[发明专利]一种智能人脸皮肤老化程度的识别与评估方法

说明书

本发明公开了一种智能人脸皮肤老化的识别与评估方法，所述方法包括：图像采集与预处理。采集用于评估人脸皮肤老化程度的人脸图像，将图像从RGB图转化为灰度图，在灰度图像上进行高斯卷积、Hessian矩阵算法计算得到二值图像；皱纹检测与筛选。二值图像中值为1的区域为疑似皱纹区域，根据其最小外接矩形，根据其长边、短边及长边倾斜角，判定疑似皱纹区域是否为真实皱纹，处理得到新的皱纹二值图像；提取皱纹特征。皱纹二值图像中值为1的区域为真实皱纹区域，提取人脸皱纹特征，包括皱纹数量，皱纹最大连通长度、最大宽度，皱纹颜色深度程度，皱纹最小外接矩形面积；评估人脸皮肤老化程度。由人脸皱纹特征加权综合计算得到人脸皮肤老化程度、人脸皮肤视觉老化程度。本发明实现了通过快速准确检测人脸皱纹指标综合评判人脸皮肤老化程度，并提供量化指标。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种用于人脸皮肤老化程度的识别与评估的图像处理方法。

背景技术

随着美容美肤行业的不断发展，人们对皮肤质量的关注度提升，如何检测及量化人脸老化程度皮肤指标成为一项关键技术。目前国内对于人脸皮肤的老化程度的评价大多基于临床医师的主管评估而非计算机视觉的客观评估，主要侧重于评估皱纹的严重程度，不能很好地准确定位脸部皱纹位置及提供量化指标。鉴于上述困扰，十分有必要设计一种可以快速准确检测人脸皮肤皱纹并对其分析提供老化程度量化指标的方法。

在人脸关于老化程度评估中，皱纹占主要的比重，现有的专利并未涉及关于人脸老化程度的识别评价方法，如CN109299633A提出了基于灰度分类的皱纹检测方法，但并未描述具体皱纹及老化程度指标评价方法；如CN108334836A提出了一种皮肤皱纹评估方法及系统，但描述的方法基于云端且采取的方法为光度立体法，对环境要求高，适用性较差；如CN109086688A提出的一种脸部皱纹检测方法、装置、计算机设备和存储介质则并未提取皱纹数量，皱纹最大连通长度、最大宽度、颜色深度程度等详细特征。

1)、“皱纹检测方法、系统、设备及介质”，专利号CN109299633A。该发明公开了一种皱纹检测方法、系统、设备及介质。其中，所述皱纹检测方法包括：对所获取的面部图像进行具有方向性的灰度过滤处理，以突出沿相应方向延伸的像素灰度；将过滤处理后的面部图像进行基于灰度的分类处理以得到候选皱纹图像；对所得到的候选皱纹图像进行评估以得到目标皱纹图像。该方法提及了一种皱纹图像的提取方法，但其并未描述具体的评价方法。

2)、“一种皮肤皱纹评估方法及系统”，专利号CN108334836A。该发明公开了一种皮肤皱纹评估方法及系统，属于皮肤检测技术领域：方法包括在不同的光源照射下，采用图像采集装置分别拍摄关联于同一张人脸的人脸图像，皮肤检测镜将人脸图像发送至云服务器中；云服务器通过光度立体法处理得到各个像素点的单位法向量；云服务器根据单位法向量处理得到各个像素点的表面深度信息，并随后形成人脸的脸部立体图像；云服务器采用预先训练形成的皮肤皱纹评估模型对脸部立体图像进行判断，以得到对应的皮肤皱纹评估结果并输出。该方法提供了基于云端深度学习的皱纹检测方法，但采取的方法为光度立体法，对环境要求高，适用性较差。

3)、“脸部皱纹检测方法、装置、计算机设备和存储介质”，专利号CN109086688A。该发明涉及一种脸部皱纹检测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括获取脸部图像，并标记所述脸部图像的脸部特征点根据所述脸部图像的脸部特征点，划分所述脸部图像的皱纹区域，并确定所述皱纹区域的皱纹类型根据所述皱纹区域的皱纹类型，提取所述皱纹区域内的区域图像获取所述区域图像的皱纹特征分量根据所述区域图像的皱纹特征分量进行皱纹检测。根据本申请，即使人脸某个区域中存在有较为细微的皱纹，或者人脸某个区域存在不规则的脸部特征，也可以进行准确的检测，提升了皱纹检测的准确性。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种智能人脸皮肤老化程度的识别与评估方法，以满足快速准确检测人脸皮肤老化程度并提供量化指标的要求，提高测量效率和测量方法的适用性。

本发明的目的通过以下的技术方案来实现：