[发明专利]一种基于面部分区的皮肤干燥状态智能识别方法及系统

权利要求书

1.一种基于面部分区的皮肤干燥状态智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)采集预设光照条件下用户闭眼状态面部灰度图像，并进行面部图像分区，获得用户各目标区域以及参考区域的图像；

(2)分别对步骤(1)中获取的各目标区域及参考区域的图像进行纹理分析，获得各区域图像特征参数；

(3)对于步骤(2)中获得的各目标区域相对于参考区域的k个相对特征参数；相对特征参数为目标区域特征参数与参考区域特征参数之商，具体地：

其中，F_k为第k相对特征参数，为目标区域第k特征参数，为参考区域第k特征参数；

(4)对于步骤(3)中获得的相对特征参数根据支持向量回归拟合获得的k个相对特征参数与皮肤干燥状态之间的回归模型，定量分析获得皮肤干燥状态参数。

2.如权利要求1所述的基于面部分区的皮肤干燥状态智能识别方法，其特征在于，所述回归拟合获得的k个相对特征参数与皮肤干燥状态之间的回归模型优选按照以下方法获取：

(4-1)采集测试用户样本目标区域的n个时刻的皮肤干燥状态参数Dr_i,i＝1,2,…,n，具体方法如下：

采集用户干燥、不干燥以及n个测试时刻的皮肤含水量；并干燥状态参数的定义计算多个测试时刻的干燥状态参数：

(4-2)采集测试用户干燥、不干燥以及n个测试时刻相应的用户闭眼状态面部灰度图像，并获得目标区域相对于参考区域的相对特征参数；

(4-3)采用支持向量回归分析获得所述相对特征参数与所述皮肤干燥状态参数之间的回归模型。

3.如权利要求1所述的基于面部分区的皮肤干燥状态智能识别方法，其特征在于，以面部维持纯水高渗透压30分钟后擦干水分时的状态为不干燥,规定不干燥状态皮肤干燥状态参数为0；以面部无覆盖无直接水分摄入24小时的状态为干燥，规定干燥状态皮肤干燥状态参数为1；干燥状态参数Dr定义如下：

其中，Wt为测试时刻皮肤的含水量，Wt₀不干燥时皮肤的含水量，Wt₁为干燥时皮肤含水量。

4.如权利要求1所述的基于面部分区的皮肤干燥状态智能识别方法，其特征在于，步骤(1)所述进行面部图像分区，具体为：

(1-1)根据预设的人脸椭圆模型，将用户闭眼状态的面部图像进行迭代分割，获得人脸部分图像；

(1-2)对于步骤(1-1)中获取的人脸部分图像，采用dlib人脸定位库检测双眼、鼻子和嘴唇的定位；

(1-3)根据步骤(1-1)中获得的人脸部分图像和步骤(1-2)中获得的双眼、鼻子和嘴唇的定位，划分面部区域为目标区域和参考区域。

5.如权利要求1所述的基于面部分区的皮肤干燥状态智能识别方法，其特征在于，所述图像特征参数包括纹理深度、纹理平均长度、纹理平均宽度、图像熵。

6.如权利要求5所述的基于面部分区的皮肤干燥状态智能识别方法，其特征在于，步骤(2)计算纹理深度d具体如下：

对所述图像的灰度共生矩阵按照多个预设的纹理方向和步距，检测图灰度变换下的对比度特征量的平均值来表征纹理的深度，即对比度越高相对纹理越深；对比度定义如下：

其中，Contrast给定纹理方向上所述灰度共生矩阵的对比度值，p(i,j)为从图像(x,y)中灰度为i的像素出发，统计与步距δ、灰度为j的像素同时出现的概率。