具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步的详细说明。

结合附图1，一种人脸检测方法，其实现方法包括以下步骤：

(1)针对人脸面部特征，将人脸划分为多个关键点进行识别，人脸关键点包括：三庭、脸部、下巴、颧骨、苹果肌、太阳穴、眼部、鼻部、人中、唇部和嘴部。

(2)将各个关键点进行更为详细的类型区分，包括中庭长短、脸部轮廓形状、下巴轮廓形状、颧骨高低、有无苹果肌、太阳穴类型、眼型、鼻翼宽窄、人中长度、唇型以及嘴角弯曲度，通过摄像头采集人脸数据，通过AI技术测量各关键点的类型信息，然后同人脸关键点库的数据进行比对，计算出人脸关键点与标准结构的差异数值作为基础测脸数据，再将基础测脸数据与五官和脸部部位的固定特征库进行比对，取差异较小的五官特征标记为用户五官的特征。

(3)将人脸特征风格划分为幼态、成熟、甜暖和高冷四个，然后根据各个关键点的不同类型信息赋予各人脸特征风格对应的分数值。

(4)将年龄感A划分为偏年轻A1、适中A2和偏成熟A3三个层次，年龄感A的计算方式为(幼态-年轻)+(年龄-20)。

(5)将冷暖度B划分为偏暖B1、始终B2和偏冷B3三个层次，冷暖度B的计算方式为高冷-甜暖。

(6)将年龄感A和冷暖度B进行组合，根据不同的组合和性别判断人脸的对应风格。

所述年龄感A的计算值小于等于2时，划分为偏年轻A1，年龄感A的计算值为2～11时，划分为适中A2，年龄感A的计算值大于等于11时，划分为偏成熟A3。

所述冷暖度B的计算值小于等于-15时，划分为偏暖B1，冷暖度B的计算值为-15～-9时，划分为适中B2，冷暖度B的计算值大于等于-9时，划分为偏冷B3。

所述眼型包括左右眼内外眦角度数、眼睛大小、眉形、两眉间距、有无卧蚕和有无眼袋。

所述唇型包括唇部厚度和唇峰类型。

本发明的工作原理：通过摄像头采集人脸数据，AI技术扫描脸部的各个关键点，通过对关键点的数据内容比固定特征库的数据内容，根据比对就能够判断出各项特征，入中庭的长短等，将特征对应到幼态、成熟、甜暖和高冷四个风格上，并且针对每一种风格给出评判分数，如中庭偏短给与成熟一分，而其他三种风格为0分，最后将用户所有的特征对应的风格分数进行计算，各个风格的分数首先加出综合，然后通过(幼态-年轻)+(年龄-20)计算出年龄感A，通过高冷-甜暖计算出冷暖度B，将计算的年龄感A和冷暖度B进行组合，根据AI技术判断出用户的性别，然后依据年龄感A、冷暖度B和性别通过组合风格判断图判断用户人脸的风格，如偏年轻A1偏暖B1的女性脸部风格为幼幼风格。

以上对本发明及其实施方式进行了描述，这种描述没有限制性，附图中所示的也只是本发明的实施方式之一，实际的结构并不局限于此。总而言之如果本领域的普通技术人员受其启示，在不脱离本发明创造宗旨的情况下，不经创造性的设计出与该技术方案相似的结构方式及实施例，均应属于本发明的保护范围。