[发明专利]一种基于人脸图像识别的肤质与皮肤问题识别检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及了一种人脸图像的识别检测方法，尤其是涉及一种基于人脸图像识别的肤质与皮肤问题识别检测方法，属于人工智能的图像识别领域。

背景技术

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。目前人脸识别技术已经比较成熟，但是还无法通过图像中的人脸检测出一个人的皮肤肤质和皮肤问题。肤质是指人类皮肤的多样化所形成的特殊属性及特征。主要困难有：

（1）人的肤质情况复杂，皮肤的情况因人而异。目前已知的共有五种肤质，分别是中性肤质，干性肤质，油性肤质，混合性肤质，敏感性肤质。目前还缺乏专门的图像识别手段能够识别这五种肤质。

（2）人脸部常常会有不同类型的皮肤问题，或是皮肤特征。常见的皮肤问题有：痤疮（俗称“青春痘”、“痘痘”、“粉刺”），面部红血丝，毛孔粗大。这些皮肤问题多为后天形成，可通过一定的护肤手段加以消除，恢复美观。常见的皮肤特征有：黑素细胞痣（俗称“痣”），胎记。这些皮肤特征多为先天形成，通常只能采取手术手段加以消除。下文中将这些皮肤问题和皮肤特征统称为皮肤问题。这些皮肤问题变化繁多，因人而异。目前还缺乏专门的图像识别手段能将其正确地识别出来。

（3）人的面部常常受到眼镜，头发的遮挡，影响肤质的识别。

发明内容

针对以上这些图像识别的问题，本发明采取了一种基于人脸图像识别的肤质与皮肤问题识别检测方法，与机器学习（machine learning）相结合的图像识别方式进行识别，其中采用机器学习的方式，在人脸识别的基础上实现了人面部肤质及皮肤问题的识别。本发明方法可基于一张光照良好、图片清晰的人脸照片，依次采用人脸识别、区域划分、区域识别等方法，确定图片中人面部的各方面肤质和皮肤问题情况。

本发明采用的技术方案是：

1）输入清晰的人脸照片，进行人脸识别，将人脸的面部照片图像划分为20个面部图像区块；

2）对步骤1）划分后的每个面部图像区块进行毛发和皮肤识别以及皮肤属性的计算；

3）对各个面部图像区块中的皮肤问题进行鉴定；

4）根据皮肤问题和皮肤属性的结果，判断肤质类型，进行肤质与皮肤问题的识别与检测。

所述的步骤1）具体包括：人脸识别采用第三方人脸识别工具face++进行人脸识别，获取人脸部以下关键点，并划分出区块：

1.1）关键点包括位于脸部左侧的左关键点、位于脸部右侧的右关键点和位于脸部中间的中关键点：左关键点包括左额点、左眉右边缘点、上左边缘点、左眼左边缘点、上左鼻翼点、左颧骨点、中左边缘点、下嘴唇下边缘点、下左边缘点、左嘴角点和左下巴点；中关键点包括左额顶点、右额中部点、右眼左边缘和下左鼻翼点；

1.2）由两个关键点分别作为矩形区块的两个对角点确定各个面部图像区块：脸部左侧的面部图像区块划分：由左额点和左眉右边缘点划分出面部图像区块L1，由上左边缘点和左眼左边缘点划分出面部图像区块L2，由左眼左边缘点和上左鼻翼点划分出面部图像区块L3，由左眼左边缘点和中左边缘点划分出面部图像区块L4，由左颧骨点和左嘴角点划分出面部图像区块L5，由左颧骨点和下左边缘点划分出面部图像区块L6，由下左边缘点和左下巴点划分出面部图像区块L7，由左下巴点和下嘴唇下边缘点划分出面部图像区块L8；

脸部中间的面部图像区块划分：由左额顶点和右额中部点划分出面部图像区块M1，由右额中部点和右眼左边缘点划分出面部图像区块M2，由左眉右边缘点和右眼左边缘点划分出面部图像区块M3，由右眼左边缘点和下左鼻翼点划分出面部图像区块M4；

通过以上与脸部左侧相同的方式得到位于脸部右侧的右关键点及其面部图像区块R1～面部图像区块R8的划分；

1.3）将得到20个面部图像区块均缩放为50×50像素的相同大小。

所述的步骤2）具体包括：

2.1）进行毛发识别，判断是否被异物覆盖：

异物为毛发或者眼镜，通过毛发识别方法和线条识别方法判断面部图像区块内的皮肤是否被毛发覆盖，根据face++的识别结果面部图像区块内的皮肤是否被眼镜覆盖；

如果某面部图像区块内的任一处皮肤被毛发或者眼镜覆盖，则将该区块判定为无效区块，对于该面部图像区块不进行余下步骤；

如果某面部图像区块内没有检测出被毛发和眼镜覆盖，则对于该面部图像区块进行下一步骤；