CN116077030A - 一种基于皮肤成分体积含量的肤质评价方法 - Google Patents
一种基于皮肤成分体积含量的肤质评价方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116077030A CN116077030A CN202310300867.8A CN202310300867A CN116077030A CN 116077030 A CN116077030 A CN 116077030A CN 202310300867 A CN202310300867 A CN 202310300867A CN 116077030 A CN116077030 A CN 116077030A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- skin
- evaluation
- content
- analysis area
- component
- 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
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 title claims abstract description 82
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 42
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 28
- XUMBMVFBXHLACL-UHFFFAOYSA-N Melanin Chemical compound O=C1C(=O)C(C2=CNC3=C(C(C(=O)C4=C32)=O)C)=C2C4=CNC2=C1C XUMBMVFBXHLACL-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 22
- 102000008186 Collagen Human genes 0.000 claims abstract description 14
- 108010035532 Collagen Proteins 0.000 claims abstract description 14
- 229920001436 collagen Polymers 0.000 claims abstract description 14
- BPYKTIZUTYGOLE-IFADSCNNSA-N Bilirubin Chemical compound N1C(=O)C(C)=C(C=C)\C1=C\C1=C(C)C(CCC(O)=O)=C(CC2=C(C(C)=C(\C=C/3C(=C(C=C)C(=O)N\3)C)N2)CCC(O)=O)N1 BPYKTIZUTYGOLE-IFADSCNNSA-N 0.000 claims abstract description 10
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims abstract description 7
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims abstract description 6
- UPYKUZBSLRQECL-UKMVMLAPSA-N Lycopene Natural products CC(=C/C=C/C=C(C)/C=C/C=C(C)/C=C/C1C(=C)CCCC1(C)C)C=CC=C(/C)C=CC2C(=C)CCCC2(C)C UPYKUZBSLRQECL-UKMVMLAPSA-N 0.000 claims abstract description 5
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 5
- 239000008280 blood Substances 0.000 claims abstract description 5
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 claims abstract description 5
- 150000001746 carotenes Chemical class 0.000 claims abstract description 5
- 235000005473 carotenes Nutrition 0.000 claims abstract description 5
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 claims abstract description 5
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 claims abstract description 5
- NCYCYZXNIZJOKI-UHFFFAOYSA-N vitamin A aldehyde Natural products O=CC=C(C)C=CC=C(C)C=CC1=C(C)CCCC1(C)C NCYCYZXNIZJOKI-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 5
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 10
- 239000004615 ingredient Substances 0.000 claims description 9
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims description 9
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims description 7
- 230000036555 skin type Effects 0.000 claims description 6
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 4
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 claims description 4
- 238000013210 evaluation model Methods 0.000 claims description 4
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 4
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 3
- 230000001174 ascending effect Effects 0.000 claims description 3
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 claims description 3
- 230000002500 effect on skin Effects 0.000 claims description 3
- 210000001061 forehead Anatomy 0.000 claims description 3
- 230000037311 normal skin Effects 0.000 claims description 3
- 230000036548 skin texture Effects 0.000 claims 1
- 210000003491 skin Anatomy 0.000 abstract description 204
- 238000012545 processing Methods 0.000 abstract description 3
- 210000004207 dermis Anatomy 0.000 abstract description 2
- 210000002615 epidermis Anatomy 0.000 abstract description 2
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 abstract description 2
- 238000013441 quality evaluation Methods 0.000 abstract description 2
- 230000003796 beauty Effects 0.000 description 9
- 206010015150 Erythema Diseases 0.000 description 4
- 230000001815 facial effect Effects 0.000 description 4
- 239000002537 cosmetic Substances 0.000 description 3
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 3
- 230000031700 light absorption Effects 0.000 description 3
- 239000004519 grease Substances 0.000 description 2
- 150000003278 haem Chemical class 0.000 description 2
- 239000002932 luster Substances 0.000 description 2
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 2
- 230000036564 melanin content Effects 0.000 description 2
- 239000011148 porous material Substances 0.000 description 2
- 238000011002 quantification Methods 0.000 description 2
- 230000005808 skin problem Effects 0.000 description 2
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 2
- 208000002874 Acne Vulgaris Diseases 0.000 description 1
- 206010013786 Dry skin Diseases 0.000 description 1
- 206010039792 Seborrhoea Diseases 0.000 description 1
- 206010000496 acne Diseases 0.000 description 1
- 230000000172 allergic effect Effects 0.000 description 1
- 208000010668 atopic eczema Diseases 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 239000003157 biological pigment Substances 0.000 description 1
- 230000008081 blood perfusion Effects 0.000 description 1
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000037336 dry skin Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000007935 neutral effect Effects 0.000 description 1
- 230000037312 oily skin Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000000258 photobiological effect Effects 0.000 description 1
- 239000000049 pigment Substances 0.000 description 1
- 238000011158 quantitative evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000037075 skin appearance Effects 0.000 description 1
- 230000037394 skin elasticity Effects 0.000 description 1
- 241000894007 species Species 0.000 description 1
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 1
- 238000004383 yellowing Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/0059—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence
- A61B5/0075—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence by spectroscopy, i.e. measuring spectra, e.g. Raman spectroscopy, infrared absorption spectroscopy
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/44—Detecting, measuring or recording for evaluating the integumentary system, e.g. skin, hair or nails
- A61B5/441—Skin evaluation, e.g. for skin disorder diagnosis
- A61B5/443—Evaluating skin constituents, e.g. elastin, melanin, water
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Dermatology (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
Abstract
本发明属于图像分析及处理领域，具体的说，基于皮肤成分体积含量的肤质评价方法。所述方法分别采集人脸三个部位的皮肤的高光谱图像，利用皮肤高光谱重建算法，获得分析面积内每个像素的9个皮肤成分含量，9个皮肤成分分别为：优黑素、褐黑素、黑色素、胡萝卜素、胆红素、血氧浓度、表皮水分、真皮水分、胶原蛋白，并通过下述方法获得三类指标：①9个皮肤成分均值，用于定量的肤质分析和产品功效评价；②6个维度评价指数，分别为：肤白、肤黄、肤红、水分、胶原、均匀性，基于人脸皮肤样本数据库阈值，从6个视觉维度评价；③综合评价，基于人脸皮肤样本数据库，进行等级评价和排位（百分位数）。支持个性化肤质评价。
Description
技术领域
本发明属于图像分析及处理领域，具体的说，基于皮肤成分体积含量（以下简称含量）的肤质评价方法。
背景技术
目前，在肤质评价领域主要有下列类型的方法和指标：
1）一种肤质检测系统及方法（申请号：20150025316.0）。通过对六种分析算法，对皮肤图像信息进行处理，得到皮肤的水分、油分、肤色、纹理、色斑、毛孔等光滑度、色斑等反映肤质的数据。这些指标中，与皮肤生物学成分相近的有：①水分：获得水分的方法是，选择几张皮肤颜色具有代表性的图片来，作为不同含水量等级的参照物，然后计算待检测图像的颜色与参照图像颜色之间的距离，从而判断属于哪个等级。所以，这个水分并非皮肤生物学成分物理量，而是认为与水分含量相关的颜色，且不是定量的。②肤色：直接利用灰度值评价皮肤黑与白。因此这个肤色亦并非皮肤生物学色素成分，而是认为与黑白相关的灰度值。
2）一种基于云平台的皮肤检测装置（申请号：201911233243.9）。通过算法对皮肤图像进行特征提取，判断皮肤的类别：干性皮肤、油性皮肤、中性皮肤、混合性皮肤、过敏性皮肤等。这些类别的划分并不依赖定量的皮肤的生物学成分含量。
3）一种人脸皮肤肤质的检测方法（申请号：201910181670.0）。对圆形皮肤问题，利用分类器对如痤疮、斑点、痣、毛孔等皮肤问题的严重程度进行分析。这些特征及分级并不依赖定量的皮肤的生物学成分含量。
4）对采集到的肤质数据进行处理的方法、装置及系统（申请号：201410776475.X）。其测试指标与方法包括：肤质区域的温度信号（热红外成像仪）；肤质区域的血液灌注信号（多普勒成像仪）；肤质区域的血红素和黑色素的含量（窄波光谱方式）；肤质区域弹性值（吸力和拉伸）；肤质区域的含水量（水分电容测试方式）；肤质区域的油脂量（油脂测试设备）；肤质区域的色泽光泽度（镜面光泽度测定方式）。与皮肤生物学成分相近的有：①血红素和黑色素的含量；目前只有高光谱才能表达皮肤生物学成分的基本光学性质，窄波光谱方式不能得到准确的皮肤生物学成分的量化值。②水分含量：是以水分电容测试方式获得的，是水分的相关量，并非物理量。③弹性值：是以吸力和拉伸的方式获得的，而有关研究证明，皮肤的弹性与皮肤的胶原蛋白成分强相关。
基于皮肤高光谱图像利用皮肤高光谱仿真算法来计算皮肤光吸收与散射相关的生物学参数一直是申请人的重点研究领域，并已经进行了多项的专利申请，包括：申请号201610181986 .6、“一种人皮肤光谱的建模方法以及高拟合度的多个皮肤参数的数学建模方法”；申请号201610182873.8、“一种利用数学模型计算人皮肤光吸收相关的19个生物学参数的方法”；申请号20160309831.6、“一种利用数学模型计算人皮肤胶原蛋白相关3个参数的方法”等。特别是上述专利技术首次实现了基于皮肤高光谱图像通过皮肤光生物学建模计算皮肤光吸收与散射相关的19个生物学参数，其中包括本专利所涉及的优黑素、褐黑素、黑色素、胡萝卜素、胆红素、血氧浓度、表皮水分、真皮水分、胶原蛋白等皮肤成分体积含量的计算。
发明内容
本发明的目的在于：从美容视觉的角度、从人脸皮肤美容产品分类的角度、从美容客户容易理解的角度，提出了一种基于皮肤成分定量数据的新的肤质评价模型，包括肤白、肤黄、肤红、水分、胶原、均匀性等6个肤质评价维度和基于真实数据的皮肤肤质总体评价，以适应皮肤美容的应用场景，方便与美容理解和获得量化数据，支持建立个性化精品服务。
本发明的技术方案如下：
一种基于皮肤成分体积含量的肤质评价方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
（1）分别采集人脸三个部位的皮肤的高光谱图像，即额头、左侧脸颊、右侧脸颊，并对三个部位分别进行下述相同的处理；
（2）选择高光谱图像中拟分析皮肤的中心点位置，以此为中心划定一个至少大于5mmx5mm的正方形，称为分析面积；
（3）利用皮肤高光谱重建算法，获得分析面积内每个像素的9个皮肤成分含量，并分别计算分析面积所有像素的9个皮肤成分含量的均值，称为含量均值；
9个皮肤成分分别为：优黑素、褐黑素、黑色素、胡萝卜素、胆红素、血氧浓度、表皮水分、真皮水分、胶原蛋白；
（4）从人脸皮肤样本数据库中统计，分别获得9个皮肤成分含量均值的阈值，并分别转换成皮肤成分评价指数，由0-100代表该皮肤成分对视觉的影响由差到好；
（5）将9个皮肤成分归类为6个肤质评价维度，分别为：肤白、肤黄、肤红、水分、胶原、均匀性，并依据各皮肤成分对相关肤质评价维度的影响力系数建立6个肤质评价指数公式；
（6）依据采集的分析面积9个皮肤成分含量均值，形成6个维度的肤质评价指数，施画六边形肤质评价图；每个维度包含2个指标：该维度相关成分均值、肤质评价指数。
进一步的，所述步骤（2）中分析面积皮肤选择没有异常斑点的正常皮肤，采用10mmx10mm的分析面积。
进一步的，所述步骤（3）皮肤成分分析面积内含量均值的计算方法为：
其中：表示区域内第个像素的成分体积含量；表示分析面积内像素总数量； 表示分析面积内成分的平均体积含量。
进一步的，所述步骤（4）中所述人脸皮肤样本数据库为人脸皮肤实测数据库，9个皮肤成分阈值为分析面积均值的阈值，其中：
皮肤成分含量阈值的取值方法为：
① 下阈值=最小值升序5%处的皮肤成分含量均值；
② 上阈值=最大值降序5%处的皮肤成分含量均值。
进一步的，将实测数据转化为皮肤成分评价指数的方法如下：
对于实测数据越高评价指数越高的数据采用：
对于实测数据越低评价指数越高的数据采用：
测试皮肤的皮肤成分含量均值小于下阈值的记为下阈值处理，大于上阈值的记为上阈值处理；由0-100代表该皮肤成分对视觉的影响由差到好。
进一步的，所述步骤（5）中6个肤质评价维度与皮肤成分的关系可以表述为：
其中，均为系数，为区域内第个像素的黑色素体积含量，为该区域的平均黑色素体积含量。
进一步的，所述步骤（7）中所述评价模型包含3类指标：分析面积9个皮肤成分含量指标、分析面积6个肤质评价指数指标和综合评价指标；其中综合评价指标包含以下两项：
1）基于皮肤样本数据库和AI深度学习技术，对分析面积的肤质进行综合分级评价，分为5个评价等级：肤靓、肤佳、肤好、肤良、一般；
2）按人种、性别、部位、年龄区间，在基于六个维度对皮肤指数评价的基础上，通过加权求和计算出所测分析面积在样本数据库中的位置（百分位数）；
肤质评价的计算方法：
其中，表示肤质评价指数，表示肤质评价权重；，设定权重和为1，这样可保证评价指数加权和的范围在0到100之间；
本发明的有益效果在于：
1）皮肤怎么样，是由成分决定的。像皮肤的色泽、润泽和弹性等是由于皮肤色素、水分、胶原蛋白等含量的不同，是其反映皮肤表象的内在机理，是肤质评价和人脸皮肤美容产品功效评价的关键技术，是差异化服务的依据。皮肤成分无创定量检测技术的核心是“定量”，从而实现了主观指标客观化，为肤质评价建立了一把“尺子”。由于皮肤成分的定量，使我们能够从皮肤机理上对肤质情况及其差异进行准确的解释；同样由于皮肤成分定量，我们能够对皮肤美容产品的功效进行验证、特别是能够提供“即时可见”的功效评价服务。
2）在皮肤成分定量数据的基础上，本申请专利从美容视觉的角度、从人脸皮肤美容产品分类的角度、从美容客户容易理解的角度，提出了一种基于皮肤成分定量数据的新的肤质评价模型，包括肤白、肤黄、肤红、水分、胶原、均匀性等6个肤质评价维度、和基于真实数据的皮肤肤质总体评价，以适应皮肤美容的应用场景，方便与美容理解和获得量化数据，支持建立个性化精品服务。
附图说明
图1是本发明的流程图。
图2是本发明的六边形肤质评价示意图。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明的具体技术方案阐述如下。
要说明的是，本发明中“含量”，均指体积含量。
图1是本发明的流程图。本发明一种基于皮肤成分体积含量的肤质评价方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
（1）分别采集人脸三个部位的皮肤的高光谱图像，即额头、左侧脸颊、右侧脸颊，并对三个部位分别进行下述相同的处理；
（2）选择高光谱图像中拟分析皮肤的中心点位置，以此为中心划定一个至少大于5mmx5mm的正方形，称为分析面积；优先选择没有异常斑点的正常皮肤，采用10mmx10mm的分析面积，一定面积的皮肤成分含量均值可以消除单个像素皮肤成分含量特异性的影响；
（3）利用皮肤高光谱重建算法，获得分析面积内每个像素的9个皮肤成分含量，并分别计算分析面积所有像素的9个皮肤成分含量的均值，称为含量均值；
9个皮肤成分分别为：优黑素、褐黑素、黑色素、胡萝卜素、胆红素、血氧浓度、表皮水分、真皮水分、胶原蛋白；
（4）从人脸皮肤样本数据库中统计，分别获得9个皮肤成分含量均值的阈值，并分别转换成皮肤成分评价指数，由0-100代表该皮肤成分对视觉的影响由差到好；
（5）将9个皮肤成分归类为6个肤质评价维度，分别为：肤白、肤黄、肤红、水分、胶原、均匀性，并依据各皮肤成分对相关肤质评价维度的影响力系数建立6个肤质评价指数公式；
（6）依据采集的分析面积9个皮肤成分含量均值，形成6个维度的肤质评价指数，施画六边形肤质评价图，如图2所示。每个维度包含2个指标：该维度相关成分均值、肤质评价指数。
其中，所述步骤（3）皮肤成分分析面积内含量均值的计算方法为：
其中：表示区域内第个像素的成分体积含量；表示分析面积内像素总数量； 表示分析面积内成分的平均体积含量。
皮肤成分分析面积含量均值为皮肤生物学参数物理量，用于从皮肤内在机理上定量解释皮肤的组分情况，和以时间轴比较皮肤组分变化情况。
其中，步骤（4）中所述人脸皮肤样本数据库为人脸皮肤实测数据库，9个皮肤成分阈值为分析面积均值的阈值，其中：
皮肤成分含量阈值的取值方法为：
① 下阈值=最小值升序5%处的皮肤成分含量均值；
② 上阈值=最大值降序5%处的皮肤成分含量均值。
阈值也可按人种、部位、性别、年龄区间进一步细分。另外，数据库的阈值是动态的，随着数据的增加而有所波动。
将实测数据转化为皮肤成分评价指数的方法如下：
对于实测数据越高评价指数越高的数据采用：
对于实测数据越低评价指数越高的数据采用：
测试皮肤的皮肤成分含量均值小于下阈值的记为下阈值处理，大于上阈值的记为上阈值处理；由0-100代表该皮肤成分对视觉的影响由差到好。
皮肤成分评价指数是从皮肤成分对人的视觉（美容）影响的角度，以指数指标的形式进行定量评价。
步骤（5）中6个肤质评价维度与皮肤成分的关系可以表述为：
其中，均为系数，为区域内第个像素的黑色素体积含量，为该区域的平均黑色素体积含量。
肤质评价维度是从人的视觉（美容）分类角度的6个维度、以归一化指数指标进行定量评价。
步骤（7）中所述评价模型包含3类指标：分析面积9个皮肤成分含量指标、分析面积6个肤质评价指数指标和综合评价指标；其中综合评价指标包含以下两项：
1）基于皮肤样本数据库和AI深度学习技术，对分析面积的肤质进行综合分级评价，分为5个评价等级：肤靓、肤佳、肤好、肤良、一般；
2）按人种、性别、部位、年龄区间，在基于六个维度对皮肤指数评价的基础上，通过加权求和计算出所测分析面积在样本数据库中的位置（百分位数）；
肤质评价的计算方法：
其中，表示肤质评价指数，表示肤质评价权重；，设定权重和为1，这样可保证评价指数加权和的范围在0到100之间。
本发明基于皮肤样本数据库和AI深度学习技术，将采集的皮肤分析面积进行综合评价，分为五个评价等级：肤靓、肤佳、肤好、肤良、一般；并按人种、性别、部位、年龄区间，依据六边形评价图的肤质评价指数加权和，得到所测分析面积在样本数据库中的位置，以百分位数形式表达。
Claims (7)
1.一种基于皮肤成分体积含量的肤质评价方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
（1）分别采集人脸三个部位的皮肤的高光谱图像，即额头、左侧脸颊、右侧脸颊，并对三个部位分别进行下述相同的处理；
（2）选择高光谱图像中拟分析皮肤的中心点位置，以此为中心划定一个至少大于5mmx5mm的正方形，称为分析面积；
（3）利用皮肤高光谱重建算法，获得分析面积内每个像素的9个皮肤成分含量，并分别计算分析面积所有像素的9个皮肤成分含量的均值，称为含量均值；
9个皮肤成分分别为：优黑素、褐黑素、黑色素、胡萝卜素、胆红素、血氧浓度、表皮水分、真皮水分、胶原蛋白；
（4）从人脸皮肤样本数据库中统计，分别获得9个皮肤成分含量均值的阈值，并分别转换成皮肤成分评价指数，由0-100代表该皮肤成分对视觉的影响由差到好；
（5）将9个皮肤成分归类为6个肤质评价维度，分别为：肤白、肤黄、肤红、水分、胶原、均匀性，并依据各皮肤成分对相关肤质评价维度的影响力系数建立6个肤质评价指数公式；
（6）依据采集的分析面积9个皮肤成分含量均值，形成6个维度的肤质评价指数，施画六边形肤质评价图；每个维度包含2个指标：该维度相关成分均值、肤质评价指数。
2.根据权利要求1所述的一种基于皮肤成分体积含量的肤质评价方法，其特征在于：所述步骤（2）中分析面积皮肤选择没有异常斑点的正常皮肤，采用10mmx10mm的分析面积。
3.根据权利要求1所述的一种基于皮肤成分体积含量的肤质评价方法，其特征在于：
所述步骤（3）皮肤成分分析面积内含量均值的计算方法为：
，
其中：表示区域内第个像素的成分体积含量；表示分析面积内像素总数量； 表示分析面积内成分的平均体积含量。
4.根据权利要求1所述的一种基于皮肤成分体积含量的肤质评价方法，其特征在于，所述步骤（4）中所述人脸皮肤样本数据库为人脸皮肤实测数据库，9个皮肤成分阈值为分析面积均值的阈值，其中：
皮肤成分含量阈值的取值方法为：
① 下阈值=最小值升序5%处的皮肤成分含量均值；
② 上阈值=最大值降序5%处的皮肤成分含量均值。
5.根据权利要求4所述的一种基于皮肤成分体积含量的肤质评价方法，其特征在于，将实测数据转化为皮肤成分评价指数的方法如下：
对于实测数据越高评价指数越高的数据采用：
；
对于实测数据越低评价指数越高的数据采用：
；
测试皮肤的皮肤成分含量均值小于下阈值的记为下阈值处理，大于上阈值的记为上阈值处理；由0-100代表该皮肤成分对视觉的影响由差到好。
6.根据权利要求1所述的一种基于皮肤成分体积含量的肤质评价方法，其特征在于：所述步骤（5）中6个肤质评价维度与皮肤成分的关系可以表述为：
，
，
，
，
，
，
其中，均为系数，为区域内第个像素的黑色素体积含量，为该区域的平均黑色素体积含量。
7.根据权利要求1所述的一种基于皮肤成分体积含量的肤质评价方法，其特征在于：
所述步骤（7）中所述评价模型包含3类指标：分析面积9个皮肤成分含量指标、分析面积6个肤质评价指数指标和综合评价指标；其中综合评价指标包含以下两项：
1）基于皮肤样本数据库和AI深度学习技术，对分析面积的肤质进行综合分级评价，分为5个评价等级：肤靓、肤佳、肤好、肤良、一般；
2）按人种、性别、部位、年龄区间，在基于六个维度对皮肤指数评价的基础上，通过加权求和计算出所测分析面积在样本数据库中的位置，以百分位数表示；
肤质评价的计算方法：
，
其中，表示肤质评价指数，表示肤质评价权重；，设定权重和为1，这样可保证评价指数加权和的范围在0到100之间。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310300867.8A CN116077030A (zh) | 2023-03-27 | 2023-03-27 | 一种基于皮肤成分体积含量的肤质评价方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310300867.8A CN116077030A (zh) | 2023-03-27 | 2023-03-27 | 一种基于皮肤成分体积含量的肤质评价方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116077030A true CN116077030A (zh) | 2023-05-09 |
Family
ID=86199418
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310300867.8A Pending CN116077030A (zh) | 2023-03-27 | 2023-03-27 | 一种基于皮肤成分体积含量的肤质评价方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116077030A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117520997A (zh) * | 2024-01-05 | 2024-02-06 | 广州她尔智能机器人科技有限公司 | 一种用于美容机器人的数据处理方法及系统 |
-
2023
- 2023-03-27 CN CN202310300867.8A patent/CN116077030A/zh active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117520997A (zh) * | 2024-01-05 | 2024-02-06 | 广州她尔智能机器人科技有限公司 | 一种用于美容机器人的数据处理方法及系统 |
| CN117520997B (zh) * | 2024-01-05 | 2024-04-02 | 广州她尔智能机器人科技有限公司 | 一种用于美容机器人的数据处理方法及系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN106529429B (zh) | 一种基于图像识别的面部皮肤分析系统 | |
| CN109961426B (zh) | 一种人脸皮肤肤质的检测方法 | |
| TWI514291B (zh) | 年齡估計方法 | |
| US8094186B2 (en) | Skin condition diagnosis system and beauty counseling system | |
| CN112396573A (zh) | 基于图像识别的面部皮肤分析方法及系统 | |
| KR100714669B1 (ko) | 피부 분석방법 | |
| CN110097034A (zh) | 一种智能人脸健康程度的识别与评估方法 | |
| US20080304736A1 (en) | Method of estimating a visual evaluation value of skin beauty | |
| TWI452998B (zh) | System and method for establishing and analyzing skin parameters using digital image multi-area analysis | |
| JP2012245356A (ja) | 皮膚又は外皮の色調を特徴付けるための方法 | |
| CN108024719B (zh) | 肌肤的光泽评价装置、光泽评价方法及记录介质 | |
| KR20140112046A (ko) | 피부 부위 상의 피부 징후를 검출하고 정량화하는 방법과 장치 | |
| JP2007252891A (ja) | 肌の美しさの目視評価値の推定方法 | |
| CN103034874A (zh) | 基于中医望诊的面部光泽分析方法 | |
| CN116077030A (zh) | 一种基于皮肤成分体积含量的肤质评价方法 | |
| JP2009082338A (ja) | エントロピーを用いた肌の鑑別方法 | |
| TWI430776B (zh) | 智慧型影像膚質檢測系統及方法 | |
| KR101633345B1 (ko) | 목 피부 나이 판별 방법 및 키트 | |
| CN110135357B (zh) | 一种基于远程遥感的幸福感实时检测方法 | |
| Khurshid et al. | Image processing to quantitate hemoglobin level for diagnostic support | |
| CN115699113A (zh) | 用于皮肤测试、定制配方和化妆品生产的智能系统 | |
| CN109145724B (zh) | 基于人物面部图像特征分析的“四季型人”自动判别方法 | |
| JP2021178128A (ja) | 唇年齢又は唇印象による唇の評価方法 | |
| CN114691968A (zh) | 一种护肤推荐方法和系统 | |
| CN112053344A (zh) | 基于大数据算法的肤质检测方法系统和设备 |
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 |