[发明专利]与问题皮肤部位检测相关的方法、系统及其神经网络训练方法、存储介质

权利要求书

1.为得到问题皮肤部位标注图而对特征融合神经网络的训练方法，其特征是包括以下步骤：

P.多次执行下述样本获取步骤，获得多组学习样本，每次样本获取步骤包括如下A、B、C：

——A.获取面部原始图像和面部增强图像；

——B.获取问题皮肤部位标注图；

——C.以面部原始图像和面部增强图像作为输入信号，以问题皮肤部位标注图作为输出信号，构成供特征融合神经网络进行模式识别训练的一组学习样本；

Q.采用上述多组学习样本对特征融合神经网络进行模式识别训练，直至该特征融合神经网络具备根据面部原始图像、面部增强图像给出问题皮肤部位标注图的能力。

2.根据权利要求1所述的为得到问题皮肤部位标注图而对特征融合神经网络的训练方法，其特征是，问题皮肤部位标注图包括标注出全部问题皮肤部位的面部原始图像和/或标注出全部问题皮肤部位的面部增强图像。

3.一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，其特征是该程序被处理器执行时实现如权利要求1或2所述的为得到问题皮肤部位标注图而对特征融合神经网络的训练方法。

4.一种问题皮肤部位的标注方法，其特征是包括以下步骤：

图像获取步骤，其获取面部原始图像；

图像增强步骤，其对面部原始图像进行图像增强处理从而获得面部增强图像；

结果输出步骤，其将面部原始图像、面部增强图像输入到已训练好的特征融合神经网络中，由该特征融合神经网络输出问题皮肤部位标注图。

5.根据权利要求4所述的一种问题皮肤部位的标注方法，其特征是所述图像增强步骤具体地是：将面部原始图像转化为YCbCr颜色空间下的图像，计算YCbCr颜色空间下的图像中每个像素的颜色坐标及该颜色坐标与预设的直线L之间的相对位置关系参数，把该相对位置关系参数放大设定倍数以得到参数放大图像，把参数放大图像与预设的灰度照片进行巴特沃斯概率融合计算，将概率融合后的每个像素的颜色坐标与直线L之间的相对位置关系参数转化成取整数的灰度值，将该取整数的灰度值赋予相应的像素，从而得到面部灰度图，把该面部灰度图中的各像素的灰度值按照预设的灰度值与颜色值的对应关系替换为对应的颜色值，得到面部增强图像。

6.根据权利要求4或5所述的一种问题皮肤部位的标注方法，其特征是：所述已训练好的特征融合神经网络系根据权利要求1所述的为得到问题皮肤部位标注图而对特征融合神经网络的训练方法训练得到。

7.一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，其特征是该程序被处理器执行时实现如权利要求4-6所述的问题皮肤部位的标注方法。

8.一种基于神经网络的问题皮肤部位检测系统，包括摄像头、处理器，其特征是包括如权利要求7所述的计算机可读存储介质，处理器执行计算机可读存储介质所存储的程序控制控制摄像头拍摄面部原始图像。

9.一种问题皮肤部位检测方法，其特征是包括权1所述的训练方法和权6所述的问题皮肤部位的标注方法。

10.一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，其特征是该程序被处理器执行时实现如权利要求9所述的问题皮肤部位检测方法。