[发明专利]应用于美容医疗的人工智能辅助评估方法

权利要求书

1.一种应用于美容医疗的人工智能辅助评估方法，其特征在于，至少包括下列步骤：

(a)提供一受测者的一实时人脸表情评估结果；以及

(b)基于搭配一医疗知识规则模块及一美容医疗辅助评估结果历史数据库中的至少一者，以针对该实时人脸表情评估结果执行一人工智能美容医疗辨识分析程序，并产生输出一实时美容医疗辅助评估结果；

其中，该步骤(a)至少包括下列步骤：

(a1)执行一人工智能影像侦测程序，以取得该受测者的一实时脸部影像；

(a2)基于该实时脸部影像，以执行一人工智能影像校准与特征撷取程序，并藉以取得一脸部表面与几何特征信息；

(a3)基于该脸部表面与该几何特征信息，以执行一人工智能脸部动作编码程序，并藉以取得多个脸部动作编码信息；以及

(a4)基于该多个脸部动作编码信息，以执行一人工智能脸部情绪辨识程序，并藉以取得对应于该实时脸部影像的多个情绪指标的比例分布与组合信息，并形成该实时人脸表情评估结果。

2.如权利要求1所述的应用于美容医疗的人工智能辅助评估方法，其特征在于，该步骤(b)之后还包括下列步骤：

(c)反馈并储存该实时美容医疗辅助评估结果至该医疗知识规则模块、及该美容医疗辅助评估结果历史数据库中的至少一者。

3.如权利要求1所述的应用于美容医疗的人工智能辅助评估方法，该实时美容医疗辅助评估结果至少包括：

该受测者的一评估治疗部位结果的组合与优选顺序，或该评估治疗部位结果的组合与优选顺序以及一注射填充剂种类与剂量。

4.如权利要求1所述的应用于美容医疗的人工智能辅助评估方法，其特征在于，该医疗知识规则模块还包括一功能性医学解剖规则以及一动态性医学解剖规则。

5.如权利要求1所述的应用于美容医疗的人工智能辅助评估方法，其特征在于，应用于该人工智能影像侦测程序的人工智能机器学习法，包括属于边界侦测算法类型的一哈尔特征结合自适应增强的机器学习法，或以一方向梯度直方图配合支持向量机的机器学习法。

6.如权利要求1所述的应用于美容医疗的人工智能辅助评估方法，其特征在于，在该步骤(a2)中的该人工智能影像校准与特征撷取程序至少包括下列步骤：

(a21)基于该实时脸部影像，以执行一人工智能脸部关键点标识程序，并以此取得一脸部关键点标识信息；

(a22)基于该脸部关键点标识信息，以执行一脸部影像校准程序，并以此取得一正规化的脸部影像信息；以及

(a23)基于该脸部关键点标识信息与该正规化的脸部影像信息，以执行一脸部影像特征撷取程序，并以此取得该脸部影像表面与该几何特征信息。

7.如权利要求6所述的应用于美容医疗的人工智能辅助评估方法，其特征在于，在执行该人工智能脸部关键点标识程序之前，先行通过一定数量的训练数据集，并以一机器学习方式进行该人工智能脸部关键点标识程序中的一脸部关键点标识模型的人工智能训练。

8.如权利要求1所述的应用于美容医疗的人工智能辅助评估方法，其特征在于，该脸部影像校准程序至少包括以一仿射变换技术消除该脸部关键点标识信息中因姿势不同所带来的误差，以及使脸部影像的大小与呈现方式统一化，以此取得该正规化的脸部影像信息。

9.如权利要求6所述的应用于美容医疗的人工智能辅助评估方法，其特征在于，该脸部影像特征撷取程序至少包括一脸部影像表面特征撷取程序与一脸部影像几何特征撷取程序；

其中，该脸部影像表面特征撷取程序包括执行以一方向梯度直方图取得多维度的向量数据，并结合进行一主成分分析以降低向量数据量及保留一脸部影像表面特征信息，而该脸部影像几何特征撷取程序包括基于该脸部关键点标识信息，以取得一脸部影像几何特征信息。