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龙图腾网获悉知服科技(福建)有限公司申请的专利一种基于面部识别与数据处理的个人形象推荐方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116127114B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310078251.0，技术领域涉及：G06F16/535；该发明授权一种基于面部识别与数据处理的个人形象推荐方法及系统是由李攀;叶晶;吴宗花;王雲生;詹镏生设计研发完成，并于2023-02-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于面部识别与数据处理的个人形象推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于面部识别与数据处理的个人形象推荐方法，根据用户人脸和掩码通过自编码器获得其人脸特征，该特征与数据库中带妆人脸数据集中人脸图片特征构建无向有权图，使用图聚类算法来获得推荐给用户的妆容。该方法使用人脸掩码作为注意力图，通过注意力图指导自编码器更加关注于人脸的五官区域，使得自编码器输出的人脸特征更加适合妆容推荐，同时，使用图结构来构建用户人脸和数据库中的带妆人脸特征之间的关系，可以进一步提高推荐的准确度。

本发明授权一种基于面部识别与数据处理的个人形象推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于面部识别与数据处理的个人形象推荐方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S11：获取带妆人脸图片，构建所述带妆人脸的数据集；S12：根据所述带妆人脸的数据集，得到所述带妆人脸的五官掩码；S13：根据所述带妆人脸的数据集和所述带妆人脸的五官掩码，通过训练好的自编码器，得到带妆人脸特征；S14：根据用户人脸的照片，得到所述用户人脸的五官掩码；S15：根据所述用户人脸的照片和所述用户人脸的五官掩码，通过训练好的自编码器，得到用户人脸特征；S16：根据所述带妆人脸特征和所述用户人脸特征，构建图结构；S17：使用用户人脸特征初始化聚类列表，根据所述图结构选择与用户人脸特征模块增益度最大的一个所述带妆人脸特征，添加进聚类列表中，其中，所述聚类列表中的每个所述带妆人脸特征对应于一个推荐给用户的妆容；S18：将所述聚类列表中的所有节点组成一个新的超节点，计算所述超节点的与其余节点之间的模块增益度，其中，所述其余节点为没有组成所述超节点的节点；S19：在所述其余节点中，将其中与所述超节点的模块增益度最大的节点添加到所述聚类列表中；重复步骤S18和S19直到聚类列表中的节点个数达到阈值α；S110：若所述聚类列表中的节点个数达到阈值α，把所述聚类列表中的节点存储的带妆人脸特征对应的妆容按顺序推荐给用户，若用户对该妆容不满意，则推荐所述聚类列表中的节点存储的带妆人脸特征对应的下一个妆容，若用户选择了某个妆容，则退出推荐，若用户没有选择所述聚类列表中的任何一个妆容，则返回到步骤S18；S111：若所述聚类列表中的节点个数没有达到阈值α，则返回到步骤S18；所述自编码器由卷积神经网络构成，且是采用有监督的训练方式训练而成，所述自编码器的训练步骤包括：将注意力图与第一层卷积输出的特征在通道维度上进行拼接，具体为，Feature2＝G2concatG1image，attention，其中，Feature2为第二层卷积后输出的特征，concat表示在通道纬度上进行拼接，G1和G2分别表示第一层卷积和第二层卷积，image表示用来训练所述自编码器的人脸图片的像素，attention表示注意力图，损失函数为解码部分输出的人脸图片和原始输入的人脸图片之间的均方误差；所述将所述聚类列表中的所有节点组成一个新的超节点，包括：将所述聚类列表中所有节点与其他节点之间的边和边的权重，作为新的一个节点的边和边的权重，从而组成一个新的超节点。

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