一种美容仪的智能调节方法、装置、设备及存储介质与流程

本技术涉及数据处理领域，尤其涉及一种美容仪的智能调节方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、随着科技的不断发展，美容仪成为美容行业中的一项创新技术。传统的美容仪器往往缺乏对用户个性化需求的深入理解，无法在使用过程中根据用户的情绪状态进行智能调节。因此，研究者们逐渐关注如何通过整合用户行为、情绪数据和智能算法，提升美容仪的智能化水平，以满足用户日益增长的个性化需求。

2、传统美容仪器在设计上较为通用，无法根据用户的个性化需求进行智能调节。现有技术在这方面存在不足，难以为每位用户提供真正个性化的美容体验。现有美容仪通常采用静态的调节参数设计，无法实时适应用户在使用过程中的变化需求。缺乏对用户实时操作和情绪状态的动态调节机制。

技术实现思路

1、本技术提供了一种美容仪的智能调节方法、装置、设备及存储介质，用于提高对美容仪智能控制的准确率。

2、第一方面，本技术提供了一种美容仪的智能调节方法，所述美容仪的智能调节方法包括：从预置的美容仪中采集目标用户的历史操作数据，并对所述历史操作数据进行操作特征提取，得到所述目标用户的操作特征数据；

3、接收当前目标用户在使用所述美容仪时的控制指令，并通过所述控制指令控制所述美容仪工作；

4、通过在所述美容仪中预置的eda传感器对所述目标用户进行eda数据采集，得到所述目标用户的eda数据；

5、通过所述eda数据对所述目标用户进行用户情绪状态识别，得到所述目标用户情绪状态数据；

6、基于所述用户情绪状态数据对所述操作特征数据进行特征匹配，得到目标特征集；

7、将所述目标特征集输入预置的智能调节模型进行调节参数分析，得到调节参数集合，并通过所述调节参数集合对所述美容仪进行智能调节。

8、结合第一方面，在本技术第一方面的第一种实现方式中，所述从预置的美容仪中采集目标用户的历史操作数据，并对所述历史操作数据进行操作特征提取，得到所述目标用户的操作特征数据，包括：

9、从所述美容仪中采集所述目标用户的历史操作数据；

10、对所述历史操作数据进行使用人身份识别，得到身份数据；

11、对所述目标用户以及所述身份数据进行安全指标校验，当通过安全校验时，对所述历史操作数据进行数据分类，得到多个子操作数据集；

12、分别对每个所述子操作数据集进行聚类分析，得到每个所述子操作数据集的行为特征；

13、对每个所述子操作数据集的行为特征进行特征融合，得到所述目标用户的操作特征数据。

14、结合第一方面，在本技术第一方面的第二种实现方式中，所述通过所述eda数据对所述目标用户进行用户情绪状态识别，得到所述目标用户情绪状态数据，包括：

15、对所述eda数据进行归一化处理，得到所述eda数据的归一化数据集；

16、对所述归一化数据集进行数据窗口分析，得到多个数据窗口；

17、基于多个所述数据窗口，对所述归一化数据集进行数据分割，得到多个分割数据；

18、对每个所述分割数据进行数据特征提取，得到每个所述分割数据对应的数据特征集合，其中，所述数据特征集合包括：反应幅度特征、上升时间以及峰值特征；

19、将每个所述分割数据对应的数据特征集合输入预置的用户情绪识别模型进行情绪识别，得到所述目标用户情绪状态数据。

20、结合第一方面，在本技术第一方面的第三种实现方式中，所述基于所述用户情绪状态数据对所述操作特征数据进行特征匹配，得到目标特征集，包括：

21、对所述用户情绪状态进行数据尺度分析，得到第一尺度数据；

22、对所述操作特征数据进行数据尺度分析，得到第二尺度数据；

23、对所述第一尺度数据以及所述第二尺度数据进行尺度差异计算，得到尺度差异值；

24、通过所述尺度差异值，分别对所述用户情绪状态数据以及所述操作特征数据进行数据融合处理，得到融合特征数据；

25、对所述融合特征数据进行特征提取，得到所述目标特征集。

26、结合第一方面，在本技术第一方面的第四种实现方式中，所述将所述目标特征集输入预置的智能调节模型进行调节参数分析，得到调节参数集合，并通过所述调节参数集合对所述美容仪进行智能调节，包括：

27、将所述目标特征集输入所述智能调节模型进行使用场景提取，得到目标使用场景；

28、基于所述目标使用场景，对所述目标特征集进行情绪因子映射，得到所述目标特征集对应的情绪因子数据；

29、对所述情绪因子数据进行权重数据计算，得到所述情绪因子数据对应的权重数据；

30、对所述权重数据以及所述情绪因子数据进行加权处理，得到对应的加权数据集合；

31、将所述加权数据集合输入所述智能调节模型的参数分析层进行调节参数分析，得到所述调节参数集合；

32、通过所述调节参数集合对所述美容仪进行智能调节。

33、结合第一方面的第四种实现方式，在本技术第一方面的第五种实现方式中，所述将所述加权数据集合输入所述智能调节模型的参数分析层进行调节参数分析，得到所述调节参数集合，包括：

34、将所述加权数据集合输入所述参数分析层进行工作模式识别，得到所述美容仪的工作模式数据；

35、通过所述工作模式数据对所述美容仪进行工作状态分析，得到所述美容仪的工作状态数据；

36、对所述工作状态数据进行调节参数分析，得到所述调节参数集合。

37、结合第一方面的第五种实现方式，在本技术第一方面的第六种实现方式中，所述对所述工作状态数据进行调节参数分析，得到所述调节参数集合，包括：

38、对所述工作状态数据进行美容仪功率提取，得到所述美容仪的功率数据；

39、基于所述功率数据对所述美容仪进行工作强度分析，得到所述美容仪的工作强度数据；

40、通过所述工作强度数据匹配所述美容仪的工作参数，得到所述美容仪的工作参数集合；

41、通过两个双向长短时记忆网络对所述工作状态数据进行调节参数分析，得到所述调节参数集合，其中，所述两个双向长短时记忆网络包括第一双向长短时记忆网络以及第二双向长短时记忆网络，第一双向长短时记忆网络包括256个lstm单元，第二双向长短时记忆网络包括256个lstm单元。

42、第二方面，本技术提供了一种美容仪的智能调节装置，所述美容仪的智能调节装置包括：

43、提取模块，用于从预置的美容仪中采集目标用户的历史操作数据，并对所述历史操作数据进行操作特征提取，得到所述目标用户的操作特征数据；

44、控制模块，用于接收当前目标用户在使用所述美容仪时的控制指令，并通过所述控制指令控制所述美容仪工作；

45、采集模块，用于通过在所述美容仪中预置的eda传感器对所述目标用户进行eda数据采集，得到所述目标用户的eda数据；

46、识别模块，用于通过所述eda数据对所述目标用户进行用户情绪状态识别，得到所述目标用户情绪状态数据；

47、匹配模块，用于基于所述用户情绪状态数据对所述操作特征数据进行特征匹配，得到目标特征集；

48、分析模块，用于将所述目标特征集输入预置的智能调节模型进行调节参数分析，得到调节参数集合，并通过所述调节参数集合对所述美容仪进行智能调节。

49、本技术第三方面提供了一种美容仪的智能调节设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述美容仪的智能调节设备执行上述的美容仪的智能调节方法。

50、本技术的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的美容仪的智能调节方法。

51、本技术提供的技术方案中，从美容仪中采集目标用户的历史操作数据，并对历史操作数据进行操作特征提取，得到目标用户的操作特征数据；接收当前目标用户在使用美容仪时的控制指令，并通过控制指令控制美容仪工作；通过在美容仪中eda传感器对目标用户进行eda数据采集，得到目标用户的eda数据；通过eda数据对目标用户进行用户情绪状态识别，得到目标用户情绪状态数据；基于用户情绪状态数据对操作特征数据进行特征匹配，得到目标特征集；将目标特征集输入智能调节模型进行调节参数分析，得到调节参数集合，并通过调节参数集合对美容仪进行智能调节。在本技术方案中，通过采集目标用户的历史操作数据和实时控制指令，系统能够深入了解用户的个性化偏好和当前需求，从而实现个性化的美容调节，利用eda传感器采集的生理数据，能够实时监测用户的情绪状态。通过情绪状态识别，美容仪能够更敏感地作出调节，根据用户情绪提供更合适的美容服务，增强用户的情感连接感。通过即时控制指令和实时采集的eda数据，能够在用户使用过程中进行实时调整，使得美容效果更符合用户的期望。这种实时性的反馈有助于提高美容仪的智能程度。通过基于用户情绪状态数据对操作特征数据进行特征匹配，系统能够更准确地理解用户的操作行为，并根据用户的情绪状态作出更精准的匹配，从而提高智能调节的准确性。