一種基于人臉圖像識別的定量化膚質檢測方法技術

本發明專利技術公開了一種基于人臉圖像識別的定量化膚質檢測方法。通過拍照獲得兩張清晰的人臉照片，一張開啟閃光燈，另一張光照良好但不開啟閃光燈，對人臉照片進行人臉識別，將識別后得到的人面部劃分為八個面部圖像區塊；對劃分后的各個面部圖像區塊進行皮膚屬性的計算，皮膚屬性包括油光程度分值、皮膚光滑程度分值、皮膚毛孔粗大程度分值和總黑頭嚴重程度分值；根據各個區塊皮膚屬性的結果，檢測判斷得到膚質類型。本發明專利技術可對人臉照片進行解析，通過圖像人臉檢測出人的皮膚膚質，可為下一步提供護膚方法和建議；本發明專利技術可廣泛應用于美容護膚領域，對人臉圖像的識別與檢測，能隨時隨地、方便快捷地幫助人們做出正確的美容護膚選擇。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術涉及了一種人臉圖像的識別檢測方法，尤其是涉及一種基于人臉圖像識別 的定量化膚質檢測方法，屬于人工智能的圖像識別領域。
技術介紹
人臉識別，是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像 機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測 到的人臉進行臉部的一系列相關技術，通常也叫做人像識別、面部識別。目前人臉識別技術 已經比較成熟，但是還無法通過圖像中的人臉定量地檢測出一個人的皮膚膚質。膚質是指 人類皮膚的多樣化所形成的特殊屬性及特征。主要困難有： (1)人的膚質情況復雜，皮膚的情況因人而異。這種差異主要是由表皮層下的皮脂 腺分泌皮脂的旺盛程度造成。（皮脂的主要化學成分是三酸甘油脂，其他還有蠟酯、鯊烯和 膽固醇酯等，也俗稱皮膚油、出油。）依據面部表皮不同部位皮脂分泌情況，可以分為中性膚 質、干性膚質、油性膚質、混合性膚質。其中混合性皮膚在面部T區（額、鼻、口、下頒）呈油 性，其余部位呈干性。目前還缺乏專門的圖像識別方法能夠識別這四種膚質。 (2)即使是同一種膚質類型，由于個體的表皮皮脂腺分泌旺盛程度差異，和個人護 理肌膚的差異，也可能表現出不同的肌膚狀況。例如，同為混合性膚質，有的人下巴分泌皮 脂旺盛，有的人則在下巴處分泌皮脂較少。另外一個例子是，同為油性膚質，疏于護理的人 常常會出現毛孔粗大，長黑頭的情況，而對肌膚護理得好的人則不會有這種問題。如果要做 到根據肌膚狀況給出護膚建議，需要對人臉圖像進行處理，定量化油光、毛孔粗大這些肌膚 特征，目前還缺乏專門的圖像識別方法能做到這些?！緦＠夹g內容】 針對以上這些圖像識別的問題，本專利技術采取了一種基于人臉圖像識別的定量化膚 質檢測方法，其中采用了各種圖像特征識別方法，在人臉識別的基礎上實現了定量化膚質 檢測。 本專利技術采用的技術方案是采用以下方法步驟： 1)通過拍照獲得兩張清晰的人臉照片，一張開啟閃光燈，另一張圖像清晰但不開 啟閃光燈，對人臉照片進行人臉識別，將識別后得到的人面部劃分為八個面部圖像區塊； 本專利技術對人臉圖像的要求是：不佩戴眼鏡，面部區域不受毛發遮擋；近距離拍攝， 人臉部位清晰。在上述條件下拍攝兩張照片，其中一張開啟閃光燈，另一張光照良好但不開 啟閃光燈。在圖像合格的基礎上依次采用人臉識別、區域劃分、區域識別等方法，確定圖片 中人面部的膚質情況。 2)對步驟1)劃分后的各個面部圖像區塊進行皮膚屬性的計算； 3)根據各個區塊皮膚屬性的結果，檢測判斷得到膚質類型。 所述步驟1)人臉照片中，人的面部不受毛發遮擋，人臉部位清晰。 所述的步驟1)中，人臉識別采用第三方人臉識別工具face++進行人臉識別，獲取 人臉部以下關鍵點，并劃分出區塊： I. 1)關鍵點包括位于臉部左側的左關鍵點、位于臉部右側的右關鍵點和位于臉部 中間的中關鍵點： 左關鍵點包括左額點、左眉右邊緣點、左眉左邊緣點、左眼底部點、左鼻翼點、左顧 骨點、中左邊緣點、下嘴唇下邊緣點、下左邊緣點、左嘴角點和左下巴點；中關鍵點包括左額 頂點、右額中部點、右眼左邊緣和下左鼻翼點；右關鍵點包括右額點、右眉右邊緣點、右眉右 邊緣點、右眼底部點、右鼻翼點、右顴骨點、中右邊緣點、下嘴唇下邊緣點、下右邊緣點、右嘴 角點和右下巴點； 1. 2)由兩個關鍵點分別作為矩形區塊的兩個對角點確定各個面部圖像區塊：臉 部左側的面部圖像區塊劃分： 由左額點和左眉右邊緣點劃分出面部圖像區塊L1，由左定位點C和左鼻翼點劃分 出面部圖像區塊L2,左定位點C的橫坐標與左眉左邊緣點的橫坐標相同，左定位點C的縱坐 標與左眼底部點的縱坐標相同； 臉部中間的面部圖像區塊劃分：由右額中部點和左眉左邊緣點劃分出面部圖像區 塊M1，由左眉右邊緣點和右眼左邊緣點劃分出面部圖像區塊M2,由左眼右邊緣點、右眼左 邊緣點和下鼻尖點劃分出面部圖像區塊M3,由下嘴唇下邊緣點和左右下巴點劃分出圖像區 塊M4 ; 由右額點和右眉右邊緣點劃分出面部圖像區塊R1，由右定位點B和右鼻翼點劃分 出面部圖像區塊R2,右定位點B的橫坐標與右眉右邊緣點的橫坐標相同，右定位點B的縱坐 標與右眼底部點的縱坐標相同。 對于所述步驟2)各個面部圖像區塊采用以下方式進行皮膚屬性的計算： 2. 2. 1)對于開啟閃光燈的人臉照片中面部圖像區塊L1、L2、R1、R2、M1、M2、M4* 未開啟閃光燈的人臉照片中面部圖像區塊M3計算油光程度分值Oiliness，并平均得到面 部T區的油光程度分值OilinessJI^P臉頰的油光程度分值〇iliness_C; 2. 2. 2)對于開啟閃光燈的人臉照片中面部圖像區塊LU L2、RU R2、Ml和M3， 計算皮膚光滑程度分值Smoothness，然后進行平均得到面部T區的皮膚光滑程度分值 Smoothness_T.和臉頰的皮膚光滑程度分值:Smoothness_C; 2. 2. 3)對于開啟閃光燈的人臉照片中面部圖像區塊L2、R2和M3,計算皮膚毛孔粗 大程度分值Pore，然后進行平均得到面部T區的皮膚毛孔粗大程度分值.P〇re_llP臉頰的 皮膚毛孔粗大程度分值Pore_C; 2.2.4)對于開啟閃光燈的人臉照片中面部圖像區塊M3,計算總黑頭嚴重程度分 值 Blackhead。 所述步驟2. 2. 1)具體采用以下方式進行計算：由原始面部圖像區塊先采用反光 識別方法去除面部圖像區塊的反光，將原始面部圖像區塊和去反光后得到的面部圖像區塊 均轉為灰度圖，對原始面部圖像區塊的每個像素進行遍歷，找出原始面部圖像區塊的像素 與去反光后的面部圖像區塊中位置對應的像素之間灰度值差異大于40且該原始面部圖像 區塊的像素灰度值大于140的所有像素，得到其總面積，除以圖像區塊總面積，得到油光面 積比值y，則：當油光面積比值y = 〇時，則該面部圖像區塊的油光程度分值Oiliness為0 ; 當油光面積比值y>〇時，則該面部圖像區塊的油光程度分值Oiliness = 10+log3.5s ; 再計算面部圖像區塊LU RU Ml、M2、M3和M4的油光程度分值Oiliness的平均 值作為此人面部T區的油光程度分值0iliness_T，計算面部圖像區塊L2和R2的油光程 度分值Oiliness的平均值作為得到此人臉頰的油光程度分值〇iliness_C，油光程度分值 Oiliness用于體現皮膚因為皮脂分泌造成的油光程度。 所述步驟2. 2. 2)具體采用以下方式進行計算：先使用中值濾波器對原始面部圖 像區塊進行濾波去噪，再使用局部自適應閾值法（Local adaptive thresholding)將面部 圖像區塊中二值化，然后用連通域分析方法（Connected-component labeling)計算得到其 中連通域的數量；將原始面部圖像區塊的連通域數量記為n，濾波去噪處理后面部圖像區 塊的連通域數量記為dn，貝丨」：當dn = 0時，光滑程度分值Smoothness = 10 ;當dn>0時，光 滑程度分值 Smoothness = 140-(n - dn)2/dn ; 再計算面部圖像區塊LU RU Ml和M3的光滑程度分值Smoothness的平均值作為 此人面部T區的本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種基于人臉圖像識別的定量化膚質檢測方法，其特征在于：1)通過拍照獲得兩張清晰的人臉照片，一張開啟閃光燈，另一張圖像清晰但不開啟閃光燈，對人臉照片進行人臉識別，將識別后得到的人面部劃分為八個面部圖像區塊；2)對步驟1)劃分后的各個面部圖像區塊進行皮膚屬性的計算；3)根據各個區塊皮膚屬性的結果，檢測判斷得到膚質類型。

【技術特征摘要】

【專利技術屬性】
技術研發人員：吳亮，
申請(專利權)人：吳亮，
類型：發明
國別省市：浙江;33