[发明专利]一种关于中医体质的脸型分类方法、系统和计算机可读存储介质

说明书

本发明提供一种关于中医体质的脸型分类方法、系统和计算机可读存储介质，所述方法包括：获取训练用的人脸样本图像，并构建特征库；根据所述特征库中的人脸样本图像，并采用机器学习算法训练得到关于中医体质的脸型分类模型；获取待分类的人脸图像；采用所述关于中医体质的脸型分类模型对待分类的人脸图像进行分类，得到对应的分类结果信息并进行显示；本发明通过能够根据具有判别力的人脸图像数据，自动输出关于中医体质的脸型的分类结果；相较于传统的人为分类方式，本发明的关于中医体质的脸型分类方法自动化程度高，有效节省了人力成本；同时，不受人为主观因素的影响，分类准确度高。

技术领域

本发明涉及机器学习和图像处理技术领域，尤其涉及一种关于中医体质的脸型分类方法、系统和计算机可读存储介质。

背景技术

现有中医技术通过准确地辨别患者中医体质类别就可初步对其进行大致的脏腑经络病位辨证定位，为临床用药和养生保健提供依据，并结合人体测量学，对面部特征进行的客观化，还经过了临床采集病例，专家标注等过程，对面部特征进行了研究。

现阶段图像识别技术一般分为人脸识别与商品识别，人脸识别主要运用在安全检查、身份核验与移动支付中；商品识别主要运用在商品流通过程中，特别是无人货架、智能零售柜等无人零售领域。

因此，在当前的人工智能环境下，亟需一种基于机器学习的关于中医体质的脸型分类方法，来替代传统医生人为的分类方式。

发明内容

为了解决上述至少一个技术问题，本发明提出了一种关于中医体质的脸型分类方法、系统和计算机可读存储介质。

为了实现上述目的，本发明第一方面提出了一种关于中医体质的脸型分类方法，包括：

获取训练用的人脸样本图像，并构建特征库；

根据所述特征库中的人脸样本图像，并采用机器学习算法训练得到关于中医体质的脸型分类模型；

获取待分类的人脸图像；

采用所述关于中医体质的脸型分类模型对待分类的人脸图像进行分类，得到对应的分类结果信息并进行显示。

本方案中，获取训练用的人脸样本图像，并构建特征库，还包括：

获取人脸样本图像，进行特征提取，立体匹配，并对所述人脸样本图像进行双目视觉三维重建人脸样本模型；

接收对所述人脸样本图像标注的关于中医体质的脸型类别标签；

从所述人脸样本模型下测量人脸n个关键点和个距离，利用特征选择的方式，选择具有判别力的m个人脸特征，并建立m个人脸特征与关于中医体质的脸型类别标签的对应关系，得到一个训练样本；

收集多个训练样本，并构建所述特征库。

本方案中，获取待分类的人脸图像，还包括：

获取待分类的人脸图像，进行特征提取，立体匹配，并对所述人脸图像进行双目视觉三维重建人脸模型；

获取待分类的人脸模型的人脸特征。

进一步的，采用所述关于中医体质的脸型分类模型对待分类的人脸图像进行分类，得到对应的分类结果信息并进行显示，还包括：

根据所述人脸特征，采用所述关于中医体质的脸型分类模型对待分类的人脸图像进行分类，得到对应的分类结果信息并进行显示。

优选的，所述人脸特征为额宽、颧宽、下颚宽、额长、中庭长、下庭长、眼长、眼宽、鼻长、鼻宽、鼻高、人中长度、唇宽、上唇高、下唇高、唇高、下颚的一种或几种。

优选的，所述机器学习算法为随机森林算法、梯度提升机算法、K近邻算法、支持向量机算法、AdaBoost算法、分类决策树算法的一种或几种。