头发造型设备的制作方法

本公开涉及一种头发造型设备。具体地，但不排他地，本公开涉及用于操作头发造型设备的措施，包括方法、设备和计算机程序。

背景技术：

1、头发造型设备，也称为头发造型器具，用于将头发形成所需的形状或样式。特别地，加热的头发造型设备利用热的作用，并且可选地还利用机械手段，以期望的方式来为头发造型。

2、这种头发造型设备的一个示例是头发拉直设备(也称为头发拉直器或头发造型熨斗)。这种头发造型设备通常包括两个铰接臂，这两个铰接臂在一端彼此枢转地附接，并且一个或多个可加热板附接到这两个铰接臂上。在两个臂都具有可加热板的情况下，可加热板通常位于臂的内部相对表面上。可加热板具有头发可接触表面，在使用头发造型设备的过程中，该表面可操作地与头发接触并向头发施加热量。可加热板(以及头发可接触表面)可以由一个或多个加热元件加热。

3、然而，已知的头发造型设备的灵活性和/或多功能性是有限的。这反过来又会限制已知的头发造型设备获得所需发型的能力。例如，已知的头发造型设备在与发束接触时通常会释放热量。这可能效率相对较低，并且可能对头发造成损伤。此外，已知的头发造型设备通常依赖于用户正确地使用头发造型设备，以便获得想要的发型。例如，在某些情况下，可能会对头发施加过多或过少的热量，和/或过多或过少的夹紧压力。这可能导致热的和/或机械的头发损伤，和/或可能妨碍获得想要的发型。如果在第一次使用头发造型设备时没有达到所需的发型，例如由于头发造型设备的不正确或不理想的使用，用户可以在头发的相同部分重复一次或多次。除了增加损伤头发的风险之外，这种重复还需要额外的时间和/或能量消耗。在某些情况下，即使重复多次，也达不到所需的发型。

4、因此，希望提供一种改进的头发造型设备和/或操作头发造型设备的改进方法。

技术实现思路

1、根据本发明的一个方面，提供了一种头发造型设备，包括：传感器设备，配置为根据头发造型设备的至少一个使用特征产生传感器输出，使用特征指示头发造型设备的当前使用；以及控制器，配置为：接收来自传感器设备的传感器输出；使用分类算法处理传感器输出以获得分类数据，分类算法被配置为基于头发造型设备的至少一个使用特征来确定所述头发造型设备正在根据第一造型行为还是不同的第二造型行为被使用；并且使用分类数据来控制头发造型设备执行动作。

2、通过使用传感器数据作为分类算法的输入，可以在不需要用户输入的情况下识别造型行为。因此，头发造型设备可以自主地识别用户如何使用头发造型设备，并相应地调节自身。这允许对头发造型设备进行更智能的控制。例如，可以根据所识别的行为来控制头发造型设备的一个或多个操作设置。这允许头发造型设备的设置更紧密地对应于用户试图如何使用头发造型设备。这可以减少造型时间，和/或增加获得所需造型的可能性。此外，这可以降低头发受损的可能性，例如，由于用户对给定的造型行为使用了不正确的和/或次优的设置。

3、在实施例中，分类算法包括经训练的算法，该经训练的算法已经被训练成使用训练数据确定头发造型设备正在根据第一造型行为还是第二造型行为被使用。与不使用经过训练的算法的情况相比，使用这种经过训练的算法导致对造型行为的更准确和/或更可靠的分类。在实施例中，分类算法包括机器学习算法。这种机器学习算法可以通过经验和/或训练来改进(例如，提高分类的准确性和/或可靠性)。

4、在实施例中，头发造型设备包括机器学习代理，该机器学习代理包括分类算法。这样，分类算法可以位于头发造型设备上。与分类算法不位于头发造型设备上的情况相比，在头发造型设备上执行造型行为的分类减少了等待时间，因为不需要将数据发送到另一设备和/或从另一设备接收数据。这使得能够更快地获得分类数据，从而减少采取任何纠正措施所花费的时间，例如调节头发造型设备的一个或多个操作设置。这又可以减少对头发造成损伤的可能性，例如，由于操作设置不符合头发造型设备的预期用途。

5、在实施例中，第一造型行为包括直发行为，第二造型行为包括卷发行为。这样，分类算法可以被配置为使用传感器数据来区分直发和卷发。

6、在实施例中，第一造型行为包括全造型行为，第二造型行为包括修饰行为。这样，分类算法可以被配置为使用传感器数据来区分全造型和修饰。

7、在实施例中，第一造型行为包括湿发造型行为，第二造型行为包括干发造型行为。这样，分类算法可以被配置为使用传感器数据来区分湿发造型和干发造型。

8、在实施例中，传感器设备包括惯性测量单元imu。在一些这样的实施例中，所述至少一个使用特征指示头发造型设备的运动。

9、在实施例中，头发造型设备包括头发接触构件，头发接触构件包括相对的第一和第二头发可接触表面，头发接触构件能够在打开配置和闭合配置之间移动。在一些这样的实施例中，至少一个使用特征指示头发接触构件是处于打开配置还是处于闭合配置。

10、在实施例中，传感器设备包括霍尔效应传感器。

11、在实施例中，控制器被配置为使用传感器输出来修改分类算法，例如，可以使用传感器输出来训练和/或进一步训练分类算法。修改分类算法允许通过经验和/或使用更多的训练数据来提高算法的准确性和/或可靠性。也就是说，可以提高分类数据的置信度。此外，修改分类算法允许分类算法适合用户。例如，可以在头发造型设备上提供初始分类算法，但是初始分类算法没有考虑给定用户的特定行为和/或活动。例如，用户可以以不同于其他用户的特定方式移动头发接触构件。通过使用传感器输出作为训练数据来动态地重新训练分类算法，分类算法可以更可靠地确定用户试图使用哪种造型行为。

12、在实施例中，头发造型设备包括加热元件，该加热元件可操作以将热量施加到头发上。在这样的实施例中，控制器被配置为基于分类数据来控制加热元件。这使得头发造型设备的热设定能够更紧密地对应于用户想要使用的造型行为。这样，可以获得期望的造型，同时减少头发损伤的可能性和/或减少造型时间。

13、在实施例中，控制器被配置为基于分类数据使用户界面提供输出。这可以提示用户采取纠正措施，例如改变操作设置。

14、在实施例中，控制器被配置为将分类数据存储在存储器中。这样，分类数据可以在以后使用，例如在头发造型设备的后续使用期间使用。

15、在实施例中，控制器被配置为输出分类数据以传输到远程设备。

16、在实施例中，控制器被配置为：从远程设备接收训练数据；并使用接收到的训练数据修改分类算法。与不使用这种训练数据的情况相比，使用来自远程设备的训练数据来修改分类算法可以提高分类算法的准确性和/或可靠性。

17、在实施例中，分类算法包括随机森林算法。

18、在实施例中，控制器被配置为使用一个或多个上下文特征作为分类算法的输入，以获得分类数据。使用上下文特征作为分类算法的输入增加了分类数据的置信度。

19、在实施例中，一个或多个上下文特征指示头发造型设备的先前使用和/或用户偏好。

20、在实施例中，头发造型设备包括头发拉直设备和/或头发卷曲设备。

21、根据本发明的一个方面，提供了一种用于操作头发造型设备的方法，该头发造型设备包括：传感器设备，配置为根据头发造型设备的至少一个使用特征产生传感器输出，使用特征指示头发造型设备的当前使用；该方法包括：接收来自传感器设备的传感器输出；使用分类算法处理传感器输出以获得分类数据，分类算法被配置为基于头发造型设备的至少一个使用特征来确定所述头发造型设备正在根据第一造型行为还是不同的第二造型行为被使用；并且使用分类数据来控制头发造型设备执行动作。

22、根据本公开的一个方面，提供了一种包括一组指令的计算机程序，当由计算机化设备执行时，所述指令使得计算机化设备执行操作头发造型设备的方法，该头发造型设备包括：传感器设备，配置为根据头发造型设备的至少一个使用特征产生传感器输出，使用特征指示头发造型设备的当前使用；该方法包括：接收来自传感器设备的传感器输出；使用分类算法处理传感器输出以获得分类数据，分类算法被配置为基于头发造型设备的至少一个使用特征来确定所述头发造型设备正在根据第一造型行为还是不同的第二造型行为被使用；并且使用分类数据来控制头发造型设备执行动作。

23、当然可以理解，关于本发明的一个方面描述的特征可以结合到本发明的其他方面。例如，本发明的方法可以结合参考本发明的设备描述的任何特征，反之亦然。