CN111134620A - 一种基于大数据技术的肤质检测系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于大数据技术的肤质检测系统，所述肤质检测系统包括手持终端、云服务器和显示终端；所述手持终端用于获取待检测人员的皮肤状态数据，并将所述皮肤状态数据传输到云服务器；所述云服务器用于根据所述皮肤状态数据确定所述待检测人员的皮肤质量结果，并将所述皮肤质量结果传输到所述显示终端；所述显示终端用于将所述皮肤质量结果进行可视化展示。本发明可以使用户方便准确地对自己的皮肤质量进行检测。

Description

一种基于大数据技术的肤质检测系统
技术领域
本发明涉及皮肤检测领域，具体涉及一种基于大数据技术的肤质检测系统。
背景技术
现代人越来越重视自己的皮肤，然而，大多数人仅能凭自己的经验，通过眼睛观察自己的皮肤质量的好坏，很多时候并不能对自己的皮肤的质量作出准确有效的判断；去医院进行专业检测的话，很不方便。
发明内容
针对上述问题，本发明提供了一种基于大数据技术的肤质检测系统，所述肤质检测系统包括手持终端、云服务器和显示终端；
所述手持终端用于获取待检测人员的皮肤状态数据，并将所述皮肤状态数据传输到云服务器；
所述云服务器用于根据所述皮肤状态数据确定所述待检测人员的皮肤质量结果，并将所述皮肤质量结果传输到所述显示终端；
所述显示终端用于将所述皮肤质量结果进行可视化展示。
优选地，所述手持终端包括含水量检测模块、酸碱度检测模块和图像获取模块；
所述含水量检测模块用于检测所述待检测人员的皮肤的含水量；
所述酸碱度检测模块用于检测所述待检测人员的皮肤的酸碱度；
所述图像获取模块用于获取所述待检测人员的皮肤图像；
所述皮肤状态数据包括所述水分含量、所述酸碱度和所述皮肤图像。
优选地，所述云服务器包括检测模块、计算模块以及传输模块；
所述特征提取模块用于根据所述皮肤图像，确定所述待检测人员的皮肤的含油量、毛孔密度以及皮肤平整度；
所述计算模块用于将所述含水量、酸碱度、含油量、毛孔密度、皮肤平整度这五个指标与相应的标准值进行对比，得到所述皮肤质量结果；
所述传输模块用于将所述皮肤质量结果传输到所述显示终端。
本发明的有益效果为：
本发明解决了现有技术中，用户自己凭经验进行皮肤检测，检测结果不准确，而去医院检测不方便的问题。而云服务器的设置，使得用户可以方便地在多种类型的显示终端中查看自己的皮肤检测结果。通过检测含水量、酸碱度、含油量、毛孔密度、皮肤平整度这些指标，能更全面地反应用户的皮肤质量情况，为用户进一步作出护肤处理提供了有效的支撑。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1，为本发明一种基于大数据技术的肤质检测系统的一种示例性实施例图。
附图标记：手持终端1、云服务器2、显示终端3。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
参见图1，本发明的一种基于大数据技术的肤质检测系统，所述肤质检测系统包括手持终端1、云服务器2和显示终端3；
所述手持终端1用于获取待检测人员的皮肤状态数据，并将所述皮肤状态数据传输到云服务器2；
所述云服务器2用于根据所述皮肤状态数据确定所述待检测人员的皮肤质量结果，并将所述皮肤质量结果传输到所述显示终端3；
所述显示终端3用于将所述皮肤质量结果进行可视化展示。
在一种实施方式中，所述显示终端3包括OLED显示屏。
在一种实施方式中，所述手持终端1包括含水量检测模块、酸碱度检测模块和图像获取模块；
所述含水量检测模块用于检测所述待检测人员的皮肤的含水量；
所述酸碱度检测模块用于检测所述待检测人员的皮肤的酸碱度；
所述图像获取模块用于获取所述待检测人员的皮肤图像；
所述皮肤状态数据包括所述水分含量、所述酸碱度和所述皮肤图像。
在一种实施方式中，所述酸碱度检测模块包括pH试纸，所述PH试纸用于检测所述待检测人员的皮肤的pH值。
在一种实施方式中，含水量检测模块为皮肤水分检测仪。
在一种实施方式中，所述云服务器2包括检测模块、计算模块以及传输模块；
所述特征提取模块用于根据所述皮肤图像，确定所述待检测人员的皮肤的含油量、毛孔密度以及皮肤平整度；
所述计算模块用于将所述含水量、酸碱度、含油量、毛孔密度、皮肤平整度这五个指标与相应的标准值进行对比，得到所述皮肤质量结果；
所述传输模块用于将所述皮肤质量结果传输到所述显示终端3。
在一种实施方式中，所述计算模块用于分别求取含水量、酸碱度、含油量、毛孔密度、皮肤平整度这五个指标与相应的标准值的偏差值，获得含水量偏差值、酸碱度偏差值、含油量偏差值、毛孔密度偏差值、皮肤平整度偏差值，将含水量偏差值、酸碱度偏差值、含油量偏差值、毛孔密度偏差值、皮肤平整度偏差值这五个偏差值作为所述皮肤质量结果。所述标准值通过大数据统计分析的方式得到。例如，通过求取一个区域中所有皮肤含水量处于预设阈值区间的人的皮肤含水量的均值作为含水量标准值。
在一种实施方式中，所述检测模块包括含油量计算单元、毛孔密度计算单元和皮肤平整度计算单元；
所述含油量检测单元用于计算所述皮肤图像中的皮肤的含油量；
所述毛孔密度计算单元用于计算所述皮肤图像中的皮肤的毛孔密度；
所述皮肤平整度计算单元用于计算所述皮肤图像中的皮肤的平整度。
在一种实施方式中，所述计算所述皮肤图像中的皮肤的含油量，包括：
所述预处理单元将所述皮肤图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间；
分别对所述皮肤图像的S分量图像和V分量图像进行阈值分割，然后分别进行二值化处理，得到S分量二值化图像和V分量二值化图像；
对所述S分量二值化图像中，灰度值为0的像素点进行标记，得到S分量标记像素点；
在所述V分量二值化图像中找出与所述S分量标记像素点位置对应的像素点的灰度值，若所述灰度值为255，则将所述S分量标记像素点标记为含油量计算像素点；
计算所述含油量计算像素点占所述皮肤图像像素点总数的比例，并将所述比例作为含油量。
在一种实施方式中，所述计算所述皮肤图像中的皮肤的毛孔密度，包括：
对所述皮肤图像进行灰度化处理，得到第一皮肤灰度图像；
对所述第一皮肤灰度图像进行增强处理，得到皮肤增强图像；
对所述皮肤增强图像进行阈值分割，识别出皮肤增强图像中的毛孔；
统计所述毛孔的总数，并将所述总数除以所述皮肤增强图像的面积，得到毛孔密度。
在一种实施方式中，所述皮肤平整度计算单元用于计算所述皮肤图像中的皮肤的平整度，包括：
对所述皮肤图像进行灰度化处理，得到第二皮肤灰度图像；
计算所述第二皮肤灰度图像的灰度共生矩阵，并获得ASM值和COR值，将ASM值和COR值的和作为所述皮肤图像中的皮肤的平整度。
在另一种实施方式中，所述皮肤平整度计算单元用于计算所述皮肤图像中的皮肤的平整度，包括：
使用四叉树划分法将所述皮肤图像划分为N个区块；
对于第n个区块，计算区块的灰度值均值MGBn，n∈[1,N]；
计算第n个区块中的第m个像素点的灰度值与MGBn的差的绝对值ABVn,m，m∈[1,M],，M表示示第n个区块中的像素点的总数，m表示第n个区块中的第m个像素点；
计算第n个区块中所有像素点的灰度值与区块的灰度值均值的差的绝对值的平均值
Figure BDA0002345744150000041
根据AABVn的大小，从大到小对N个区块进行排序，去掉AABVn值最大的前a个区块和AABVn值最小的后b个区块，对剩余N-a-b个区块的AABV值进行求和，得到sumAABV，a和b均为预先设定的常数参数；
通过下述公式得到所述平整度：
Figure BDA0002345744150000042
式中，Flatness表示平整度，numofL表示剩余N-a-b个区块的像素点的总数。
本发明上述实施例，先用四叉树划分的方式将皮肤图像划分为N个区块，可以得到相似度高且结构规整的区块，进而对区块进行AABV值的计算，可以在降低运算压力的同时提高平整度的计算精度。传统方式中将图像划分为大小相等的多个区块，然后再对多个区块进行进一步处理，这种划分方式不仅导致不相似的像素点被划分到同一个区块，而且在区块数量少时，计算精度不准确，在区块数量多时，计算速度又非常缓慢。而本发明上述实施例可以很好地避免上述问题。而根据AABV值对区块进行最大值和最小值的排除，则可以有效避免极端值，例如噪点团等对计算平整度的影响。
在一种实施方式中，所述对所述皮肤图像进行灰度化处理，得到第一皮肤灰度图像，包括：
使用加权平均法对所述皮肤图像进行灰度化处理，得到第一皮肤灰度图像。
在一种实施方式中，所述对所述皮肤增强图像进行阈值分割，识别出皮肤增强图像中的毛孔，包括：
使用大津法对所述皮肤增强图像进行阈值分割，将毛孔与背景进行分离，从而识别出皮肤增强图像中的毛孔。
在一种实施方式中，所述对所述第一皮肤灰度图像进行增强处理，得到皮肤增强图像，包括：
确定所述第一皮肤灰度图像的像素点的灰度值中值；
根据所述灰度值中值，将所述第一皮肤图像划分为两个子图像：
所有灰度值大于等于所述灰度值中值的像素点组成第一子图像；其余像素点组成第二子图像；
分别对所述第一子图像和第二子图像进行直方图均衡化处理，获得第一均衡化子图像和第二均衡化子图像；
将所述第一均衡化子图像和第二均衡化子图像进行合并，得到皮肤增强图像。
本发明上述实施例，解决了传统的直方图均衡化增强中，亮度改变的问题，传统的直方图均衡化增强中，增强后的图像的亮度值跟原来的图像的亮度值并不相关，这就有可能引入人工噪声。而本发明上述实施例则可以很好地解决上述问题。进一步地，本发明利用第一皮肤灰度图像的灰度值中值作为划分子图的参数，可以避免传统的亮度保持增强算法中，直方图分布不满足左右对称分布，从而不能保持亮度不变的问题。得到的皮肤增强图像对比度更高，更为清晰，有利于后续进行毛孔的识别。
本发明解决了现有技术中，用户自己凭经验进行皮肤检测，检测结果不准确，而去医院检测不方便的问题。而云服务器2的设置，使得用户可以方便地在多种类型的显示终端3中查看自己的皮肤检测结果。通过检测含水量、酸碱度、含油量、毛孔密度、皮肤平整度这些指标，能更全面地反应用户的皮肤质量情况，为用户进一步作出护肤处理提供了有效的支撑。
通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解应当理解，可以以硬件、软件、固件、中间件、代码或其任何恰当组合来实现这里描述的实施例。对于硬件实现，处理器可以在一个或多个下列单元中实现：专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、处理器、控制器、微控制器、微处理器、设计用于实现这里所描述功能的其他电子单元或其组合。对于软件实现，实施例的部分或全部流程可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成。实现时，可以将上述程序存储在计算机可读介质中或作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质，其中通信介质
包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质。计算机可读介质可以包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其他光盘存储、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质。
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (9)

1.一种基于大数据技术的肤质检测系统，其特征在于，所述肤质检测系统包括手持终端、云服务器和显示终端；
所述手持终端用于获取待检测人员的皮肤状态数据，并将所述皮肤状态数据传输到云服务器；
所述云服务器用于根据所述皮肤状态数据确定所述待检测人员的皮肤质量结果，并将所述皮肤质量结果传输到所述显示终端；
所述显示终端用于将所述皮肤质量结果进行可视化展示。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据技术的肤质检测系统，其特征在于，所述手持终端包括含水量检测模块、酸碱度检测模块和图像获取模块；
所述含水量检测模块用于检测所述待检测人员的皮肤的含水量；
所述酸碱度检测模块用于检测所述待检测人员的皮肤的酸碱度；
所述图像获取模块用于获取所述待检测人员的皮肤图像；
所述皮肤状态数据包括所述水分含量、所述酸碱度和所述皮肤图像。
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据技术的肤质检测系统，其特征在于，所述云服务器包括检测模块、计算模块以及传输模块；
所述特征提取模块用于根据所述皮肤图像，确定所述待检测人员的皮肤的含油量、毛孔密度以及皮肤平整度；
所述计算模块用于将所述含水量、酸碱度、含油量、毛孔密度、皮肤平整度这五个指标与相应的标准值进行对比，得到所述皮肤质量结果；
所述传输模块用于将所述皮肤质量结果传输到所述显示终端。
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据技术的肤质检测系统，其特征在于，所述检测模块包括含油量计算单元、毛孔密度计算单元和皮肤平整度计算单元；
所述含油量检测单元用于计算所述皮肤图像中的皮肤的含油量；
所述毛孔密度计算单元用于计算所述皮肤图像中的皮肤的毛孔密度；
所述皮肤平整度计算单元用于计算所述皮肤图像中的皮肤的平整度。
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据技术的肤质检测系统，其特征在于，所述计算所述皮肤图像中的皮肤的含油量，包括：
所述预处理单元将所述皮肤图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间；
分别对所述皮肤图像的S分量图像和V分量图像进行阈值分割，然后分别进行二值化处理，得到S分量二值化图像和V分量二值化图像；
对所述S分量二值化图像中，灰度值为0的像素点进行标记，得到S分量标记像素点；
在所述V分量二值化图像中找出与所述S分量标记像素点位置对应的像素点的灰度值，若所述灰度值为255，则将所述S分量标记像素点标记为含油量计算像素点；
计算所述含油量计算像素点占所述皮肤图像像素点总数的比例，并将所述比例作为含油量。
6.根据权利要求4所述的一种基于大数据技术的肤质检测系统，其特征在于，所述计算所述皮肤图像中的皮肤的毛孔密度，包括：
对所述皮肤图像进行灰度化处理，得到第一皮肤灰度图像；
对所述第一皮肤灰度图像进行增强处理，得到皮肤增强图像；
对所述皮肤增强图像进行阈值分割，识别出皮肤增强图像中的毛孔；
统计所述毛孔的总数，并将所述总数除以所述皮肤增强图像的面积，得到毛孔密度。
7.根据权利要求4所述的一种基于大数据技术的肤质检测系统，其特征在于，所述皮肤平整度计算单元用于计算所述皮肤图像中的皮肤的平整度，包括：
对所述皮肤图像进行灰度化处理，得到第二皮肤灰度图像；
计算所述第二皮肤灰度图像的灰度共生矩阵，并获得ASM值和COR值，将ASM值和COR值的和作为所述皮肤图像中的皮肤的平整度。
8.根据权利要求6所述的一种基于大数据技术的肤质检测系统，其特征在于，所述对所述皮肤图像进行灰度化处理，得到第一皮肤灰度图像，包括：
使用加权平均法对所述皮肤图像进行灰度化处理，得到第一皮肤灰度图像。
9.根据权利要求6所述的一种基于大数据技术的肤质检测系统，其特征在于，所述对所述皮肤增强图像进行阈值分割，识别出皮肤增强图像中的毛孔，包括：
使用大津法对所述皮肤增强图像进行阈值分割，将毛孔与背景进行分离，从而识别出皮肤增强图像中的毛孔。
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