CN112037322A - 基于大数据的医疗美容请求分析处理方法 - Google Patents

基于大数据的医疗美容请求分析处理方法 Download PDF

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CN112037322A CN202010907029.3A CN202010907029A CN112037322A CN 112037322 A CN112037322 A CN 112037322A CN 202010907029 A CN202010907029 A CN 202010907029A CN 112037322 A CN112037322 A CN 112037322A
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Abstract

本发明公开了一种基于大数据的医疗美容请求分析处理方法，包括：医疗美容云平台接收用户客户端发送的医疗美容请求；医疗美容请求包括面部三维图像、整形部位信息和整形请求图像；面部识别模块根据面部三维图像和整形请求图像分别获取第一面部美学参数、第二面部美学参数，并根据面部美学规则执行面部美学验证；在通过面部美学验证时，面部融合模块将生成的整形效果美学参数与面部美学标准参数进行计算得到美学鉴定值，并将其发送给用户客户端以生成效果确认指令；面部生成模块根据效果确认指令和整形效果美学参数生成三维整形效果图，并将其发送到用户客户端。

Description

基于大数据的医疗美容请求分析处理方法
技术领域
本发明涉及医疗美容和数据分析领域，尤其涉及一种基于大数据的医疗美容请求分析处理方法。
背景技术
大数据分析通常包括数据导入、预处理、数据统计与分析。数据统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。数据统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
随着现代社会人类交往的日益频繁，容貌美在人们的日常生活变得越来越重要。化妆技术的提高和发展，在一定程度上满足了爱美人士美化颜面的需求，但一些由于先天因素导致的容貌不佳并不能仅仅借助化妆技术得到改善，因而很多求美者将目光投向了医疗美容。因此，全国各地医美机构快速发展，接诊量也在逐年增高。
然而，用户通常对医疗美容专业基础知识的了解并不多，绝大多数用户的要求还仍停留在对单独器官的整形上，而忽略了全面部的综合协调美。相当部分从业的整形美容医师以单纯的满足用户的需求为目的，为了提高用户的体验度一味的顺从用户要求而忽视了整体效果的科学性，从而导致医疗美容的效果不佳。
发明内容
针对现有技术之不足，本发明提供了一种基于大数据的医疗美容请求分析处理方法，包括：
医疗美容云平台接收用户客户端发送的医疗美容请求；医疗美容请求包括面部三维图像、整形部位信息和整形请求图像；
医疗美容云平台的面部识别模块根据面部三维图像获取第一面部美学参数；
面部识别模块根据整形请求图像获取第二面部美学参数；
面部融合模块根据第一面部美学参数、第二面部美学参数和面部美学规则执行面部美学验证；
在通过面部美学验证时，面部融合模块根据第一面部美学参数和第二面部美学参数生成整形效果美学参数；
面部融合模块根据整形效果美学参数和面部美学标准参数得到美学鉴定值，并将其发送给用户客户端；
用户客户端根据美学鉴定值生成效果确认指令；
面部生成模块根据效果确认指令和整形效果美学参数生成三维整形效果图，并将其发送到用户客户端。
根据一个优选实施方式，面部融合模块根据整形效果美学参数生成整形效果美学矢量E，
E＝[e1,e2…en]
整形效果美学矢量E的元素表示美学评价指标的效果值，n表示美学评价指标的个数，en表示第n个美学评价指标的效果值；
整形效果美学矢量中美学评价指标的效果值为根据整形效果美学参数中的面部美学参数进行处理得到，例如整形效果美学矢量中鼻面角的效果值为根据整形效果美学参数中的鼻长、鼻高等面部美学参数进行一定计算得到。
面部融合模块根据面部美学标准参数生成面部美学标准矢量S，
S＝[s1,s2…sn]
面部美学标准矢量S的元素表示美学评价指标的标准值，n表示美学评价指标的个数，sn表示第n个美学评价指标的标准值。
根据一个优选实施方式，面部融合模块根据整形效果美学矢量E和面部美学标准矢量S计算美学鉴定值q，
Figure BDA0002661789880000031
其中，n为美学评价指标的个数，i为美学评价指标的索引，pi为第i个美学评价指标的权重值，
Figure BDA0002661789880000032
w1为第一评价系数，w2为第二评价系数，第一评价系数和第二评价系数根据面部美学标准参数进行预设。
根据一个优选实施方式，美学评价指标包括：三线比例、鼻面角、额鼻角、鼻唇角、唇角、颅耳角、内眦睑裂角、外眦睑裂角。
根据一个优选实施方式，面部美学验证包括面部融合模块从数据库中获取面部美学规则；
面部融合模块根据第一面部美学参数、第二面部美学参数生成面部美学验证数据，并分析面部美学验证数据是否符合面部美学规则；
在面部美学验证数据符合面部美学规则时，通过面部美学验证；
在面部美学验证数据不符合面部美学规则时，不通过面部美学验证。
根据一个优选实施方式，面部融合模块将第一面部美学参数中与第二面部美学参数有关的参数使用第二面部美学参数的参数值进行替换以得到整形效果美学参数。
根据一个优选实施方式，面部美学参数包括：眼部美学参数、鼻部美学参数、唇部美学参数、颏部美学参数、眉部美学参数和耳部美学参数。
根据一个优选实施方式，眼部美学参数包括外眦间距、内眦间距、角膜直径、睑裂上下径、睑裂左右径和重睑宽度。
鼻部美学参数包括鼻长、鼻高、鼻宽、鼻尖。唇部美学参数包括口裂宽、口角间距、上唇厚度、下唇厚度和唇宽。
耳部美学参数包括耳长和耳部对称度。颏部美学参数包括颏唇沟。眉部美学参数包括眉间距、眉长和眉宽。
根据一个优选实施方式，第一面部美学参数为根据用户的面部三维图像获取的用户当前的面部美学参数。第二面部美学参数为用户发送的整形请求图像对应的面部美学参数。整形效果美学参数为根据用户的整形请求模拟用户整形后的面部美学参数。
根据一个优选实施方式，整形请求图像为用户的整形参照三维图像；医疗美容云平台数据库中存储整形参照字典，整形参照字典包括整形参照三维图像和与该整形参照三维图像对应的面部美学参数。
本发明具有以下有益效果：
本发明通过对用户发送的面部三维图像和整形请求图像进行形态测量与分析，与传统的手工测绘和肉眼观察相比，更加简便、迅速。在满足大样本多参数测量的同时，还可精确测算细微差别或不规则面积，并可结合黄金分割规则等进行美学分析，帮助用户过滤掉整形结果将不符合美学规则的整形参照图像，并模拟生成符合美学规则的整形效果图，使用户可以提前预知按照整形请求图像进行整形后的最终效果，从而提升了医疗美容的体验。
附图说明
图1为一示例性实施例提供的医疗美容请求分析处理方法的流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施方式并参照附图，对本发明进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。
应当理解，尽管在本发明可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本发明范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。
参见图1，在一个实施例中，基于大数据的医疗美容请求分析处理方法可以包括以下步骤：
S1、医疗美容云平台接收用户客户端发送的医疗美容请求，医疗美容请求包括面部三维图像、整形部位信息和整形请求图像。
具体地，整形请求图像为用户整形部位的整形参照三维图像，医疗美容云平台的数据库中存储整形参照字典，整形参照字典包括整形参照三维图像和与该整形参照三维图像对应的面部美学参数。
优选地，用户客户端接收整形参照图像集，用户根据整形需求在整形参照图像集选取自己喜欢的整形参照图像，整形参照图像集中的整形参照图像以五官为分类标准进行分类存储。例如，用户想要对自己的鼻子进行整形，用户选择整形参照图像集中鼻子类目下某一整形参照图像并结合用户的面部三维图像生成医疗美容请求，并将其发送到医疗美容云平台。
优选地，整形参照图像集为用户可参考的整形图形的集合。
具体地，所述面部三维图像为用户通过面部扫描仪或其它取相仪器采集到的用户的面部三维图像，用于该用户基础相貌的参考。
可选地，医疗美容请求中包括用户指定想要整形的部位信息，例如用户指定的部位信息为唇部和鼻部。
S2、医疗美容云平台的面部识别模块根据面部三维图像获取第一面部美学参数。第一面部美学参数为面部识别模块根据用户的面部三维图像获取的用户当前的面部美学参数。
第一面部美学参数用于分析用户当前面貌，并作为整形的基础参考数据。
具体地，获取第一面部美学参数的过程包括：医疗美容云平台的面部识别模块获取用户的面部三维图像；
面部识别模块测量用户的面部三维图像中的所有面部美学参数；
面部识别模块将测量的所有面部美学参数进行数据处理得到第一面部美学参数。
具体地，面部美学参数包括：眼部美学参数、鼻部美学参数、唇部美学参数、颏部美学参数、眉部美学参数和耳部美学参数。
可选地，眼部美学参数包括外眦间距、内眦间距、角膜直径、睑裂上下径、睑裂左右径和重睑宽度。鼻部美学参数包括鼻长、鼻高、鼻宽、鼻尖。唇部美学参数包括口裂宽、口角间距、上唇厚度、下唇厚度和唇宽。耳部美学参数包括耳长和耳部对称度。颏部美学参数包括颏唇沟。眉部美学参数包括眉间距、眉长和眉宽。
S3、面部识别模块根据整形请求图像获取第二面部美学参数，第二面部美学参数为用户发送的整形请求图像对应的面部美学参数，所述整形请求图像为用户整形部位的整形参照三维图像。
具体地，面部识别模块根据整形请求图像获取第二面部美学参数的过程包括：面部识别模块从数据库中获取整形参照字典；
面部识别模块根据整形请求图像从整形参照字典中获取与所述整形请求图像对应第二面部美学参数。
可选地，如果面部识别模块没有从整形参照字典中获取到与所述请求图像对应的第二面部美学参数，面部识别模块将生成错误请求信息发送至用户客户端，以提示用户重新发送整形请求图像。
S4、面部融合模块根据第一面部美学参数、第二面部美学参数和面部美学规则执行面部美学验证。
具体地，面部美学验证包括面部融合模块从数据库中获取面部美学规则，所述面部美学规则为根据大众审美预先设置的用于评价整体面部的规则。
面部融合模块根据第一面部美学参数、第二面部美学参数生成面部美学验证数据，所述面部验证数据用于验证用户根据整形请求图像整形后的面部整体观感。面部融合模块分析面部美学验证数据是否符合面部美学规则。
在面部美学验证数据符合面部美学规则时，通过面部美学验证。
在面部美学验证数据不符合面部美学规则时，不通过面部美学验证。
可选地，所述面部美学规则为预先设定的美学的条件，所述条件包括每个整形部位的对称系数和黄金分割规则。
可选地，用户发送的整形请求图像与用户自身的面部三维图像五官差距明显，比如用户的嘴部整体大小小于整形请求图像的嘴部的整体大小，面部融合模块在生成面部美学验证数据之前计算整形请求图像与面部三维图像对应部位的比例，将第一面部美学参数和第二面部美学参数按比例进行适配。
可选地，面部融合模块在分析面部美学验证数据符合面部美学规则时，表示用户发送的整形请求图像适合作为该用户的整形参照，用户根据该整形请求图像整形后的容貌符合大众审美，面部融合模块将生成验证通过消息。
可选地，面部融合模块在分析面部美学验证数据不符合面部美学规则时，表示用户发送的整形请求图像不适合作为该用户的整形参照，用户根据该整形请求图像整形后的容貌不符合大众审美，面部融合模块将生成验证不通过消息，并根据用户的第一面部美学参数为用户推荐合适的整形请求图像，并将其与面部美学规则、不符合面部美学规则的面部美学验证数据一起发送至用户客户端，以供用户进行数据参考。
可选地，根据第一面部美学参数、第二面部美学参数和面部美学规则执行面部美学验证，可帮助用户过滤掉整形结果将不符合美学规则的整形参照图像，节约了用户时间和系统资源。
S5、在通过面部美学验证时，面部融合模块根据第一面部美学参数和第二面部美学参数生成整形效果美学参数。所述整形效果美学参数是根据用户发送的整形请求图像和用户面部三维图像生成的整形后的面部美学参数。
可选地，面部融合模块根据整形部位信息获取面部三维图像中对应整形部位的三维图像；
面部融合模块获取用户面部三维图像对应整形部位的三维图像与整形请求图像的面部比例；
面部融合模块根据面部比例和第二面部美学参数的数值调整第一面部美学参数以生成整形效果美学参数。
具体地，面部融合模块将第一面部美学参数中与第二面部美学参数有关的参数使用第二面部美学参数的参数值进行替换以得到整形效果美学参数。
可选地，面部融合模块根据第一面部美学参数、第二面部美学参数和用户面部三维图像对应部位的图像与整形请求图像的面部比例生成整形效果美学参数的过程包括：
面部融合模块选中第二面部美学参数中的一条面部美学参数。
面部融合模块选中第一面部美学参数中与该面部美学参数对应的面部美学参数。
面部融合模块根据选中的第二面部美学参数对第一面部美学参数相应的面部美学参数进行替换以得到融合面部美学参数。
面部融合模块保留得到融合面部美学参数作为第一融合面部美学参数，并在所述第一融合面部美学参数的基础上重复执行上述步骤，以获得第二、第三融合面部美学参数，直至第二面部美学参数完全替换第一面部美学参数。
面部融合模块根据若干条融合面部美学参数生成整形效果美学参数。
可选地，选中的第一面部美学参数中的一条参数为用户指定的整形部位的一条参数，例如用户指定的整形部位为鼻部，则面部融合模块选中第一面部美学参数的一条参数可以是鼻长参数，第二次循环选中的参数可为鼻宽参数，面部融合模块从第二面部美学参数中选择对应的鼻长参数和鼻宽参数。
具体地，整形效果美学参数为根据用户的整形请求模拟用户整形后的面部美学参数。
S6、面部融合模块根据整形效果美学参数和面部美学标准参数得到美学鉴定值，并将其发送给用户客户端，以供用户进行确认并根据美学鉴定值生成效果确认指令发送至面部生成模块；
具体地，面部融合模块根据整形效果美学参数生成整形效果美学矢量E，
E＝[e1,e2…en]
整形效果美学矢量E的元素表示美学评价指标的效果值，n表示美学评价指标的个数，en表示第n个美学评价指标的效果值；
面部融合模块根据面部美学标准参数生成面部美学标准矢量S，
S＝[s1,s2…sn]
面部美学标准矢量S的元素表示美学评价指标的标准值，n表示美学评价指标的个数，sn表示第n个美学评价指标的标准值。
具体地，面部融合模块根据整形效果美学矢量E和面部美学标准矢量S计算美学鉴定值q，
Figure BDA0002661789880000081
其中，n为美学评价指标的个数，i为美学评价指标的索引，pi为第i个美学评价指标的权重值，
Figure BDA0002661789880000082
w1为第一评价系数，w2为第二评价系数，第一评价系数和第二评价系数根据面部美学标准参数进行预设。
具体地，美学鉴定值为预测的用户根据整形请求图像进行整形后的面部的评分。
可选地，面部美学标准参数为预先设置的整个面部五官的标准参数。
可选地，美学评价指标包括：三线比例、鼻面角、额鼻角、鼻唇角、唇角、颅耳角、内眦睑裂角、外眦睑裂角。
可选地，对用户的整形效果参数进行美学鉴定生成美学鉴定值，用户根据美学鉴定值确认是否生成整形效果图，在美学鉴定值未达到用户的预期要求时，用户可以选择不生成整形效果图，确保了用户对最终模拟的整形效果图满意，避免用户对整形结果不满意而引起医疗纠纷，提高用户体验度。
面部融合模块将美学鉴定值发送到用户客户端进行确认，当用户客户端确认生成效果图时，发送效果确认指令到面部生成模块，面部生成模块响应于接收到的确认指令，根据整形效果美学参数生成三维整形效果图；用户客户端未确认生成效果图时，面部生成模块在一定时间内未接收到效果确认指令时不生成三维整形效果图。
S7、面部生成模块根据效果确认指令和整形效果美学参数生成三维整形效果图，并将其发送到用户客户端。
具体地，所述三维整形效果图为面部生成模块根据整形效果美学参数将面部三维图像中对应的五官的距离、大小进行调整后所得的图像。
本发明在生成用户整形效果图之前，将根据面部三维图像和整形请求图像得到的第一面部美学参数、第二面部美学参数进行面部美学验证，以判断用户提供的整形请求图像是否适合该用户，过滤掉整形结果将不符合人们审美规则的整形请求图像。在验证通过的情况下，根据第一面部美学参数、第二面部美学参数生成整形效果美学参数，将其与面部美学标准参数进行计算得到美学鉴定值，在用户对美学鉴定值满意的情况下生成该用户的三维整形效果图。
可选地，在一个实施例中，用于执行本发明方法的医美评价分析系统包括相互间具有通信连接的医疗美容云平台和用户客户端。用户客户端是指医美用户所使用的用户终端，其包括但不限于智能手机、平板电脑和智能穿戴设备。
医疗美容云平台包括面部识别模块、面部融合模块、面部生成模块和数据库。医疗美容云平台主要用于对用户客户端发送的医疗美容请求进行分析处理，以生成生成三维整形效果图。
用户客户端用于与医疗美容云平台进行交互，包括：发送医疗美容请求，生成效果确认指令，接收三维整形效果图。可选地，用户客户端还可以用于获取用户的面部三维图像。
具体的，医疗美容云平台接收用户客户端发送的医疗美容请求；医疗美容请求包括面部三维图像、整形部位信息和整形请求图像。
医疗美容云平台的面部识别模块根据面部三维图像获取第一面部美学参数。面部识别模块根据整形请求图像获取第二面部美学参数。
面部融合模块根据第一面部美学参数、第二面部美学参数和面部美学规则执行面部美学验证。在通过面部美学验证时，面部融合模块根据第一面部美学参数和第二面部美学参数生成整形效果美学参数。
面部融合模块根据整形效果美学参数和面部美学标准参数得到美学鉴定值，并将其发送给用户客户端。用户客户端根据美学鉴定值生成效果确认指令。
面部生成模块根据效果确认指令和整形效果美学参数生成三维整形效果图并将其发送到用户客户端。
本文可以在软件硬件元件或程序模块的一般上下文中描述各种技术。一般地，这些模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、元素、组件、数据结构等。本文所使用的术语“模块”，“功能”和“组件”一般表示软件、固件、硬件或其组合。本文描述的技术的特征是与平台无关的，意味着这些技术可以在具有各种处理器的各种计算平台上实现。
所描述的模块和技术的实现可以存储在某种形式的计算机可读介质上或者跨某种形式的计算机可读介质传输。计算机可读介质可以包括可由计算设备访问的各种介质。作为示例而非限制，计算机可读介质可以包括“计算机可读存储介质”和“计算机可读信号介质”。
另外，虽然上面参考特定模块讨论了特定功能，但是应当注意，本文讨论的各个模块的功能可以分为多个模块，和/或多个模块的至少一些功能可以组合成单个模块。另外，本文讨论的特定模块执行动作包括该特定模块本身执行动作，或者替换地该特定模块调用或以其他方式访问执行该动作的另一个组件或模块(或结合该特定模块一起执行动作)。因此，执行动作的特定模块可以包括执行动作的特定模块本身和/或执行动作的该特定模块调用或以其他方式访问的另一模块。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。

Claims (8)

1.一种基于大数据的医疗美容请求分析处理方法，其特征在于，医疗美容云平台接收用户客户端发送的医疗美容请求；医疗美容请求包括面部三维图像、整形部位信息和整形请求图像；
医疗美容云平台的面部识别模块根据面部三维图像获取第一面部美学参数；
面部识别模块根据整形请求图像获取第二面部美学参数；
面部融合模块根据第一面部美学参数、第二面部美学参数和面部美学规则执行面部美学验证；
在通过面部没学验证时，面部融合模块根据第一面部美学参数和第二面部美学参数生成整形效果美学参数；
面部融合模块根据整形效果美学参数和面部美学标准参数得到美学鉴定值，并将其发送给用户客户端；
用户客户端根据美学鉴定值生成效果确认指令；
面部生成模块根据效果确认指令和整形效果美学参数生成三维整形效果图，并将其发送到用户客户端。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，面部融合模块根据整形效果美学参数生成整形效果美学矢量E，
E＝[e1,e2…en]
整形效果美学矢量E的元素表示美学评价指标的效果值，n表示美学评价指标的个数，en表示第n个美学评价指标的效果值；
面部融合模块根据面部美学标准参数生成面部美学标准矢量S，
S＝[s1,s2…sn]
面部美学标准矢量S的元素表示美学评价指标的标准值，n表示美学评价指标的个数，sn表示第n个美学评价指标的标准值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，面部融合模块根据整形效果美学矢量E和面部美学标准矢量S计算美学鉴定值q，
Figure FDA0002661789870000011
其中，n为美学评价指标的个数，i为美学评价指标的索引，pi为第i个美学评价指标的权重值，
Figure FDA0002661789870000021
w1为第一评价系数，w2为第二评价系数，第一评价系数和第二评价系数根据面部美学标准参数进行预设。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，美学评价指标包括：三线比例、鼻面角、额鼻角、鼻唇角、唇角、颅耳角、内眦睑裂角、外眦睑裂角。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，面部美学验证包括：
面部融合模块从数据库中获取面部美学规则；
面部融合模块根据第一面部美学参数、第二面部美学参数生成面部美学验证数据，并分析面部美学验证数据是否符合面部美学规则；
在面部美学验证数据符合面部美学规则时，通过面部美学验证；
在面部美学验证数据不符合面部美学规则时，不通过面部美学验证。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，面部融合模块将第一面部美学参数中与第二面部美学参数有关的参数使用第二面部美学参数的参数值进行替换以得到整形效果美学参数。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，面部美学参数包括：眼部美学参数、鼻部美学参数、唇部美学参数、颏部美学参数、眉部美学参数和耳部美学参数。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，第一面部美学参数为根据用户的面部三维图像获取的用户当前的面部美学参数；第二面部美学参数为用户发送的整形请求图像对应的面部美学参数；整形效果美学参数为根据用户的整形请求模拟用户整形后的面部美学参数。
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