生发剂的智能制备方法及其系统与流程

本发明涉及智能化制备，尤其涉及一种生发剂的智能制备方法及其系统。

背景技术：

1、随着人们对个人形象和健康的关注度不断提高，头发保健越来越受到重视。生发剂作为一种常见的头发保健产品，其主要功能是促进头发生长、增强头发质量。

2、然而，传统的生发剂制备方法通常基于手工调配和试错的方式，需要大量的实验和经验积累。并且由于每个人的头发和头皮情况差异，同样的配方并不能够适用于所有人。此外，传统方法往往只考虑了几种原材料的组合，缺乏对头发和头皮综合因素的全面考虑，导致生发效果不够理想。

3、因此，期望一种优化的生发剂的智能制备方案。

技术实现思路

1、本发明实施例提供一种生发剂的智能制备方法及其系统，其基于用户的头发信息和生发需求选择合适的生发剂配方；基于所述生发剂配方进行生发剂调配以得到配制完成的生发剂；以及，使用喷头或刷子，将所述配制完成的生发剂均匀涂抹在所述用户的头皮上，并按摩头皮促进生发剂的吸收。这样，能够基于用户的实际情况和生发需求来选择适合的生发剂配方类型，从而优化生发效果，以满足用户的生发需求。

2、本发明实施例还提供了一种生发剂的智能制备方法，其包括：

3、基于用户的头发信息和生发需求选择合适的生发剂配方；

4、基于所述生发剂配方进行生发剂调配以得到配制完成的生发剂；以及

5、使用喷头或刷子，将所述配制完成的生发剂均匀涂抹在所述用户的头皮上，并按摩头皮促进生发剂的吸收。

6、本发明实施例中，所述基于用户的头发信息和生发需求选择合适的生发剂配方，包括：获取用户的头发图像、头皮图像和生发需求的文本描述；将所述头发图像通过基于第一卷积神经网络模型的头发特征提取器以得到头发特征向量；将所述头皮图像通过基于第二卷积神经网络模型的头皮特征提取器以得到头皮特征向量；融合所述头发特征向量和所述头皮特征向量以得到头发-头皮联合特征向量；对所述生发需求的文本描述进行分词处理后通过包含词嵌入层的语义编码器以得到生发需求语义理解特征向量；对所述头发-头皮联合特征向量和所述生发需求语义理解特征向量进行关联编码以得到现状-目标关联特征矩阵；对所述现状-目标关联特征矩阵进行特征分布优化以得到优化现状-目标关联特征矩阵；以及，将所述优化现状-目标关联特征矩阵通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示推荐的生发剂配方的类型标签。

7、本发明实施例中，将所述头发图像通过基于第一卷积神经网络模型的头发特征提取器以得到头发特征向量，包括：使用所述基于第一卷积神经网络模型的头发特征提取器的各层在层的正向传递中对输入数据分别进行卷积处理、基于特征矩阵的均值池化处理和非线性激活处理以由所述基于第一卷积神经网络模型的头发特征提取器的最后一层的输出为所述头发特征向量，其中，所述基于第一卷积神经网络模型的头发特征提取器的第一层的输入为所述头发图像。

8、本发明实施例中，将所述头皮图像通过基于第二卷积神经网络模型的头皮特征提取器以得到头皮特征向量，包括：使用所述基于第二卷积神经网络模型的头皮特征提取器的各层在层的正向传递中对输入数据分别进行卷积处理、基于特征矩阵的均值池化处理和非线性激活处理以由所述基于第二卷积神经网络模型的头皮特征提取器的最后一层的输出为所述头皮特征向量，其中，所述基于第二卷积神经网络模型的头皮特征提取器的第一层的输入为所述头皮图像。

9、本发明实施例中，对所述生发需求的文本描述进行分词处理后通过包含词嵌入层的语义编码器以得到生发需求语义理解特征向量，包括：对所述生发需求的文本描述进行分词处理以将所述生发需求的文本描述转化为由多个词组成的词序列；使用所述包含词嵌入层的语义编码器的词嵌入层将所述词序列中各个词映射到词向量以获得词向量的序列；以及，使用所述包含词嵌入层的语义编码器对所述词向量的序列进行基于全局的上下文语义编码以获得所述生发需求语义理解特征向量。

10、本发明实施例中，使用所述包含词嵌入层的语义编码器对所述词向量的序列进行基于全局的上下文语义编码以获得所述生发需求语义理解特征向量，包括：将所述词向量的序列进行一维排列以得到全局词特征向量；计算所述全局词特征向量与所述词向量的序列中各个词向量的转置向量之间的乘积以得到多个自注意力关联矩阵；分别对所述多个自注意力关联矩阵中各个自注意力关联矩阵进行标准化处理以得到多个标准化后自注意力关联矩阵；将所述多个标准化后自注意力关联矩阵中各个标准化后自注意力关联矩阵通过softmax分类函数以得到多个概率值；以及，分别以所述多个概率值中各个概率值作为权重对所述词向量的序列中各个词向量进行加权以得到所述生发需求语义理解特征向量。

11、本发明实施例中，对所述头发-头皮联合特征向量和所述生发需求语义理解特征向量进行关联编码以得到现状-目标关联特征矩阵，包括：以如下编码公式对所述头发-头皮联合特征向量和所述生发需求语义理解特征向量进行关联编码以得到现状-目标关联特征矩阵；其中，所述编码公式为：

12、

13、其中，va表示所述头发-头皮联合特征向量，表示所述头发-头皮联合特征向量的转置向量，vc表示所述生发需求语义理解特征向量，m1表示所述现状-目标关联特征矩阵，表示矩阵相乘。

14、本发明实施例中，对所述现状-目标关联特征矩阵进行特征分布优化以得到优化现状-目标关联特征矩阵，包括：以如下优化公式对所述现状-目标关联特征矩阵的每个位置的特征值进行空间多源融合验前信息分布优化以得到所述优化现状-目标关联特征矩阵；其中，所述优化公式为：

15、

16、

17、其中，mi，j是所述现状-目标关联特征矩阵的第(i，j)位置的特征值，m和n为邻域设置超参数，且当k或者j小于等于零或者大于所述现状-目标关联特征矩阵的宽度或者高度时，特征值mk，l设置为零或者一，log表示以2为底的对数函数，mi，j′是所述优化现状-目标关联特征矩阵的第(i，j)位置的特征值。

18、本发明实施例中，将所述优化现状-目标关联特征矩阵通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示推荐的生发剂配方的类型标签，包括：将所述优化现状-目标关联特征矩阵按照行向量或列向量展开为分类特征向量；使用所述分类器的多个全连接层对所述分类特征向量进行全连接编码以得到编码分类特征向量；以及，将所述编码分类特征向量通过所述分类器的softmax分类函数以得到所述分类结果。

19、本发明实施例还提供了一种生发剂的智能制备系统，其包括：

20、配方选择模块，用于基于用户的头发信息和生发需求选择合适的生发剂配方；

21、调配模块，用于基于所述生发剂配方进行生发剂调配以得到配制完成的生发剂；以及

22、涂抹模块，用于使用喷头或刷子，将所述配制完成的生发剂均匀涂抹在所述用户的头皮上，并按摩头皮促进生发剂的吸收。

23、本发明实施例中，生发剂的智能制备方法及其系统，其基于用户的头发信息和生发需求选择合适的生发剂配方；基于所述生发剂配方进行生发剂调配以得到配制完成的生发剂；以及，使用喷头或刷子，将所述配制完成的生发剂均匀涂抹在所述用户的头皮上，并按摩头皮促进生发剂的吸收。这样，能够基于用户的实际情况和生发需求来选择适合的生发剂配方类型，从而优化生发效果，以满足用户的生发需求。