一种基于深度学习的彩妆防水性能评价方法及系统
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一种基于深度学习的彩妆防水性能评价方法及系统
申请号:
CN202511281819
申请日期:
2025-09-09
公开号:
CN120954593A
公开日期:
2025-11-14
类型:
发明专利
摘要
本发明涉及彩妆防水性能评价技术领域,公开了一种基于深度学习的彩妆防水性能评价方法及系统,其中一种基于深度学习的彩妆防水性能评价方法包括:微观结构图构建;时空图卷积网络构建与训练;分层强化学习框架构建;结构敏感预测模块构建;测试状态自适应转换机制实现;预见性学习能力实现;本发明解决了传统静态测试方法无法反映真实使用场景、微观与宏观视角割裂、测试效率低下及预测能力不足等问题,通过深度学习技术实现了动态、高效、精准的防水性能评价。
技术关键词
分层强化学习
性能评价方法
彩妆
图像分割算法
卷积网络模型
轨迹记录系统
卷积网络技术
策略
测试执行装置
结构分析技术
静态测试方法
性能评价技术
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