CN109657655A - 一种五行脸分类方法及存储设备 - Google Patents
一种五行脸分类方法及存储设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109657655A CN109657655A CN201910089351.7A CN201910089351A CN109657655A CN 109657655 A CN109657655 A CN 109657655A CN 201910089351 A CN201910089351 A CN 201910089351A CN 109657655 A CN109657655 A CN 109657655A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- face
- feature
- facial image
- features
- line information
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 17
- 230000001815 facial effect Effects 0.000 claims abstract description 31
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 4
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 3
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 2
- 239000003337 fertilizer Substances 0.000 description 2
- 210000001061 forehead Anatomy 0.000 description 2
- 210000004209 hair Anatomy 0.000 description 2
- 210000003128 head Anatomy 0.000 description 2
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 2
- 239000002023 wood Substances 0.000 description 2
- 241000565661 Neohelix albolabris Species 0.000 description 1
- 241000746998 Tragus Species 0.000 description 1
- 210000001015 abdomen Anatomy 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 210000004709 eyebrow Anatomy 0.000 description 1
- 210000000887 face Anatomy 0.000 description 1
- -1 fire Substances 0.000 description 1
- PCHJSUWPFVWCPO-UHFFFAOYSA-N gold Chemical compound [Au] PCHJSUWPFVWCPO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000010931 gold Substances 0.000 description 1
- 229910052737 gold Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000000877 morphologic effect Effects 0.000 description 1
- 210000000103 occipital bone Anatomy 0.000 description 1
- 239000002689 soil Substances 0.000 description 1
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 description 1
- 210000000216 zygoma Anatomy 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/172—Classification, e.g. identification
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/168—Feature extraction; Face representation
- G06V40/171—Local features and components; Facial parts ; Occluding parts, e.g. glasses; Geometrical relationships
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种五行脸分类方法及存储设备。所述一种五行脸分类方法，包括步骤：获取人脸图像；获取人脸图像中的五官特征和外围轮廓线信息；根据所述五官特征和外围轮廓线信息计算得人脸五行特征；将所述人脸五行特征作为五行脸分类器的输入，计算得到分类结果。通过该方式可实现对五行脸的自动分类。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种五行脸分类方法及存储设备。
背景技术
世界上没有完全相同的两片叶子，人也一样，即使是同卵双生的双胞胎的形态都会有些许的差别，因此可以根据某些特征将不同类别的人群分类。《黄帝内经》根据体质特点把人分为木、火、土、金、水五类，即五行人。治病养生要从自身的体质特点出发才能调治得当，因而对五行人特点的临床辨别十分重要。《黄帝内经》以来多以五行人各自的好恶等性格特征为主轴进行信息采集，且都是有经验的中医根据自己掌握的规则进行人工分类，在临床上很难操作。
发明内容
为此，需要提供一种五行脸分类方法，用以解决现有技术中只有系统学习的中医专家才能对五行脸进行准确分类，效率低下且临床难操作的问题。具体技术方案如下:
一种五行脸分类方法，包括步骤：获取人脸图像；获取人脸图像中的五官特征和外围轮廓线信息；根据所述五官特征和外围轮廓线信息计算得人脸五行特征；将所述人脸五行特征作为五行脸分类器的输入，计算得到分类结果。
进一步的，所述“将所述人脸五行特征作为五行脸分类器的输入，计算得到分类结果”前还包括步骤：大量采集人脸图像，并一一标识各人脸图像对应的五行脸类别；获取人脸图像中的五官特征和外围轮廓线信息；根据所述五官特征和外围轮廓线信息计算得人脸五行特征；将所述人脸图像对应的人脸五行特征和五行脸类别作为训练样本，构建特征库；利用有监督学习方法对特征库进行训练得到五行脸分类器。
进一步的，所述“获取人脸图像中的五官特征和外围轮廓线信息”，还包括步骤：获取人脸图像中五个关键点位置，所述五个关键点位置包括：两个眼睛的中心点、鼻尖的位置和两边嘴角；将两只眼睛的连线调整至水平位置，并将两只眼睛的距离缩放至固定长度。
进一步的，所述“根据所述五官特征和外围轮廓线信息计算得人脸五行特征”，还包括步骤：在轮廓线上均匀采样若干个点，计算这若干个点到鼻尖的距离，将所述距离作为人脸五行特征。
为解决上述技术问题，还提供了一种存储设备，具体技术方案如下：
一种存储设备，其中存储有指令集，所述指令集用于执行：上述任意一个步骤。
本发明的有益效果是：通过获取人脸图像；获取人脸图像中的五官特征和外围轮廓线信息；根据所述五官特征和外围轮廓线信息计算得人脸五行特征；将所述人脸五行特征作为五行脸分类器的输入，计算得到分类结果。其中五行脸分类器为预先采集大量人脸图像建立的，通过该方式可实现对五行脸的自动分类。
附图说明
图1为具体实施方式所述一种五行脸分类方法的流程图；
图2为具体实施方式所述一种五行脸分类方法的示意图；
图3为具体实施方式所述一种存储设备的模块示意图。
附图标记说明：
300、存储设备。
具体实施方式
为详细说明技术方案的技术内容、构造特征、所实现目的及效果，以下结合具体实施例并配合附图详予说明。
首先对本发明中的一些名词做以下解释说明：
五行人：五行人是按火木土金水五行特征，结合心理、性格特征，将人群分为木形之人、火形之人、土形之人、金形之人和水形之人五大类。其中分类依据主要如下：
1、木形人整体瘦长挺直。头面圆而长瘦，眉清目秀，双眼明亮深遂，鼻直长，嘴稍小唇略显紫红，气色略显青色。舌头多瘦小，耳朵很薄，无耳珠。脸形为上停方稍窄，中停稍方正，下停狭窄而尖或尖圆。整个脸形呈倒三角形，俗称“瓜子脸”。即上阔下尖，即天庭宽，地阁窄，有天无地。
2、火形人肤色偏红，头小、发少，脸型上尖下阔，面色带红，鼻长而高挺。脸形为上停狭窄，圆尖呈个字型，中下停方型，而且比较丰腴。整体呈正三角形，又叫“梨形脸”。上尖下阔，即天庭窄，地阁宽，有地无天。
3、土形人头顶平正、枕骨平实，脸圆头大、面色较黄，厚发浓眉，鼻大准圆、地阔方厚、唇厚颐丰。脸形为上停广阔，中停厚实，下停丰满，上中下三停组合恰当，形成一个大正方形，又称“大国字脸”。即方而厚且长，整个脸宽广整齐，天养与地库丰隆。
4、金形人脸型偏方，三停匀称，面色较白，须髭不密，颧骨突起，齿白唇红。上停宽广，中下停丰腴而厚实，形成一个长方型，下停两腮稍鼓起。整个脸呈小方形，又称“小国字脸”。即长宽均匀，五官不迫，舒展，不挤在一起，才算入格。
5、水形人水形人的形态特征是：头大，面色较黑而脸不平，颊部较宽广，唇、耳圆厚。脸形为上停广阔而圆丰，下停圆肥，整个面型肥厚，又称“大盘圆脸”。整个身体腹圆且肥厚。即圆而肥，脸圆、眼圆、耳圆、体圆，整个感觉圆滚滚的。
请参阅图1至图2，首先本说明的技术构思是：先通过大量获取不同的人脸图像，由专家对这些人脸图像进行一一分类，将其归类到对应的五行脸分类下，而后通过获取人脸图像中的五官特征和外围轮廓线信息，并根据述五官特征和外围轮廓线信息计算得人脸五行特征，将所述人脸图像对应的人脸五行特征和五行脸类别作为训练样本，构建特征库，再利用监督学习方法对特征库进行训练得到五行脸分类器。有了这个分类器以后，下次再有任何需要待判别的人脸图像，只需提取该人脸图像的人脸五行特征，将其做为五行脸分类器的输入，即可计算得到其五行脸分类结果。通过该方式可实现对五行脸的自动快速分类。
具体实施方式如下：
步骤S101：获取人脸图像。
步骤S102：获取人脸图像中的五官特征和外围轮廓线信息。
步骤S103：根据所述五官特征和外围轮廓线信息计算得人脸五行特征。
步骤S104：将所述人脸五行特征作为五行脸分类器的输入，计算得到分类结果。
步骤S102所述“获取人脸图像中的五官特征和外围轮廓线信息”，还包括步骤：
获取人脸图像中五个关键点位置，所述五个关键点位置包括：两个眼睛的中心点、鼻尖的位置和两边嘴角；
将两只眼睛的连线调整至水平位置，并将两只眼睛的距离缩放至固定长度。
步骤S103所述“根据所述五官特征和外围轮廓线信息计算得人脸五行特征”，还包括步骤：
在轮廓线上均匀采样若干个点，计算这若干个点到鼻尖的距离，将所述距离作为人脸五行特征。
请参阅图2，其中步骤S102和步骤S103的具体实施方式如下：
人脸中的五个关键点如图中所示的1、2、3、4、5，根据点1和点2的连线L，把人脸调整至水平位置，而后对人脸进行分割，如图中的P、Q做为分割点，其中从P到Q的轮廓线均匀采样n个点，图中所示为9个点，实际采样不止这些点，计算这9个点到鼻尖的距离作为人脸五行特征。
通过获取人脸图像；获取人脸图像中的五官特征和外围轮廓线信息；根据所述五官特征和外围轮廓线信息计算得人脸五行特征；将所述人脸五行特征作为五行脸分类器的输入，计算得到分类结果。其中五行脸分类器为预先采集大量人脸图像建立的，通过该方式可实现对五行脸的自动分类。
请参阅图3，在本实施方式中，一种存储设备300的具体实施方式如下：
一种存储设备300，其中存储有指令集，所述指令集用于执行：上述任意一个步骤。
需要说明的是，尽管在本文中已经对上述各实施例进行了描述，但并非因此限制本发明的专利保护范围。因此，基于本发明的创新理念，对本文所述实施例进行的变更和修改，或利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，直接或间接地将以上技术方案运用在其他相关的技术领域，均包括在本发明的专利保护范围之内。
Claims (5)
1.一种五行脸分类方法，其特征在于，包括步骤：
获取人脸图像；
获取人脸图像中的五官特征和外围轮廓线信息；
根据所述五官特征和外围轮廓线信息计算得人脸五行特征；
将所述人脸五行特征作为五行脸分类器的输入，计算得到分类结果。
2.根据权利要求1所述的一种五行脸分类方法，其特征在于，
所述“将所述人脸五行特征作为五行脸分类器的输入，计算得到分类结果”前还包括步骤：
大量采集人脸图像，并一一标识各人脸图像对应的五行脸类别；
获取人脸图像中的五官特征和外围轮廓线信息；
根据所述五官特征和外围轮廓线信息计算得人脸五行特征；
将所述人脸图像对应的人脸五行特征和五行脸类别作为训练样本，构建特征库；
利用有监督学习方法对特征库进行训练得到五行脸分类器。
3.根据权利要求1所述的一种五行脸分类方法，其特征在于，
所述“获取人脸图像中的五官特征和外围轮廓线信息”，还包括步骤：
获取人脸图像中五个关键点位置，所述五个关键点位置包括：两个眼睛的中心点、鼻尖的位置和两边嘴角；
将两只眼睛的连线调整至水平位置，并将两只眼睛的距离缩放至固定长度。
4.根据权利要求1所述的一种五行脸分类方法，其特征在于，
所述“根据所述五官特征和外围轮廓线信息计算得人脸五行特征”，还包括步骤：
在轮廓线上均匀采样若干个点，计算这若干个点到鼻尖的距离，将所述距离作为人脸五行特征。
5.一种存储设备，其中存储有指令集，其特征在于，所述指令集用于执行：
上述权利要求1至4的任意一个步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910089351.7A CN109657655A (zh) | 2019-01-30 | 2019-01-30 | 一种五行脸分类方法及存储设备 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910089351.7A CN109657655A (zh) | 2019-01-30 | 2019-01-30 | 一种五行脸分类方法及存储设备 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109657655A true CN109657655A (zh) | 2019-04-19 |
Family
ID=66120947
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910089351.7A Pending CN109657655A (zh) | 2019-01-30 | 2019-01-30 | 一种五行脸分类方法及存储设备 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109657655A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110210318A (zh) * | 2019-05-06 | 2019-09-06 | 深圳市华芯技研科技有限公司 | 一种基于特征点的三维人脸识别方法 |
| CN110633634A (zh) * | 2019-08-08 | 2019-12-31 | 福建中医药大学 | 一种关于中医体质的脸型分类方法、系统和计算机可读存储介质 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2011015006A1 (zh) * | 2009-08-07 | 2011-02-10 | 威海华菱光电有限公司 | 一种接触式图像传感器 |
| CN102426652A (zh) * | 2011-10-10 | 2012-04-25 | 北京工业大学 | 基于图像分析的中医面色识别和检索方法 |
| CN106991371A (zh) * | 2017-03-01 | 2017-07-28 | 浙江大学 | 一种基于中医五行人体质分类的面型采集与分析系统 |
| CN108701216A (zh) * | 2017-11-13 | 2018-10-23 | 深圳和而泰智能控制股份有限公司 | 一种人脸脸型识别方法、装置和智能终端 |
-
2019
- 2019-01-30 CN CN201910089351.7A patent/CN109657655A/zh active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2011015006A1 (zh) * | 2009-08-07 | 2011-02-10 | 威海华菱光电有限公司 | 一种接触式图像传感器 |
| CN102426652A (zh) * | 2011-10-10 | 2012-04-25 | 北京工业大学 | 基于图像分析的中医面色识别和检索方法 |
| CN106991371A (zh) * | 2017-03-01 | 2017-07-28 | 浙江大学 | 一种基于中医五行人体质分类的面型采集与分析系统 |
| CN108701216A (zh) * | 2017-11-13 | 2018-10-23 | 深圳和而泰智能控制股份有限公司 | 一种人脸脸型识别方法、装置和智能终端 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110210318A (zh) * | 2019-05-06 | 2019-09-06 | 深圳市华芯技研科技有限公司 | 一种基于特征点的三维人脸识别方法 |
| CN110633634A (zh) * | 2019-08-08 | 2019-12-31 | 福建中医药大学 | 一种关于中医体质的脸型分类方法、系统和计算机可读存储介质 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR101259662B1 (ko) | 얼굴 분류 방법, 얼굴 분류 장치, 분류맵, 얼굴 분류프로그램, 및 상기 프로그램이 기록된 기록매체 | |
| CN106778785B (zh) | 构建图像特征提取模型的方法及图像识别的方法、装置 | |
| CN105678232B (zh) | 一种基于深度学习的人脸图片特征提取与对比方法 | |
| CN105022929B (zh) | 一种人格特质值测验的认知准确度分析方法 | |
| CN102622420B (zh) | 基于颜色特征和形状上下文的商标图像检索方法 | |
| KR100629550B1 (ko) | 다중스케일 가변영역분할 홍채인식 방법 및 시스템 | |
| CN107958257A (zh) | 一种基于深度神经网络的中药材识别方法 | |
| CN109886974A (zh) | 一种印章去除方法 | |
| CN104732590B (zh) | 一种手语动画的合成方法 | |
| CN106650693A (zh) | 一种用于人脸比对的多特征融合识别算法 | |
| CN102426652A (zh) | 基于图像分析的中医面色识别和检索方法 | |
| CN102521595A (zh) | 一种基于眼动数据和底层特征的图像感兴趣区域提取方法 | |
| CN109657655A (zh) | 一种五行脸分类方法及存储设备 | |
| CN104036247A (zh) | 基于脸部特征的人脸种族分类方法 | |
| CN101779218A (zh) | 化妆模拟系统、化妆模拟装置、化妆模拟方法以及化妆模拟程序 | |
| CN104899591B (zh) | 基于深度相机的手腕点和手臂点的提取方法 | |
| KR19980024383A (ko) | 얼굴 생김새의 분류 방법 및 얼굴 생김새를 나타내는 맵 | |
| CN107403142A (zh) | 一种微表情的检测方法 | |
| CN107784630B (zh) | 对人脸图像进行属性翻转的方法、装置和终端 | |
| CN107832740A (zh) | 一种远程教学的教学质量评估方法及系统 | |
| Berg et al. | How do you tell a blackbird from a crow? | |
| CN111428175A (zh) | 基于微表情识别的在线课程推荐方法及相关设备 | |
| CN105809461A (zh) | 一种推荐首饰的方法、系统及智能设备 | |
| Borkatulla et al. | Bangladeshi medicinal plant dataset | |
| CN105095840A (zh) | 基于眼震影像的多方向上眼震信号提取方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20190419 |
|
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |