[發明專利]一種基于連拍模式的臉部狀態評估方法在審
| 申請號: | 201810084759.0 | 申請日: | 2018-01-29 |
| 公開(公告)號: | CN108354590A | 公開(公告)日: | 2018-08-03 |
| 發明(設計)人: | 陳碧 | 申請(專利權)人: | 杭州美界科技有限公司 |
| 主分類號: | A61B5/00 | 分類號: | A61B5/00 |
| 代理公司: | 上海申新律師事務所 31272 | 代理人: | 俞滌炯 |
| 地址: | 310000 浙江省杭州市余*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 待檢測圖像 云服務器 圖像采集裝置 檢測區域 臉部皮膚 狀態評估 特征點 連拍 圖像篩選單元 預設判斷策略 狀態評估結果 皮膚檢測 皮膚狀態 評估單元 評估結果 人臉圖像 遠程連接 臉圖像 人臉 上傳 圖像 輸出 評估 幫助 | ||
1.一種基于連拍模式的臉部狀態評估方法,其特征在于,于人臉區域內設置多個臉部皮膚特征點,并將所有所述臉部皮膚特征點劃分為用于定位不同的多個第一檢測區域內,每個所述第一檢測區域被用于評估人臉的一項皮膚狀態,以及針對每個所述第一檢測區域分別設置至少一個第一評估單元,還包括:
步驟S1,采用設置于一連拍模式下的一圖像采集裝置連續獲取用戶人臉的多個人臉圖像,所述圖像采集裝置中設置有一圖像篩選單元,所述圖像篩選單元采用一預設判斷策略提取所有所述人臉圖像中的最優圖像作為待檢測圖像,并將所述待檢測圖像上傳至與所述圖像采集裝置遠程連接的一云服務器中;
步驟S2,所述云服務器識別得到所述待檢測圖像中的所有所述臉部皮膚特征點,并根據所述臉部皮膚特征點對每個所述第一檢測區域進行定位;
步驟S3,所述云服務器采用對應的所述第一評估單元分別對每個所述第一檢測區域進行皮膚狀態評估,并分別輸出評估結果;
步驟S4,所述云服務器將所述評估結果下發至遠程連接所述云服務器的用戶終端,以供用戶查看。
2.如權利要求1所述的臉部狀態評估方法,其特征在于,所述圖像采集裝置設置在一化妝鏡上,并連接設置于所述化妝鏡內的通訊裝置;
所述化妝鏡通過所述通訊裝置遠程連接所述云服務器,并通過所述通訊裝置將所述圖像采集裝置采集得到的所述人臉圖像上傳至所述云服務器中。
3.如權利要求1所述的臉部狀態評估方法,其特征在于,所述第一檢測區域包括一用于對用戶人臉的皮膚油分狀態進行評估的油分檢測區域;
所述油分檢測區域進一步包括:
用戶人臉的額頭區域;和/或
用戶人臉的左臉頰區域;和/或
用戶人臉的右臉頰區域;和/或
用戶人臉的下巴區域。
4.如權利要求1所述的臉部狀態評估方法,其特征在于,所述第一檢測區域包括一用于對用戶人臉的皮膚清潔狀態進行評估的清潔度檢測區域;
所述清潔度檢測區域進一步包括:
用戶人臉的鼻子區域;和/或
用戶人臉的全臉區域。
5.如權利要求4所述的臉部狀態評估方法,其特征在于,對應所述清潔度檢測區域的所述評估結果包括:
用于表示所述鼻子區域的皮膚清潔度的第一評估子結果;和/或
用于表示所述全臉區域是否有彩妝殘留的第二評估子結果;和/或
用于表示所述全臉區域是否有熒光的第三評估子結果。
6.如權利要求1所述的臉部狀態評估方法,其特征在于,所述第一檢測區域包括一用于對用戶人臉的皮膚過敏狀態進行評估的過敏檢測區域;
所述過敏檢測區域進一步包括:
用戶人臉的左臉頰區域;和/或
用戶人臉的右臉頰區域。
7.如權利要求1所述的臉部狀態評估方法,其特征在于,所述第一檢測區域包括一用于對用戶人臉的皮膚色斑狀態進行評估的色斑檢測區域;
所述色斑檢測區域進一步包括:
用戶人臉的全臉區域。
8.如權利要求1所述的臉部狀態評估方法,其特征在于,每個所述第一評估單元中包括一預先訓練形成的評估模型;
采用深度神經網絡,根據預先設置的多個訓練數據對對所述評估模型進行評估;
每個所述訓練數據對中包括對應的所述第一檢測區域內的圖像以及針對所述圖像的評估結果。
9.如權利要求1所述的臉部狀態評估方法,其特征在于,還包括一第二檢測區域,所述第二檢測區域用于對用戶人臉的皮膚膚色狀態進行評估;
所述步驟S3中,在采用所述第一評估單元對所述第一檢測區域進行評估的同時,采用一第二評估單元對所述第二檢測區域進行評估,并輸出相應的評估結果;
所述步驟S4中,將所述第一評估單元輸出的評估結果和所述第二評估單元輸出的評估結果下發至遠程連接所述云服務器的用戶終端,以供用戶查看;
所述第二檢測區域進一步包括:
用戶人臉的左臉頰區域,以及用戶人臉的右臉頰區域。
10.如權利要求9所述的臉部狀態評估方法,其特征在于,所述步驟S3中,采用所述第二評估單元進行處理的過程具體包括:
步驟S31,處理得到所述左臉頰區域的每個像素的RGB值,以及處理得到所述右臉頰區域的每個像素的RGB值;
步驟S32,根據所述左臉頰區域的每個像素的RGB值和所述右臉頰區域的每個像素的RGB值進行平均計算,以得到一膚色數值;
步驟S33,根據預先設定的膚色數值表格對所述膚色數值進行查詢,以得到用于表示用戶膚色的所述評估結果并輸出。
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