人体数据处理方法及装置与流程

1.本技术涉及医美塑形技术领域，尤其涉及一种人体数据处理方法及装置。


背景技术：

2.近年来，随着人们生活水平的提高和社会价值观念的转变，人们对个人外貌条件愈发看重，医疗美容和健身塑形行业随之迅速发展起来。相关技术中的医美或者塑形流程通常是用户获取到医美或者塑形机构的联系方式后通过互联网或者电话咨询，医美或者塑形机构与用户约定时间和医生或者塑形教练，用户按约定的时间前往医美或塑形机构进行面聊，最终与医美机构或者健身塑形机构确定医美或塑形方案和价格。
3.相关技术的医美或者塑形流程至少存在以下技术问题：
4.(1)用户前往医美或塑形机构的过程需要消耗较多的时间和精力；
5.(2)对于部分用户来说，进行医美或者塑形机构面聊可能产生较大的心理压力；
6.(3)用户在前往医疗或塑形机构之前，缺乏对自己外形的科学评估，因此，很容易被一些不良机构欺骗，签订价格昂贵但是可能并不适合该用户的订单。
7.因此，相关技术中亟需一种能够自动化地帮助用户确定医美塑形方案的方法。


技术实现要素：

8.本技术实施例的目的在于提供一种人体数据处理方法及装置，可以消耗较少的调整成本，获取较大的人体整体美感度。
9.本技术实施例提供的人体数据处理方法及装置是这样实现的：
10.一种人体数据处理方法，所述方法包括：
11.获取人体中至少一个部位的数据；
12.分别确定所述至少一个部位的外形量化指标值；
13.根据所述至少一个部位的外形量化指标值，确定用于所述至少一个部位的健康操作方案，使得调整前后的所述至少一个部位的外形量化指标值差异小于第一阈值，调整后的人体整体外形量化指标值大于第二阈值。
14.一种人体数据处理的装置，包括处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现：
15.获取人体中至少一个部位的数据；
16.分别确定所述至少一个部位的外形量化指标值；
17.根据所述至少一个部位的外形量化指标值，确定用于所述至少一个部位的健康操作方案，使得调整前后的所述至少一个部位的外形量化指标值差异小于第一阈值，调整后的人体整体外形量化指标值大于第二阈值。
18.一种电子设备，包括处理器、摄像装置、显示装置，其中，
19.所述处理器，用于执行所述的人体数据处理的方法；
20.所述摄像装置，用于捕捉人体中所述至少一个部位的图像；
21.所述显示装置，用于展示所述健康操作方案对应的人体立体模型。
22.一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由处理器执行时，使得处理器能够执行权所述的人体数据处理的方法。
23.本技术实施例提供的人体数据处理方法及装置，可以将人体中各个部位的外形进行量化，生成各个部位的外形量化指标值。然后，可以根据所述至少一个部位的外形量化指标值，确定用于所述至少一个部位的健康操作方案，使得调整前后的所述至少一个部位的外形量化指标值差异小于第一阈值，调整后的人体整体外形量化指标值大于第二阈值。由于调整前后部位的外形量化指标值差异越小，则调整的成本即越低，所述成本可以包括价格、所需要的锻炼时间、用户身体所经历的变动、身体恢复时间等等。而调整后的人体整体外形量化指标值越大，表示调整后的人体整体越具有美感。通过这种方式，可以消耗较少的调整成本，获取较大的人体整体美感度。
附图说明
24.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本技术的实施例，并与说明书一起用于解释本技术的原理。
25.图1是根据一示例性实施例示出的一种应用场景示意图。
26.图2是根据一示例性实施例示出的一种应用场景示意图。
27.图3是根据一示例性实施例示出的一种应用场景示意图。
28.图4是根据一示例性实施例示出的一种应用场景示意图。
29.图5是根据一示例性实施例示出的一种应用场景示意图。
30.图6是根据一示例性实施例示出的一种应用场景示意图。
31.图7是根据一示例性实施例示出的人体数据处理方法的流程示意图。
32.图8是根据一示例性实施例示出的人体数据处理装置的框图。
具体实施方式
33.这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本技术相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本技术的一些方面相一致的装置和方法的例子。
34.为了方便本领域技术人员理解本技术实施例提供的技术方案，下面通过具体的应用场景说明本技术实施例的技术方案。
35.场景一以人脸为例
36.用户a对自己的容貌不是很满意，想要通过医美的方式对面部做一些调整。在相关技术的方案中，需要用户a亲自前往医美机构进行面诊，这对用户a来说有一点心理压力。利用本技术技术方案，用户可以在家就可以了解到适合自己的医美方案。处理流程开始后，用户可以利用智能设备上的摄像装置对准脸部，如图1所示，智能设备还可以发出语音提示，以提醒用户调整头部位置或者角度。在本技术实施例中，可以分别采集用户a的面部整体图像以及面部各个部位的图像。通过这种采集方式，可以获取到更加精确的人脸图像。如图2所示，是采集用户a面部发际线的语音提示，利用相同的方式还可以采集到用户a其他面部
部位图像，在此不再赘述。
37.在获取到用户a脸部不同部位的图像之后，可以将所述不同部位的图像处理成清晰稳定的人脸整体图像。然后，可以根据所述人脸整体图像获取到用户a脸部的各个部位的数据。例如，对于眼睛部位，可以提取出下述数据：眼睛宽度、眼睛高度、是否为双眼皮、眼睛占面宽的比例、上眼睑的形状为圆还是平、内外眼角的形状为尖还是圆、双眼是否对称、眼瞳的颜色、眼白的颜色、眼皮是否遮盖瞳孔等等。然后，如图3所示，可以将用户a的部位的数据与标准的预设人脸模型的数据进行对比，分别确定用户a的各个部位的外形量化指标值。当然，在其他示例中，还可以利用外形量化模型组件确定各个部位的外形量化指标值，所述外形量化模型组件可以包括利用机器学习方式训练得到的模型组件。在具体实现中，可以将用户a脸部各个部位的数据分别输入至所述外形量化模型组件，经所述外形量化模型组件输出部位的外形量化指标值。
38.如图3所示，在一个示例中，可以确定用户a的眼睛外形量化指标值为90.2，鼻子外形量化指标值为71.8，嘴巴外形量化指标值为84.4，等等，当然，所述外形量化指标值的量化方式不限于上述百分制，还可以是10分制、5分制等量化方式，本技术对于所述外形量化指标值的量化方式不做限制。
39.如图4所示，可以分别确定各个部位对应的健康操作方案，使得脸部部位经过所述健康操作方案调整后的外形量化指标值大于调整前的外形量化指标值。如图4所示，可以提出针对眼睛的四种方案、鼻子的三种方案、嘴巴的五种方案、下巴的四种方案等等。
40.在本技术实施例中，可以确定针对整个脸部的健康操作方案，使得调整前后的所述至少一个部位的外形量化指标值差异小于第一阈值，调整后的人脸整体外形量化指标值大于第二阈值。其中，所述人脸整体外形量化指标值可以根据所述至少一个部位的外形量化指标值确定生成。通过这种方式，可以消耗较少的医美成本，获取较大的整体外形量化指标值。在一个示例中，通过上述实施例的方式，如图5所示，可以确定出“眼睛健康操作方案2 嘴巴健康操作方案2 下巴健康操作方案1”这样的组合健康操作方案，并将该组合方案展示与用户a的客户端。当然，还可以提供多种组合方案，供用户选择。
41.另外，如图5所示，还可以生成调整后的人脸立体模型，并如图6所示，展示所述人脸立体模型，用户a可以通过滑动、双击等操作，调整观看角度或者放大局部效果。
42.场景二以身体为例
43.用户b对自己的身材不是很满意，想要通过塑形的方式对身体做一些针对性的调整，但是用户b也不知道具体哪些部位需要调整，以及需要哪些运动方式。利用本技术提供的技术方案，用户b可以足不出户地了解自己的塑形方案。处理流程开始后，用户b可以利用智能设备上的摄像装置对准脸部，智能设备还可以发出语音提示，以提醒用户调整身体位置或者角度。在本技术实施例中，可以分别采集用户b的身体整体图像以及身体各个部位的图像。通过这种采集方式，可以获取到更加精确的人体图像。
44.在获取到用户b身体不同部位的图像之后，可以将所述不同部位的图像处理成清晰稳定的身体整体图像。然后，可以根据所述身体整体图像获取到用户b身体的各个部位的数据。例如，对于腿部部位，可以提取出下述数据：腿长、大腿长度、小腿长度、大腿围、小腿围、腿部肌肉是否显著、腿部皮肤状态、腿部骨骼是否弯曲等等。然后，可以将用户b的身体部位的数据与标准的预设人体模型的数据进行对比，分别确定用户b的各个部位的外形量
化指标值。当然，在其他示例中，还可以利用外形量化模型组件确定各个部位的外形量化指标值，所述外形量化模型组件可以包括利用机器学习方式训练得到的模型组件。在具体实现中，可以将用户b身体各个部位的数据分别输入至所述外形量化模型组件，经所述外形量化模型组件输出部位的外形量化指标值。
45.在一个示例中，可以确定用户b的颈部外形量化指标值为73，肩部外形量化指标值为86.8，胳膊外形量化指标值为76.9，等等，当然，所述外形量化指标值的量化方式不限于上述百分制，还可以是20分制、50分制等量化方式，本技术对于所述外形量化指标值的量化方式不做限制。
46.然后，可以分别确定各个部位对应的健康操作方案，使得身体部位经过所述健康操作方案调整后的外形量化指标值大于调整前的外形量化指标值。在一个示例中，如可以提出针对颈部的四种方案、腹部的三种方案、胳膊的五种方案、腿部的四种方案等等。
47.在本技术实施例中，可以确定针对整个身体的健康操作方案，使得调整前后的所述至少一个部位的外形量化指标值差异小于第一阈值，调整后的人体整体外形量化指标值大于第二阈值。其中，所述人体整体外形量化指标值可以根据所述至少一个部位的外形量化指标值确定生成。通过这种方式，可以消耗较少的锻炼成本，获取较大的整体外形量化指标值。在一个示例中，通过上述实施例的方式，如可以确定出“颈部塑形方案2 腹部塑形方案1 腿部塑形方案2”这样的组合健康操作方案，并将该组合方案展示与用户b的客户端。当然，还可以提供多种组合方案，供用户选择。
48.另外，还可以生成调整后的人体立体模型，并展示所述人体立体模型，用户b可以通过滑动、双击等操作，调整观看角度或者放大局部效果。
49.当然，在其他应用场景中，还可以将脸部调整和身体调整同时进行调整，本技术在此不做限制。
50.下面结合附图对本技术所述的人体数据处理的方法进行详细的说明。图7是本技术提供的人体数据处理的方法的一种实施例的方法流程示意图。虽然本技术提供了如下述实施例或附图所示的方法操作步骤，但基于常规或者无需创造性的劳动在所述方法中可以包括更多或者更少的操作步骤。在逻辑性上不存在必要因果关系的步骤中，这些步骤的执行顺序不限于本技术实施例提供的执行顺序。所述方法在实际中的人体数据处理的过程中或者装置执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境)。
51.具体的，本技术提供的人体数据处理的方法的一种实施例如图7所示，所述方法可以包括：
52.s701：获取人体中至少一个部位的数据。
53.s703：分别确定所述至少一个部位的外形量化指标值。
54.s705：根据所述至少一个部位的外形量化指标值，确定用于所述至少一个部位的健康操作方案，使得调整前后的所述至少一个部位的外形量化指标值差异小于第一阈值，调整后的人体整体外形量化指标值大于第二阈值。
55.本技术实施例中，所述人体中的部位可以包括人体中能够实现健康操作的部位，例如对于面部来说，可以包括面部轮廓、发际线、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、下巴、耳朵、皮肤等，对于身体来说，可以包括身体上不同部位的肌肉、肤色等等。当然，以上各个部位还可以
进行更加细致的划分，例如，眼睛可以包括内眼角、外眼角、睫毛、卧蚕等部位，鼻子还可以包括山根、鼻头、鼻翼等部位，嘴巴可以包括上嘴唇、下嘴唇等部位。所述健康操作可以包括利用安全正规的医疗手段对所述部位进行调整的操作，例如，对于脸部来说，可以包括割双眼皮、祛痘印、纹眉、打玻尿酸等操作，对于身体来说，可以包括各种针对性的塑形运动，例如臀桥、平板支撑、深蹲、卷腹运动、天鹅臂运动操等等。在一个实施例中，身体中各个部位的数据可以包括部位的量化参数数据，例如，对于眼睛部位，可以包括下述至少一种数据：眼睛宽度、眼睛高度、是否为双眼皮、眼睛占面宽的比例、上眼睑与眉毛之间的间距、上眼睑的形状为圆还是平、内外眼角的形状为尖还是圆、双眼是否对称、眼瞳的颜色、眼白的颜色、眼皮是否遮盖瞳孔等等。再如，对于腿部，可以包括下述至少一种数据：腿长、大腿长度、小腿长度、大腿围、小腿围、腿部肌肉是否显著、腿部皮肤状态、腿部骨骼是否弯曲等等。当然，所述部位的数据还可以包括所述部位的图像数据，本技术在此不做限制。
56.在本技术的一个实施例中，所述至少一个部位的数据可以从人体整体图像中获取。所述人体整体图像可以是利用不同部位的图像生成。在本技术实施例中，可以利用摄像装置捕捉人体不同部位的图像，所述摄像装置例如可以包括智能客户端上安装的摄像装置，所述智能客户端例如可以包括移动智能电话、计算机(包括笔记本电脑，台式电脑)、平板电子设备、个人数字助理(pda)或者智能可穿戴设备等。当然，所述摄像装置也可以包括设置于自助医美或者塑形服务场所中的摄像装置。
57.在本技术的一个实施例中，可以在摄像装置对准人体的情况下，发送提示信息，所述提示信息可以用于提示用户调整身体位置或者角度以捕捉所述人体中的不同部位的图像。在本技术的一个实施例中，所述提示信息可以包括语音提示，用户在拍照过程中，通过语音提示用户，更加方便快捷。需要说明的是，在其他实施例中，所述提示信息还可以包括文字提示信息、图像提示信息、视频提示信息等，当然，还可以包括以上多种提示信息的组合，本技术在此不做限制。另外，还可以向用户提供可视化界面，帮助用户看见拍摄效果，可选地，在所述可视化界面中，可以设置人体轮廓，并提示用户尽量将人体图像与所述人体轮廓相匹配，这样，可以有利于获取到具有相同尺寸的人体数据，增强数据处理的通用性和准确性。
58.本技术实施例中，用户在指示信息可以调整身体位置或者角度，使得摄像装置能够捕捉到用户不同部位的图像。在获取到人体不同部位的图像之后，可以根据所述不同部位的图像生成人体整体图像。具体地，在本技术的一个实施例中，可以获取人体轮廓图像，然后，可以根据所述部位的图像分别对人体轮廓图像进行调整，使得所述人体轮廓图像更加符合真实的用户身体特征。在另一个实施例中，还可以将所述不同部位的图像进行拼接，以生成人体图像，再利用所述人体轮廓图像对所述人体图像中的人体轮廓进行调整，本身请在此不做限制。
59.本技术实施例中，利用摄像装置分别获取各个部位的图像，可以减少光线、角度等环境因素对人体图像的影响，获取到更加精确的人体整体数据，也增强人体整体图像的稳定性，不会产生每次获取的人体数据都具有较大差异的现象。
60.需要说明的是，获取的所述人体整体图像可以包括二维图像，也可以包括三维图像，其中，所述三维图像可以利用深度摄像装置获取，所述深度摄像装置除了能够获取到人体平面图像之外，还可以获取到人体深度数据，如可以获取到鼻梁高度、眼窝深度、额头高
度、肩部厚度、胳膊厚度、腿部厚度等参数数据。
61.本技术实施例中，在生成人体整体图像之后，可以从所述人体整体图像中获取人体中至少一个部位的数据。提取所述部位的数据的方式可以包括测量、对比等处理方式，例如，可以测量所述人体整体图像中各个部位的尺寸，还可以测量人体中部位之间的距离和位置关系，进一步地，还可以通过对比等方式，确定人体中各个部位在人体中的面积占比等数据。基于以上直接获取的数据，还可以间接地确定出其他数据，如眼间距、三庭五眼的比例、面部和身体局部比例值、头肩比、各个部位的形状等数据。需要说明的是，所述部位的数据不限于上述举例，所属领域技术人员在本技术技术精髓的启示下，还可能做出其它变更，但只要其实现的功能和效果与本技术相同或相似，均应涵盖于本技术保护范围内。本技术实施例中，可以提取出各个部位的与外形具有关联性的数据，且这些数据可以通过健康操作的手段进行调整。例如，可以通过开眼角的方式增加眼睛的宽度、改变内眼角的形状等。
62.本技术实施例中，在提取出人体中至少一个部位的数据之后，可以分别确定所述至少一个部位的外形量化指标值。所述外形量化指标值可以作为一个衡量人体或者人体中各个部位在外形上可量化的参数。在一个实施例中，可以将所述至少一个部位的数据与预设人体模型进行对比，分别确定所述至少一个部位的外形量化指标值。所述预设人体模型中的部位可以是标准化的外形量化指标值，即可以认为在所述预设人体模型中，所述部位的外形量化指标值是100％的。在一个实施例中，在将所述部位的数据与所述预设人体模型进行对比的过程中，可以分别计算所述部位的数据与所述预设人体模型中部位的数据之间的相似度，并根据所述相似度确定所述部位的外形量化指标值。在一个示例中，例如，对于眼睛的外形量化指标值的确定过程中，获取到所述预设人体模型中眼睛以下各个维度的数值：眼睛宽度、眼睛高度、是否为双眼皮、眼睛占面宽的比例、上眼睑的形状为圆还是平、内外眼角的形状为尖还是圆、双眼是否对称、眼瞳的颜色、眼白的颜色、眼皮是否遮盖瞳孔等。通过比较人体中眼睛在以上各个维度的数据与所述预设人体模型中眼睛的数据之间的差异，则可以确定所述人体中眼睛的外形量化指标值，例如，根据眼睛在上述各个维度的数值，通过加权和的方式计算得到眼睛的外形量化指标值，当然，以上各个维度可以具有不同的权重值。通过同样的方式，可以确定出人体中其他部位的外形量化指标值，在此不再赘述。需要说明的是，可以构建针对不同身体部位的预设人体模型，例如针对面部的预设人脸模型，针对面部以下身体的预设身体模型，还可以构建更加细化的模型，如针对眼睛的预设眼部模型，针对腿部的预设腿部模型等，本技术在此不做限制。
63.在本技术的一个实施例中，还可以通过机器学习模型确定所述至少一个部位的外形量化指标值。具体地，可以分别将至少一个部位的数据输入至外形量化模型组件中，经所述外形量化模型组件输出所述部位的外形量化指标值。其中，所述外形量化模型组件可以被设置为利用多个人体部位样本数据和所述人体部位样本数据的外形量化指标值之间的对应关系训练得到。
64.在本技术的一个实施例中，所述外形量化模型组件可以被设置为按照下述方式训练得到：获取多个人体部位样本数据和所述人体部位样本数据的外形量化指标值。所述人体部位样本数据可以是获取的各种人体部位数据，所述人体部位数据可以包括人体部位图像，也可以包括人体部位量化后的数据，例如上述举例说明的眼睛在各个维度的值。所述外形量化指标值可以标注于所述人体部位样本数据中。然后，可以分别将所述多个人体部位
样本数据输入至所述外形量化模型组件中，生成预测结果。基于所述预测结果与所述外形量化指标值的差异，对所述训练参数进行迭代调整，直至所述差异满足预设要求。所述外形量化模型组件，基于对多个样本数据的学习，可以更加准确高效地确定出人体部位的外形量化指标值。需要说明的是，在本技术实施例中，可以分别构建针对不同部位的外形量化模型组件，以降低模型的复杂程度以及专用性。例如，专门用于确定眼睛的外形量化指标的模型组件，也有专门用于确定鼻子的外形量化指标的模型组件，当然也有专门用于确定腿部的外形量化指标的模型组件。当然，在其他实施例中，也可以将身体所有部位的数据一起训练，本技术在此不做限制。
65.本技术实施例中，所述机器学习方式可以包括k近邻算法、感知机算法、决策树、支持向量机、逻辑斯底回归、最大熵等，相应的，生成的模型如朴素贝叶斯、隐马尔科夫等。当然，在其他实施例中，所述外形量化模型组件可以包括深度学习模型组件，所述深度学习模型组件可以包括卷积神经网络学习模型组件、循环神经网络模型组件等等。本技术在此不做限制。
66.当然，确定部位的外形量化指标值的方式不限于上述举例，例如，还可以通过计算所述部位的图像和所述预设人体模型中对应部位的图像之间的相似度确定所述部位的外形量化指标值，所属领域技术人员在本技术技术精髓的启示下，还可能做出其它变更，但只要其实现的功能和效果与本技术相同或相似，均应涵盖于本技术保护范围内。
67.在实际的应用中，人体可以具有多种外形风格，典型的外形风格可以包括古典风格、暖风格、冷风格，随着大众审美的不断提升，外形风格还可以包括幼态风格、女神风格、大家闺秀风格、甜酷风格等等。将外形风格进行细化之后，可以使得用户可以具有与之最接近的外形风格。基于此，可以设置不同风格对应的所述预设人体模型，或者不同风格对应的所述外形量化模型组件，这样，在确定健康调整方案的过程中，在确定用户最接近的外形风格之后，只需要做较少的调整，既可以较大地提升人体整体外形量化指标值。因此，可以首先获取到用户的外形风格。
68.在一个实施例中，可以根据人体数据，确定与所述人体风格相匹配的外形风格。所述人体数据不仅可以包括所述至少一个部位的数据，还可以包括所述至少一个部位之间的关系数据，例如部位之间的比例，如三庭五眼的比例、脸部或者身材局部比例、头肩比等等。在一个示例中，例如，可以获取到不同风格对应的特征数据，然后将所述人体数据与所述特征数据进行对比，若之间的相似度较大，则可以确定人体对应的外形风格。需要说明的是，不同外形风格所对应的特征数据是不相同的，例如，幼态风格的特征点在于眼睛形状、面部形状、面部中庭占比、身高等等，古典风格的特征点在于皮肤颜色、眼窝深度、鼻子形状等等，冷风格的特征点在于眼睛形状、嘴角形状、头肩比、身材骨骼特征等。因此，需要预先确定不同外形风格所对应的特征点。当然，在其他实施例中，还可以由用户自己选择对应的外形风格，这样更加符合用户的个人喜好，本技术在此不做限制。
69.本技术实施例中，在确定所述至少一个部位的外形量化指标值之后，可以确定用于所述至少一个部位的健康操作方案，使得调整前后的所述至少一个部位的外形量化指标值差异小于第一阈值，调整后的人体整体外形量化指标值大于第二阈值。在一个实施例中，可以分别获取到所述至少一个部位的提升外形量化指标值的健康操作方案。所述健康操作方案可以包括预先设置的针对不同部位的具有确定外形量化指标值的数据。在一个实施例
中，针对鼻子的健康操作方案，可以包括以下方案：鼻子方案1＝78分，鼻子方案2＝84.5分，鼻子方案3＝87分，
……
，鼻子方案n＝99.7分，以上仅以百分制作为示例，当然也可以包括其他任何分制，在此不做限制。另外，还需要分别记录各个方案对应的数据，对于方案n，可以记录鼻子的长度、山根的高度、鼻翼的宽度、鼻小柱的宽度、鼻尖的角度等数据，各个方案对应的数据可以作为健康操作过程中的参考数据。
70.在实际应用中，对于人体部位而言，健康操作方案的外形量化指标值与调整前的外形量化指标值之间的差异越大，那么，对该部位的调整幅度越大，调整幅度越大可能调整成本也越高。其中，所述调整成本可以包括价格、用户所需的锻炼时间、用户身体所经历的变动、身体恢复时间等等。另外，在实际应用中，单个部位的外形量化指标值不能完全确定人体整体外形量化指标值，并且，各个部位对人体整体外形量化指标值的影响程度不相同。对于人体整体而言，各个部位的权重是不相同的，也就是说，有可能对身体某些部位进行较大的改动，但是依然没有提升多少人体整体外形量化指标值。因此，在本技术实施例中，需要使得调整前后的所述至少一个部位的外形量化指标值差异尽可能地小，并且调整后的人体整体外形量化指标值尽可能地大。
71.本技术实施例中，对于所述人体整体外形量化指标值，可以根据所述至少一个部位的外形量化指标值确定。具体地，在一个实施例中，可以分别获取所述至少一个部位在人体中的权重，然后，可以根据所述至少一个部位的外形量化指标值以及在人体中的权重，确定人体整体外形量化指标值。在一个示例中，可以设置鼻子在人体中的权重大于嘴巴在人体中的权重，腿部的权重大于胳膊在人体中的权重。另外，对于不同外形风格，各个部位在人体中的权重也可以不相同，例如，相对于幼态外形风格，古典风格中鼻子在人体中的权重较高，而眼睛在人体中的权重较低。进一步地，所述人体整体外形量化指标值还可以根据所述至少一个部位之间的位置关系、比例等因素确定。当然，在其他实施例中，也可以通过其他方式获取到人体整体外形量化指标值，例如，可以通过确定人体整体图像与所述预设人体模型对应的图像之间的相似度，确定人体整体外形量化指标值，本技术在此不做限制。
72.在本技术实施例中，可以确定所述至少一个部位中至少一个的健康操作方案，使得所述健康操作方案中调整前后的部位的外形量化指标值差异小于第一阈值，调整后的人体整体外形量化指标值大于第二阈值。通过这种方式，可以在具有较小的外形量化指标值差异的情况下，产生较高的人体整体外形量化指标值。具体地，可以通过下述公式表示：
[0073][0074][0075]
其中，y为调整后的人体整体外形量化指标值，n为部位的数量，m
i
为第i个部位在脸部中的权重，x
i
为第i个部位在调整前的外形量化指标值，δx
i
为第i个部位调整前后外形量化指标值的差异，a为第一阈值，b为第二阈值。
[0076]
通过公式(1)及其约束条件(2)，可以获取到至少一种健康操作方案。优化地，可以确定至少一种健康操作方案，使得部位的外形量化指标值差异最小，且调整后的人体整体外形量化指标值最大。当然，也可以将符合以上条件的所述至少一种健康操作方案都提供给用户，由用户自己选择所需的方案。通过这种方式，可以消耗最小的医美成本，获取最大
化的人体整体美感度。在一个示例中，通过上述实施例的方式，可以确定出“痘印微针套组 廋脸轮廓瘦咬肌小v脸针 双眼皮手术 深蹲 臀桥”这样的健康操作方案。
[0077]
本技术实施例中，在确定对应的健康操作方案之后，可以根据所述健康操作方案，确定调整后的人体立体模型。然后，可以展示所述人体立体模型，并且设置所述人体立体模型可调整展示角度。展示的方式可以包括屏幕展示或者ar展示等方式。用户通过观看调整后的人体立体模型，可以准确地了解到调整后的效果。另外，通过调整所述人体立体模型的观看角度和观看部位，可以了解到更多的调整后的信息。另外，所述人体立体模型还可以标注出具体调整的部位、调整量以及调整前后对比等数据，本技术在此不做限制。
[0078]
本技术实施例提供的人体数据处理的方法，可以将人体中各个部位的外形进行量化，生成各个部位的外形量化指标值。然后，可以根据所述至少一个部位的外形量化指标值，确定用于所述至少一个部位的健康操作方案，使得调整前后的所述至少一个部位的外形量化指标值差异小于第一阈值，调整后的人体整体外形量化指标值大于第二阈值。由于调整前后部位的外形量化指标值差异越小，则调整的成本即越低，所述成本可以包括价格、用户身体所经历的变动、身体恢复时间等等。而调整后的人体整体外形量化指标值越大，表示调整后的人体整体越具有美感。通过这种方式，可以消耗较少的医美成本，获取较大的人体整体美感度。
[0079]
对应于上述人体数据处理的方法，如图8所示，本技术还提供一种人体数据处理的装置，包括处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时可以实现：
[0080]
获取人体中至少一个部位的数据；
[0081]
分别确定所述至少一个部位的外形量化指标值；
[0082]
根据所述至少一个部位的外形量化指标值，确定用于所述至少一个部位的健康操作方案，使得调整前后的所述至少一个部位的外形量化指标值差异小于第一阈值，调整后的人体整体外形量化指标值大于第二阈值。
[0083]
可选的，在本技术的一个实施例中，所述处理器在实现步骤获取人体中至少一个部位的数据时包括：
[0084]
在摄像装置对准人体的情况下，发送提示信息，所述提示信息用于提示用户调整身体位置或者角度以捕捉所述人体中的不同部位的图像；
[0085]
根据所述不同部位的图像生成人体整体图像；
[0086]
从所述人体整体图像中获取人体中至少一个部位的数据。
[0087]
可选的，在本技术的一个实施例中，所述处理器在实现步骤人体整体外形量化指标值被设置为按照下述方式确定时包括：
[0088]
分别获取所述至少一个部位在人体中的权重；
[0089]
根据所述至少一个部位的外形量化指标值以及在人体中的权重，确定人体整体外形量化指标值。
[0090]
可选的，在本技术的一个实施例中，所述处理器在实现步骤分别确定所述至少一个部位的外形量化指标值时包括：
[0091]
分别将至少一个部位的数据输入至外形量化模型组件中，经所述外形量化模型组件输出所述部位的外形量化指标值；
[0092]
其中，所述外形量化模型组件被设置为利用多个人体部位样本数据和所述人体部位样本数据的外形量化指标值之间的对应关系训练得到。
[0093]
可选的，在本技术的一个实施例中，所述外形量化模型组件被设置为按照下述方式训练得到：
[0094]
获取多个人体部位样本数据和所述人体部位样本数据的外形量化指标值；
[0095]
构建外形量化模型组件，所述外形量化模型组件中设置有训练参数；
[0096]
分别将所述多个人体部位样本数据输入至所述外形量化模型组件中，生成预测结果；
[0097]
基于所述预测结果与所述外形量化指标值的差异，对所述训练参数进行迭代调整，直至所述差异满足预设要求。
[0098]
可选的，在本技术的一个实施例中，所述处理器在实现步骤分别将至少一个部位的数据输入至外形量化模型组件中，经所述外形量化模型组件输出所述部位的外形量化指标值时包括：
[0099]
获取外形风格以及所述外形风格所对应的外形量化模型组件；
[0100]
分别将至少一个部位的数据输入至外形量化模型组件中，经所述外形量化模型组件输出所述部位的外形量化指标值。
[0101]
可选的，在本技术的一个实施例中，所述处理器在实现步骤分别确定所述至少一个部位的外形量化指标值时包括：
[0102]
将所述至少一个部位的数据与预设人体模型进行对比，分别确定所述至少一个部位的外形量化指标值。
[0103]
可选的，在本技术的一个实施例中，所述处理器在实现步骤将所述至少一个部位的数据与预设人体模型进行对比，分别确定所述至少一个部位的外形量化指标值时包括：
[0104]
获取外形风格以及所述外形风格所对应的预设人体模型；
[0105]
所述将所述至少一个部位的数据与预设人体模型进行对比，分别确定所述至少一个部位的外形量化指标值。
[0106]
可选的，在本技术的一个实施例中，所述外形风格包括下述中的至少一种获取方式：
[0107]
用户选择的外形风格；
[0108]
获取所述人体的人体数据，确定与所述人体数据相匹配的外形风格。
[0109]
可选的，在本技术的一个实施例中，所述处理器在实现步骤确定用于所述至少一个部位的健康操作方案之后，还包括：
[0110]
根据所述健康操作方案，确定调整后的人体立体模型；
[0111]
展示所述人体立体模型，且设置所述人体立体模型可调整展示角度。
[0112]
本技术另一方面还提供一种电子设备，可以包括处理器、摄像装置、显示装置，其中，
[0113]
所述处理器，用于执行上述任一实施例所述的人体数据处理的方法；
[0114]
所述摄像装置，用于捕捉人体中所述至少一个部位的图像；
[0115]
所述显示装置，用于展示所述健康操作方案对应的人体立体模型。
[0116]
本技术另一方面还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述
指令被执行时实现上述任一实施例所述方法的步骤。
[0117]
所述计算机可读存储介质可以包括用于存储信息的物理装置，通常是将信息数字化后再以利用电、磁或者光学等方式的媒体加以存储。本实施例所述的计算机可读存储介质有可以包括：利用电能方式存储信息的装置如，各式存储器，如ram、rom等；利用磁能方式存储信息的装置如，硬盘、软盘、磁带、磁芯存储器、磁泡存储器、u盘；利用光学方式存储信息的装置如，cd或dvd。当然，还有其他方式的可读存储介质，例如量子存储器、石墨烯存储器等等。
[0118]
在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(programmable logic device,pld)(例如现场可编程门阵列(field programmable gate array，fpga))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片pld上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(hardware description language，hdl)，而hdl也并非仅有一种，而是有许多种，如abel(advanced boolean expression language)、ahdl(altera hardware description language)、confluence、cupl(cornell university programming language)、hdcal、jhdl(java hardware description language)、lava、lola、myhdl、palasm、rhdl(ruby hardware description language)等，目前最普遍使用的是vhdl(very-high-speed integrated circuit hardware description language)与verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。
[0119]
控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：arc625d、atmel at91sam、microchip pic18f26k20以及silicone labs c8051f320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
[0120]
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可
以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
[0121]
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本技术时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
[0122]
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0123]
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0124]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0125]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0126]
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(cpu)、输入/输出接口、网络接口和内存。内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flash ram)。内存是计算机可读介质的示例。
[0127]
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
[0128]
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要
素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0129]
本领域技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0130]
本技术可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本技术，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
[0131]
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
[0132]
以上所述仅为本技术的实施例而已，并不用于限制本技术。对于本领域技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的权利要求范围之内。