[发明专利]个性化头面部穴位识别模型建立、定位的方法和系统

权利要求书

1.一种个性化头面部穴位自动识别模型建立方法，其特征在于，包括：

对人体样本的头面部穴位进行人工标记；

扫描采集每个人体样本的三维头面部信息，所述三维头面部信息包括经标记的穴位相对坐标、穴位相对于附件骨性标记的距离及人体样本的同身寸；

将所述三维头面部信息按照一定比例分割为头面部信息训练数据集和头面部信息测试数据集；

通过深度学习算法采用所述头面部信息训练数据集训练头面部穴位自动识别模型；

基于专业评价信息和所述头面部信息测试数据集，测试优化所述头面部穴位自动识别模型；

通过深度学习算法采用所述头面部信息训练数据集训练头面部穴位自动识别模型包括：

建立带有所述人体样本的三维头面部信息数据库，并经过去噪处理以提高数据精度；

构建三维模型向二维平面转换的网格图，将所述三维头面部信息通过网格图投影到二维平面，建立二维人脸图像；

根据所述三维头面部信息，分离得到人脸深度图，所述人脸深度图为二维深度图像；

将所述二维人脸图像和人脸深度图作为输入，训练级联卷积神经网络，建立头面部穴位自动识别模型。

2.一种个性化头面部穴位自动识别定位方法，其特征在于，基于如权利要求1所述的一种个性化头面部穴位自动识别模型建立方法，包括：

扫描采集受试者的三维头面部信息；

对所述受试者的三维头面部信息进行数字重构得到受试者三维头面部模型，将所述受试者三维头面部模型分别转换为受试者二维人脸图像、受试者人脸深度图，所述受试者人脸深度图为二维图像；

将所述受试者二维人脸图像、受试者人脸深度图作为训练好的头面部穴位自动识别模型的输入，得到受试者人脸穴位坐标(x，y，z)；

根据受试者人脸穴位坐标，在受试者头面部上进行穴位定位。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据受试者人脸穴位坐标，在在受试者头面部上进行穴位定位包括：

在所述受试者三维头面部模型上进行穴位定位；

或在所述受试者二维人脸图像上进行穴位定位。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：受试者的三维头面部信息以数字化点数据表示，并以XYZ坐标表示其形状，24位RGB值表示颜色。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：

接收所述受试者三维头面部模型和受试者二维人脸图像；

采用立体打印设备打印受试者三维头面部实体模型，在该实体模型上进行穴位定位；

或采用平面打印设备打印受试者二维人脸图片，在该图片上进行穴位定位。

6.一种个性化头面部穴位自动识别定位系统，其特征在于，包括：

采集模块，用于扫描采集每个人体样本的三维头面部信息和受试者的三维头面部信息，所述人体样本的三维头面部信息包括经标记的穴位相对坐标、穴位相对于附件骨性标记的距离及人体样本的同申寸；

和

模型建立模块，被配置为从人体样本的三维头面部信息中选取头面部信息训练数据集和头面部信息测试数据集，通过深度学习算法训练并优化头面部穴位自动识别模型；所述模型建立模块包括：训练模块，用于通过深度学习算法采用所述头面部信息训练数据集训练头面部穴位自动识别模型；测试模块，用于基于专业评价信息和所述头面部信息测试数据集，测试优化所述头面部穴位自动识别模型；

识别定位模块，用于在所述受试者的三维头面部信息基础上，进行穴位识别定位；

通过深度学习算法采用所述头面部信息训练数据集训练头面部穴位自动识别模型包括：

建立带有所述人体样本的三维头面部信息数据库，并经过去噪处理以提高数据精度；

构建三维模型向二维平面转换的网格图，将所述三维头面部信息通过网格图投影到二维平面，建立二维人脸图像；

根据所述三维头面部信息，分离得到人脸深度图，所述人脸深度图为二维深度图像；

将所述二维人脸图像和人脸深度图作为输入，训练级联卷积神经网络，建立头面部穴位自动识别模型。