[發明專利]皮膚分析方法、裝置、存儲介質及電子設備

在審

• 申請號: 202010562734.4
• 申請日: 2020-06-18
• 公開（公告）號: CN111860169A
• 公開（公告）日: 2020-10-30
• 發明（設計）人: 陳坤鵬;姚聰;王鵬
• 申請（專利權）人: 北京曠視科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 唐正瑜

1.一種皮膚分析方法，其特征在于，包括：

獲取皮膚圖像；

利用語義分割網絡處理所述皮膚圖像，獲得針對所述皮膚圖像的分割掩膜，所述分割掩膜中包含有用于指示所述皮膚圖像中每個像素所屬的瑕疵類別的信息；

根據所述分割掩膜確定所述皮膚圖像中屬于同一類皮膚瑕疵的像素構成的連通域，并根據所述連通域確定包含皮膚瑕疵的定位框。

2.根據權利要求1所述的皮膚分析方法，其特征在于，所述利用語義分割網絡處理所述皮膚圖像，獲得針對所述皮膚圖像的分割掩膜包括：

利用第一卷積神經網絡對所述皮膚圖像進行特征提取，獲得第一特征圖；

對所述第一特征圖進行多尺度池化，得到不同尺度的多個第二特征圖；

對所述多個第二特征圖中的每個第二特征圖進行卷積處理，得到不同尺度的多個第三特征圖；

對所述多個第三特征圖中的每個第三特征圖進行上采樣，得到同一尺度的多個第四特征圖，且所述第四特征圖的尺度與所述第一特征圖相同；

將所述第一特征圖與所述多個第四特征圖拼接為第五特征圖，并對所述第五特征圖進行卷積處理得到所述皮膚圖像的分割掩膜。

3.根據權利要求1所述的皮膚分析方法，其特征在于，所述分割掩膜包括一個通道，該通道中的每個像素值均取枚舉值，所述枚舉值表征所述皮膚圖像中對應像素的瑕疵類別；或者，

所述分割掩膜包括多個通道，每個通道中的像素值均取0或1，每個通道的序數表征所述皮膚圖像中對應像素的瑕疵類別。

4.根據權利要求1所述的皮膚分析方法，其特征在于，所述根據所述連通域確定包含皮膚瑕疵的定位框，包括：

確定所述連通域的最小外接矩形；

當所述最小外接矩形的面積小于第一預設閾值和/或所述最小外接矩形的長寬比小于第二預設閾值時，將所述最小外接矩形確定為包含皮膚瑕疵的定位框。

5.根據權利要求1所述的皮膚分析方法，其特征在于，所述瑕疵類別包括：背景、痘痘、斑點、痣以及傷疤。

6.根據權利要求1-5中任一項所述的皮膚分析方法，其特征在于，所述皮膚圖像為人臉圖像，所述方法還包括：

對所述人臉圖像進行關鍵點提?。?/p>

根據提取到的關鍵點將所述人臉圖像劃分為多個區域，每個區域內的人臉圖像為一個局部人臉圖像；

利用第二卷積神經網絡對所述局部人臉圖像進行特征提取，獲得第六特征圖；

將所述第六特征圖輸入至至少一個分類預測分支，獲得每個分類預測分支輸出的針對所述局部人臉圖像中的一種人臉屬性的分類預測得分；其中，所述人臉屬性包括膚質屬性；

根據獲得的至少一個分類預測得分確定所述人臉圖像中的至少一種人臉屬性。

7.根據權利要求6所述的皮膚分析方法，其特征在于，所述利用第二卷積神經網絡對所述局部人臉圖像進行特征提取，獲得第六特征圖，包括：

利用依次連接的多個卷積模塊提取所述局部人臉圖像的多層次特征，并將所述多層次特征拼接為所述第六特征圖；其中，所述多個卷積模塊包括ResNet網絡中的Block模塊以及GoogleNet網絡中的Inception Module模塊。

8.根據權利要求7所述的皮膚分析方法，其特征在于，所述利用依次連接的多個卷積模塊提取所述局部人臉圖像的多層次特征，并將所述多層次特征拼接為所述第六特征圖，包括：

利用ResNet網絡中的至少一個Block模塊提取所述局部人臉圖像的低層特征；

利用GoogleNet網絡中的至少一個Inception Module模塊，基于所述局部人臉圖像的低層特征提取所述局部人臉圖像的中層特征；

利用GoogleNet網絡中的至少一個Inception Module模塊，基于所述局部人臉圖像的中層特征提取所述局部人臉圖像的高層特征；

將所述低層特征、所述中層特征以及所述高層特征拼接為所述第六特征圖。