1.一种基于AR的刺绣方法，其特征在于，包括：

将刺绣草图输入循环对抗生成网络，获得刺绣图案，所述循环对抗生成网络用于将所述刺绣草图的线条结构与刺绣纹样进行特征融合并生成所述刺绣图案；

采用AR眼镜根据所述刺绣图案进行刺绣；

在刺绣过程中，响应于采集到的眼动数据和脑电波数据，将所述眼动数据和所述脑电波数据输入情绪模型，获得情绪量化指标，在预设的色彩‑情绪关联库中查找所述情绪量化指标，获得推荐的色彩组合并显示；

所述循环对抗生成网络的生成器包括低层网络、高层网络和融合网络，所述低层网络用于保留所述刺绣草图的线条结构，所述高层网络用于提取渐变色彩模式，所述融合网络用于实现线条结构和渐变色彩模式的结合；

所述循环对抗生成网络的生成器还设有色彩注意力机制，所述色彩注意力机制用于识别所述刺绣草图中的色块区域并建立所述色块区域与所述渐变色彩模式之间的关联。

2.如权利要求1所述的基于AR的刺绣方法，其特征在于，所述情绪模型包括CNN分支和LSTM分支，所述CNN分支用于从所述眼动数据中提取眼动聚焦时长和瞳孔直径变化，所述LSTM分支用于从所述脑电波数据提取脑电波频段能量，所述情绪模型输出的情绪量化指标包括愉悦度和专注度。

3.如权利要求1所述的基于AR的刺绣方法，其特征在于，所述在预设的色彩‑情绪关联库中查找所述情绪量化指标，获得推荐的色彩组合，包括：提取当前画面的主色调；

基于所述主色调和所述情绪量化指标，查找预设的色彩‑情绪关联库，获得若干色彩组合；

采用聚类算法在若干色彩组合中筛选出推荐的色彩组合。

4.如权利要求1所述的基于AR的刺绣方法，其特征在于，在刺绣过程中，还包括：获取用户数据，所述用户数据包括：用户行为和/或偏好数据；

基于所述用户数据，采用隐语义分析提取针法使用序列并编码为向量；

将所述向量输入混合推荐模型，获得推荐的刺绣图案和/或针法技巧。

5.如权利要求4所述的基于AR的刺绣方法，其特征在于，所述混合推荐模型包括：协同过滤模块、内容过滤模块和反馈强化模块，所述协同过滤模块用于过滤用户评分低于设定阈值的刺绣图案，所述内容过滤模块用于推荐与所述向量匹配的刺绣图案，所述反馈强化模块用于根据用户的选择动态调整刺绣图案的推荐权重。

6.一种基于AR的刺绣系统，其特征在于，包括：

刺绣图案模块，用于将刺绣草图输入循环对抗生成网络，获得刺绣图案，所述循环对抗生成网络用于将所述刺绣草图的线条结构与刺绣纹样进行特征融合并生成所述刺绣图案；

交互模块，用于采用AR眼镜根据所述刺绣图案进行刺绣；

色彩组合推荐模块，用于响应于采集到的眼动数据和脑电波数据，将所述眼动数据和所述脑电波数据输入情绪模型，获得情绪量化指标，在预设的色彩‑情绪关联库中查找所述情绪量化指标，获得推荐的色彩组合并显示；

所述循环对抗生成网络的生成器包括低层网络、高层网络和融合网络，所述低层网络用于保留所述刺绣草图的线条结构，所述高层网络用于提取渐变色彩模式，所述融合网络用于实现线条结构和渐变色彩模式的结合；

所述循环对抗生成网络的生成器还设有色彩注意力机制，所述色彩注意力机制用于识别所述刺绣草图中的色块区域并建立所述色块区域与所述渐变色彩模式之间的关联。

7.一种AR眼镜，其特征在于，包括手势识别传感器、眼动追踪传感器、脑电传感器、存储有可执行程序代码的存储器以及与所述存储器耦合的处理器；所述手势识别传感器用于识别用户的手势动作，所述眼动追踪传感器用于获取用户的眼动数据，所述脑电传感器用于获取用户的脑电波数据，所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，用于执行权利要求1至5任一项所述的基于AR的刺绣方法。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行权利要求1至5任一项所述的基于AR的刺绣方法。