[发明专利]一种智能人脸皮肤老化程度的识别与评估方法

权利要求书

1.一种智能人脸皮肤老化的识别与评估方法，其特征在于，所述方法包括：图像采集与预处理；皱纹检测与筛选；提取皱纹特征以及评估人脸皮肤老化程度；具体包括如下步骤：

A采集用于评估人脸皮肤老化程度的人脸图像I_face，将图像从RGB图转化为灰度图I_grey，在灰度图像I_grey上进行高斯卷积、Hessian矩阵算法计算得到二值图像I_det；

B二值图像I_det中值为1的区域为疑似皱纹区域R_detn，根据疑似皱纹区域最小外接矩形r_detn，根据疑似皱纹区域长边l_detn、短边b_detn及长边倾斜角θ_detn，判定疑似皱纹区域R_detn是否为真实皱纹区域，处理得到新的皱纹二值图像I_W；

C皱纹二值图像I_W中值为1的区域为真实皱纹区域R_Wm，提取人脸皱纹特征F，包括皱纹数量M，皱纹最大连通长度L_Wm、最大宽度B_Wm，皱纹颜色深度程度g_Wm，皱纹最小外接矩形面积s_Wm；

D由人脸皱纹特征F加权综合计算得到人脸皮肤老化程度S_W、人脸皮肤视觉老化程度S_vis；

所述步骤B中判定疑似皱纹区域R_detn是否为真实皱纹区域R_Wm的方法为：

设置皱纹最小长度极限l_min、最大短长边比r_max，设在二值图像I_det上提取到的疑似皱纹区域共有N个，分别为R_det1,R_det2…R_detn…R_detN，设第n个疑似皱纹区域R_detn最小外接矩形r_detn；

得到r_detn的长边l_detn、短边b_detn及长边倾斜角θ_detn，只有同时符合长度不小于皱纹长度极限l_min、比例不超过短长边比极限r_max，疑似皱纹区域R_detn才是皱纹，保留该区域像素值为1，反之则将该区域像素值变换为0；

故经判断所有N个疑似皱纹区域R_detn后，可以得到一张新的皱纹二值图像I_W，这时候皱纹二值图像I_W上的值为1区域为真实皱纹。

2.如权利要求1所述的智能人脸皮肤老化的识别与评估方法，其特征在于，所述步骤A中通过在灰度图像I_grey上进行高斯卷积、Hessian矩阵算法计算得到二值图像I_det具体流程为：

其中：H_a、H_b和H_c是图像I_grey的二阶导数输出，H_a、H_b的近似值是图像I_grey和两个高斯核g₁(σ)、g₂(σ)的卷积，H_c是H_a的转置矩阵，σ为高斯核的二阶导数生成的探测内核的尺度；

在不同尺度的Hessian矩阵H(x,y,σ)中找到最大的滤波器响应并进行二值化处理；

其中σ_min和σ_max是预期从H(x,y,σ)找到相关结构的最小和最大尺度，I_det(x,y)为将L(x,y)进行二值化处理后的二值图像。