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龙图腾网获悉深圳市恩裳纺织品有限公司申请的专利一种基于人脸特征的服装款型搭配算法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：CN115482577B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202211275737.5，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于人脸特征的服装款型搭配算法是由俞周杰;黄丽设计研发完成，并于2022-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人脸特征的服装款型搭配算法在说明书摘要公布了：一种基于人脸特征的服装款型搭配算法，其特征在于，包括以下步骤：S1：构建用于性别识别的卷积神经网络；S2：对Adience图像数据集进行预处理，随后输入所述用于性别识别的卷积神经网络；S3：对所述的用于性别识别的卷积神经网络进行训练；S4：通过摄像头录制用户脸部视频，从视频中抽取图像帧；S5：对所述图像帧进行人脸关键点检测，并输入所述用于识别性别的卷积神经网络；S6：根据所述人脸关键点计算脸型参数；S7：构建脸型参数和脸型的关系索引表；S8：根据所述索引表和性别识别结果进行衣物推荐。本发明提供的技术方案能够根据用户的脸型和性别推荐衣物搭配。

本发明授权一种基于人脸特征的服装款型搭配算法在权利要求书中公布了：1.一种基于人脸特征的服装款型搭配算法，其特征在于，包括以下步骤： S1：构建用于性别识别的卷积神经网络； S2：对Adience图像数据集进行预处理，随后输入所述用于性别识别的卷积神经网络； S3：对所述的用于性别识别的卷积神经网络进行训练； S4：通过摄像头录制用户脸部视频，从视频中抽取图像帧； S5：对所述图像帧进行人脸关键点检测，并输入所述用于识别性别的卷积神经网络； S6：根据所述人脸关键点计算脸型参数； S7：构建脸型参数和脸型的关系索引表； S8：根据所述索引表和性别识别结果进行衣物推荐； 所述步骤S8通过公式： 计算服装推荐参数VEST，其中，G为性别参数，G＝1为男性，G＝-1为女性，T为检测样本数，ISK为第K个检测样本的形态面指数，MALE为男性服装调整参数，FEM为女性服装调整参数，IMK为第K个检测样本的颧下颌宽指数，WSK为第K个检测样本的面宽；男性服装调整参数MALE＝1.8，女性服装调整参数为FEM＝2.08；创建VEST推荐标签：当VEST0.85时，所述VEST推荐标签记录宽松、竖向花纹；当0.85VEST0.6时，所述VEST推荐标签记录贴身、塑形；当VEST0.6时所述VEST推荐标签记录高腰、短款；创建脸型推荐标签：为长脸用户添加以下标签：大衣、阔腿裤、v领、长筒靴； 为中长脸用户添加以下标签：T恤、卫衣、高跟鞋、七分裤；为短脸用户添加以下标签：毛衣、宽袖、截短上装、牛仔裤；为五角脸用户添加以下标签： 吊带、露背、连衣裙、背心；为瓜子脸用户添加以下标签：泡泡袖、T恤、短裤、运动鞋；为三角脸用户添加以下标签：衬衫、夹克、短外套、短裙； 将用户性别、所述VEST推荐标签、所述脸型推荐标签进行组合得到服装搭配推荐； 所述步骤S5通过以下方法进行所述人脸关键点检测：引用dlib中的人脸关键点检测模型检测人脸关键点，绘制包括68个人脸关键点的人脸关键点图像，记录每个所述人脸关键点的二维坐标值，并将68个所述人脸关键点编号1-68，记录检测样本数T，每通过所述检测模型从用户脸部视频中进行一次检测，T值加1； 所述步骤S6具体为：通过公式：Is＝HSWS*100％计算形态面指数，其中，Is为形态面指数，HS为形态面高，WS为面宽；通过公式IM＝WMWS*100％计算颧下颌宽指数，其中，IM为颧下颌宽指数，WM为下颌宽度，WS为面宽；所述步骤S7具体为：形态面指数大于100％为长脸，形态面指数大于70％且小于100％为中长脸，形态面指数小于70％为短脸；颧下颌宽指数大于100％为三角脸，颧下颌宽指数大于70％小于90％为五角脸，颧下颌宽指数大于40％且小于70％为三角脸。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳市恩裳纺织品有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市福田区沙头街道天安社区泰然四路85号泰然立城B座905；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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