CN111967447A - 一种局部皮肤图像分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种局部皮肤图像分析方法，包括以下步骤：多次接触式采集面部的指定位置图像，得到样本皮肤图像库；分析得出所述样本皮肤图像库的皮肤特征；对皮肤特征进行计算和统计，将样本皮肤分类并拟合得到特征年龄映射数组，特征年龄映射数组采集不同人群图像并根据上述步骤进行更新；采集使用者面部指定位置图像，对应所述年龄映射数组得到最接近的年龄位置，得到特征映射年龄矩阵；将特征映射年龄矩阵乘以位置权重矩阵得到该面部图像的年龄相似度得分，得到使用者的皮肤年龄。本发明提供的局部皮肤图像分析方法通过不断测试不同年龄、不同性别、不同地域的样本，不断更新并完善所述年龄映射数组，提高皮肤检测结果的可信度。
Description
【技术领域】
本发明涉及一种图像分析技术领域，尤其涉及一种局部皮肤图像分析方法。
【背景技术】
皮肤检测广泛应用于美容行业，通过大型美容仪器检测用户皮肤状况，将皮肤油份、水份、黑色素、毛孔堵塞、粉刺和色斑等要素用电子显示图检测出结果，可以更加直观了解用户的皮肤情况。
然而不同性别、不同年龄、不同地域的人的皮肤状态差别较大，现有的皮肤检测系统对于使用者的皮肤年龄检测结果可信度低。
因此，本发明提供一种用于解决以上问题的局部皮肤图像分析方法。
【发明内容】
目前现有技术的皮肤检测系统没有对不同性别、不同年龄、不同地域的人的皮肤检测作出分类检测，导致现有的皮肤检测系统对于使用者的皮肤年龄检测结果可信度低，因此，本发明提供一种局部皮肤图像分析方法用于解决以上问题。
一种局部皮肤图像分析方法，包括以下步骤：
步骤S01、多次接触式采集面部的指定位置图像，得到样本皮肤图像库；
步骤S02、分析得出所述样本皮肤图像库的皮肤特征，所述皮肤特征包括皱纹特征、毛孔特征、平滑度特征、灰度响应特征和图像灰度共生矩阵的特征；
步骤S03、对步骤S02中得到的皮肤特征进行计算和统计，将样本皮肤分类并拟合得到特征年龄映射数组，所述特征年龄映射数组采集不同人群图像并重复步骤S01～步骤S03进行更新；
步骤S04、采集使用者面部指定位置图像，对应所述年龄映射数组得到最接近的年龄位置，得到特征映射年龄矩阵；
步骤S05、将特征映射年龄矩阵乘以位置权重矩阵得到该面部图像的年龄相似度得分，得到使用者的皮肤年龄。
优选的，步骤S01中的接触式采集为通过电容传感器采集。
优选的，步骤S03中所述特征年龄映射数组的计算和统计方法为：将样本图像逐一提取所述皮肤特征，包括皮肤皱纹特征、皮肤毛孔特征、皮肤平滑度特征、灰度响应特征和图像灰度共生矩阵，将同一脸部相同位置得到的相同特征累加求平均，再将同一地域，同一性别，同一位置的样本特征按年龄进行多项式拟合得到多个特征，根据不同地域不同性别得到多个特征年龄映射数组。
优选的，所述多项式拟合为一阶直线拟合或二阶抛物线。
优选的，步骤S05中，所述位置权重矩阵为：每个所述皮肤特征对应一个特征权重，多个权重构成位置权重矩阵，其计算公式为：
所述使用者皮肤年龄的计算公式为：
其中，Xi为差异系数，ωj为权重，agej为特征映射年龄。
与现有技术相比，与现有技术相比，本发明通过多次接触式采集面部位置图像，分析皮肤采集图像的皱纹特征、毛孔特征、平滑度特征、灰度响应特征和图像灰度共生矩阵的特征，并通过不断测试不同年龄、不同性别、不同地域的样本，不断更新并完善所述年龄映射数组，根据权重矩阵和特征映射年龄矩阵的计算得到面部图像的年龄相似度得分，提高皮肤检测结果的可信度。
【附图说明】
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图，其中：
图1为本发明所示的一种局部皮肤图像分析方法的流程图；
图2为本发明提供的不同地域不同性别得到的多个特征年龄映射数组；
图3为本发明提供的权重矩阵和特征映射年龄矩阵的示意图。
【具体实施方式】
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，为本发明提供的局部皮肤图像分析方法的流程图。所述局部皮肤图像分析方法包括以下步骤：
步骤S01、多次接触式采集面部的指定位置图像，得到样本皮肤图像库。具体的，在本实施例中，所述接触式采集为通过电容传感器采集。所述样本皮肤图像将0到100岁人群每10岁分为一个年龄段，每个年龄段采集男性50人，女性50人，每人采集面部指定位置N张，指定位置可以是额头、脸颊、鼻头、下巴或眼角等。
步骤S02、分析得出所述样本皮肤图像库的皮肤特征，所述皮肤特征包括皱纹特征、毛孔特征、平滑度特征、灰度响应特征和图像灰度共生矩阵的特征。
步骤S03、对步骤S02中得到的皮肤特征进行计算和统计，将样本皮肤分类并拟合得到特征年龄映射数组，所述特征年龄映射数组采集不同人群图像并重复步骤S01～步骤S03进行更新。所述特征年龄映射数组的计算和统计方法为：将样本图像逐一提取所述皮肤特征，包括皮肤皱纹特征、皮肤毛孔特征、皮肤平滑度特征、灰度响应特征和图像灰度共生矩阵，将同一脸部相同位置得到的相同特征累加求平均，再将同一地域，同一性别，同一位置的样本特征按年龄进行多项式拟合得到多个特征，根据不同地域不同性别得到多个特征年龄映射数组。进一步的，所述多项式拟合为一阶直线拟合或二阶抛物线。
请结合参阅图2，图2为本发明提供的不同地域不同性别得到的多个特征年龄映射数组。步骤S03中将同一脸部相同位置得到的相同特征累加求平均，再将同一地域，同一性别，同一位置的样本特征按年龄进行多项式拟合得到：如图2中特征a、特征b、特征c、特征d和特征e组成一个特征年龄映射数组，其中不同区域的相同特征视为不同特征。所述特征年龄映射数组用于后续步骤的分析皮肤状态使用。
步骤S04、采集使用者面部指定位置的图像，对应所述年龄映射数组得到最接近的年龄位置，得到特征映射年龄矩阵。请结合参阅图3，图3为本发明提供的权重矩阵和特征映射年龄矩阵的示意图。采集使用者的面部图像后，在步骤S03中得到的特征年龄映射数组中找到对应的特征系数组，按照不同的面部位置分别找出m组age_a、age_b、age_c、age_d、age_e最接近的年龄位置，记为特征映射年龄矩阵。骤S05、将特征映射年龄矩阵乘以位置权重矩阵得到该面部图像的年龄相似度得分，得到使用者的皮肤年龄。所述位置权重矩阵为：每个所述皮肤特征对应一个特征权重，多个权重构成位置权重矩阵，其计算公式为：
所述使用者皮肤年龄的计算公式为：
与现有技术相比，本发明通过多次接触式采集面部位置图像，分析皮肤采集图像的皱纹特征、毛孔特征、平滑度特征、灰度响应特征和图像灰度共生矩阵的特征，并通过不断测试不同年龄、不同性别、不同地域的样本，不断更新并完善所述年龄映射数组，根据权重矩阵和特征映射年龄矩阵的计算得到面部图像的年龄相似度得分，提高皮肤检测结果的可信度。
以上所述的仅是本发明的实施方式，在此应当指出，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明创造构思的前提下，还可以做出改进，但这些均属于本发明的保护范围。
Claims (5)
1.一种局部皮肤图像分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S01、多次接触式采集面部的指定位置图像，得到样本皮肤图像库；
步骤S02、分析得出所述样本皮肤图像库的皮肤特征，所述皮肤特征包括皱纹特征、毛孔特征、平滑度特征、灰度响应特征和图像灰度共生矩阵的特征；
步骤S03、对步骤S02中得到的皮肤特征进行计算和统计，将样本皮肤分类并拟合得到特征年龄映射数组，所述特征年龄映射数组采集不同人群图像并重复步骤S01～步骤S03进行更新；
步骤S04、采集使用者面部指定位置图像，对应所述年龄映射数组得到最接近的年龄位置，得到特征映射年龄矩阵；
步骤S05、将特征映射年龄矩阵乘以位置权重矩阵得到该面部图像的年龄相似度得分，得到使用者的皮肤年龄。
2.根据权利要求1所述的局部皮肤图像分析方法，其特征在于，步骤S01中的接触式采集为通过电容传感器采集。
3.根据权利要求1所述的局部皮肤图像分析方法，其特征在于，步骤S03中所述特征年龄映射数组的计算和统计方法为：将样本图像逐一提取所述皮肤特征，包括皮肤皱纹特征、皮肤毛孔特征、皮肤平滑度特征、灰度响应特征和图像灰度共生矩阵，将同一脸部相同位置得到的相同特征累加求平均，再将同一地域，同一性别，同一位置的样本特征按年龄进行多项式拟合得到多个特征，根据不同地域不同性别得到多个特征年龄映射数组。
4.根据权利要求3所述的局部皮肤图像分析方法，其特征在于，所述多项式拟合为一阶直线拟合或二阶抛物线。
5.根据权利要求1所述的局部皮肤图像分析方法，其特征在于，步骤S05中，所述位置权重矩阵为：每个所述皮肤特征对应一个特征权重，多个权重构成位置权重矩阵，其计算公式为：
所述使用者皮肤年龄的计算公式为：
其中，Xi为差异系数，ωj为权重，agej为特征映射年龄。
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