[发明专利]一种基于人工智能的皮肤老化程度识别方法、系统和装置

说明书

本发明公开一种基于人工智能的皮肤老化程度识别方法、系统和装置，属于计算机图像处理技术领域。本发明公开了一种基于人工智能技术自动评估皮肤老化程度的方法，该方法利用计算机自动读取用户上传的面部皮肤图像，然后通过人工智能皮肤老化程度评估模型对面部皮肤的老化程度进行分级，主要方式为通过建立皮肤老化程度检测模型检测皮肤区域是否有明显细皱纹、是否有色素不均、是否有明显粗糙。然后根据Global Score For Photoaging评分方法去计算皮肤老化程度评分。

技术领域

本发明涉及计算机图像处理技术领域，更具体地说，涉及一种基于人工智能的皮肤老化程度识别方法、系统和装置。

背景技术

随着年龄的增长，皮肤老化也随之而来。皮肤老化是一种皮肤功能衰老性损伤，使皮肤对机体的防护能力，调节能力等减退，因此皮肤不能适应内外环境的变化，出现颜色、色泽、形态、质感等外观整体状况的改变，主要临床表现为皮肤出现明显粗糙、明显的细皱纹或者出现皮肤色素不均的症状。近年来人们的生活质量不断提高，越来越多的人对自身的皮肤状况也越来越关注，皮肤老化更是大多数人关注的重点，所以科学规范精准的评估皮肤老化程度具有重大的社会意义。

目前在临床实践中，根据医生临床经验的不同对同一患者可能会做出不同皮肤老化评估结果，使用不同的皮肤老化治疗方案。这些治疗方案对患者的疗效不一，甚至有可能会对患者造成一些损害。因而科学、规范、准确的对面部皮肤老化进行评估就显得尤为重要。

中国专利申请一种智能人脸皮肤老化程度的识别与评估方法，申请号CN201910508742.8，公开日2019年9月6日，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。该方案未提供标准化的图像采集方案，采用的是传统图像处理的方法依据皱纹的图像特征，使用图像灰度化、高斯卷积、Hessian矩阵算法等计算方法直接对面部皮肤图像进处理，检测准确度无法保证，识别检测效果不好，且该方案并未建立患者数据中心，无法对患者数据进行分析。

发明内容

1.要解决的技术问题

针对现有技术中存在的皮肤老化程度的

针对上述问题，本发明提供一种基于人工智能的皮肤老化程度识别方法、系统和装置，基于人工智能技术，为皮肤老化程度的评估提供科学、规范、客观、稳定的评价标准，避免因临床经验的不同导致医生在评估皮肤老化程度的过程中造成的判断误差。同时也可以帮助医生更加准确客观的评估皮肤老化程度，建立用户档案方便有效的对用户皮肤老化程度变化趋势进行跟踪。

2.技术方案

本发明的目的通过以下技术方案实现。

一种基于人工智能的皮肤老化识别方法，包括以下步骤：

步骤一：采集面部图像，对采集的图像数据进行处理，得到第一对象区域、第二对象区域、第三对象区域和第四对象区域人脸图像；

步骤二：使用深度学习神经网络模型建立检测模型，检测第一对象区域、第二对象区域、第三对象区域和第四对象区域人脸图像的皮肤老化状态；

步骤三：根据步骤二中检测模型输出结果，计算面部皮肤老化值；

步骤四：建立用户档案，记录用户面部皮肤老化值及变化情况。