过所述化妆镜上设置的摄像头获取所述第一人脸图像；
[0020]针对每个所述初始美妆教程，获取所述初始美妆教程的化妆教程示范者的第二人脸图像；
[0021]确定每个所述第二人脸图像与所述第一人脸图像的相似度；
[0022]基于每个所述第二人脸图像与所述第一人脸图像的相似度，确定与所述第一人脸图像匹配的多个目标美妆教程。
[0023]在本申请一实施例中，确定每个所述第二人脸图像与所述第一人脸图像的相似度，包括：
[0024]将所述第二人脸图像和所述第一人脸图像分别输入预先训练的深度神经网络，得到所述第二人脸图像和所述第一人脸图像各自对应的人脸关键点信息；
[0025]基于所述第二人脸图像和所述第一人脸图像各自对应的人脸关键点信息，确定所述第二人脸图像与所述第一人脸图像的相似度。
[0026]在本申请一实施例中，所述人脸关键点信息包括脸型关键点信息、眼部关键点信息、鼻部关键点信息和唇部关键点信息；
[0027]基于所述第二人脸图像和所述第一人脸图像各自对应的人脸关键点信息，确定所述第二人脸图像与所述第一人脸图像的相似度，包括：
[0028]基于所述第二人脸图像和所述第一人脸图像各自对应的所述脸型关键点信息、所述眼部关键点信息、所述鼻部关键点信息和所述唇部关键点信息，确定所述第二人脸图像和所述第一人脸图像之间的脸型相似度、眼部相似度、鼻部相似度和唇部相似度；
[0029]基于所述脸型相似度、所述眼部相似度、所述鼻部相似度和所述唇部相似度，确定所述第二人脸图像与所述第一人脸图像的相似度。
[0030]在本申请一实施例中，通过所述化妆镜显示所述多个目标美妆教程之后，所述方法还包括：
[0031]获取所述用户的第三人脸图像，基于所述第三人脸图像，判断所述用户是否完成化妆；
[0032]在判断所述用户已完成化妆的情况下，提示是否退出所述妆容推荐模式的提示信息，所述提示信息包括所述妆容推荐模式的退出入口和继续入口。
[0033]第二方面，基于相同专利技术构思，本申请实施例提供了一种基于车用化妆镜的美妆推送装置，所述装置包括：
[0034]导航目的地获取模块，用于响应于用户针对化妆镜触发的妆容推荐模式的控制指令，获取导航目的地；
[0035]目标妆容类型确定模块，用于确定与所述导航目的地匹配的目标妆容类型；
[0036]初始美妆教程获取模块，用于获取与所述目标妆容类型匹配的多个初始美妆教程；
[0037]目标美妆教程确定模块，用于获取所述用户的第一人脸图像，并在所述多个初始美妆教程中确定与所述第一人脸图像匹配的多个目标美妆教程
[0038]目标美妆教程显示模块，用于通过所述化妆镜显示所述多个目标美妆教程。
[0039]在本申请一实施例中，所述导航目的地获取模块包括：
[0040]信息获取子模块，用于在所述化妆镜进入所述妆容推荐模式的情况下，获取所述用户基于所述化妆镜手动输入的文本信息，和/或，所述用户输入的语音指令；
[0041]导航目的地确定子模块，用于基于所述文本信息和/或所述语音指令，确定所述导航目的地。
[0042]在本申请一实施例中，所述目标妆容类型确定模块包括：
[0043]场景信息确定子模块，用于基于所述导航目的地，确定所述用户待出席的场景信息；
[0044]目标妆容类型确定子模块，用于基于预设的场景信息与目标妆容类型之间的对应关系，确定所述场景信息对应的目标妆容类型。
[0045]在本申请一实施例中，所述目标美妆教程确定模块包括：
[0046]第一人脸图像获取子模块，用于通过所述化妆镜上设置的摄像头获取所述第一人脸图像；
[0047]第二人脸图像获取子模块，用于针对每个所述初始美妆教程，获取所述初始美妆教程的化妆教程示范者的第二人脸图像；
[0048]相似度确定子模块，用于确定每个所述第二人脸图像与所述第一人脸图像的相似度；
[0049]目标美妆教程确定子模块，用于基于每个所述第二人脸图像与所述第一人脸图像的相似度，确定与所述第一人脸图像匹配的多个目标美妆教程。
[0050]在本申请一实施例中，所述相似度确定子模块包括：
[0051]人脸关键点信息获取单元，用于将所述第二人脸图像和所述第一人脸图像分本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于车用化妆镜的美妆推送方法，其特征在于，所述方法包括：响应于用户针对化妆镜触发的妆容推荐模式的控制指令，获取导航目的地；确定与所述导航目的地匹配的目标妆容类型；获取与所述目标妆容类型匹配的多个初始美妆教程；获取所述用户的第一人脸图像，并在所述多个初始美妆教程中确定与所述第一人脸图像匹配的多个目标美妆教程；通过所述化妆镜显示所述多个目标美妆教程。2.根据权利要求1所述的基于车用化妆镜的美妆推送方法，其特征在于，响应于用户针对化妆镜触发的妆容推荐模式的控制指令，获取导航目的地，包括：在所述化妆镜进入所述妆容推荐模式的情况下，获取所述用户基于所述化妆镜手动输入的文本信息，和/或，所述用户输入的语音指令；基于所述文本信息和/或所述语音指令，确定所述导航目的地。3.根据权利要求1所述的基于车用化妆镜的美妆推送方法，其特征在于，确定与所述导航目的地匹配的目标妆容类型，包括：基于所述导航目的地，确定所述用户待出席的场景信息；基于预设的场景信息与目标妆容类型之间的对应关系，确定所述场景信息对应的目标妆容类型。4.根据权利要求1所述的基于车用化妆镜的美妆推送方法，其特征在于，获取所述用户的第一人脸图像，并在所述多个初始美妆教程中确定与所述第一人脸图像匹配的多个目标美妆教程，包括：通过所述化妆镜上设置的摄像头获取所述第一人脸图像；针对每个所述初始美妆教程，获取所述初始美妆教程的化妆教程示范者的第二人脸图像；确定每个所述第二人脸图像与所述第一人脸图像的相似度；基于每个所述第二人脸图像与所述第一人脸图像的相似度，确定与所述第一人脸图像匹配的多个目标美妆教程。5.根据权利要求4所述的基于车用化妆镜的美妆推送方法，其特征在于，确定每个所述第二人脸图像与所述第一人脸图像的相似度，包括：将所述第二人脸图像和所述第一人脸图像分别输入预先训练的深度神经网络，得到所述第二人脸图像和所述第一人脸图像各自对应的人脸关键点信息；基于所述第二人脸图像和所述第一人脸图像各自对应的人脸关键点信息，确定所述第二人脸图像与所述第一人脸图像的相似度。6.根据权利要求5所述的基于车用化妆镜的美妆推送方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：李英倩，李秋然，韩自锋，
申请(专利权)人：长城汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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