[发明专利]一种基于神经网络的皮肤残妆检测方法及系统

权利要求书

1.一种基于神经网络的皮肤残妆检测方法，其特征在于，包括步骤：

根据清晰度阈值截取输入的视频流中某一帧的视频图像；

将截取的视频图像进行预处理；

将预处理后的视频图像输入经过训练的基于EfficientNet-lite网络的神经网络模型中对图像中的皮肤进行残妆检测。

2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的皮肤残妆检测方法，其特征在于，对视频图像进行预处理的步骤包括：

对截取的视频图像进行亮度平衡；

对亮度平衡后的图像进行自适应色彩平衡；

对色彩平衡后的图像再次进行亮度平衡，得到预处理后的视频图像。

3.根据权利要求2所述的一种基于神经网络的皮肤残妆检测方法，其特征在于，自适应色彩平衡的过程为通过差分方式计算目标点与周围像素点的明暗关系，校正目标点的像素值。

4.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的皮肤残妆检测方法，其特征在于，所述神经网络模型包括：

多个由第一卷积块和第二卷积块连接组成的特征提取子网络，其用于提取视频图像中的残妆特征；

分类器，用于识别所述残妆特征，并输出该特征为预设特征类别中每个特征的概率值。

5.根据权利要求4所述的一种基于神经网络的皮肤残妆检测方法，其特征在于，所述第一卷积块包括依次连接的第一二维卷积层、二维深度卷积层以及第二二维卷积层，所述第二卷积块包括依次连接的第一二维卷积层和第二卷积层。

6.根据权利要求4所述的一种基于神经网络的皮肤残妆检测方法，其特征在于，特征提取子网络与分类器之间还设置有与所述特征提取子网络连接的池化层和全卷积层。

7.根据权利要求4所述的一种基于神经网络的皮肤残妆检测方法，其特征在于，对所述神经网络模型进行训练的步骤包括：

通过预设方式获取人脸面部的残妆图像，并建立相应的数据集；

将所述数据集中的图像进行预处理；

将预处理后的数据集输入所述神经网络模型中进行训练，得到训练后的神经网络模型。

8.一种基于神经网络的皮肤残妆检测系统，基于权利要求1-7任一项所述的基于神经网络的皮肤残妆检测方法，其特征在于，包括：

视频图像截取模块，用于根据清晰度阈值截取输入的视频流中某一帧的视频图像；

预处理模块，用于将截取的视频图像进行预处理；

检测模块，用于将预处理后的视频图像输入经过训练的基于EfficientNet-lite网络的神经网络模型中对图像中的皮肤进行残妆检测。

9.根据权利要求8所述的一种基于神经网络的皮肤残妆检测系统，其特征在于，所述系统安装在洁面仪中，通过洁面仪上设置的摄像组件接收用户的实时面部视频流。

10.根据权利要求8所述的一种基于神经网络的皮肤残妆检测系统，其特征在于，所述系统也可以安装在移动终端中，所述系统通过预设摄像组件获取并经预设通讯方式传输后接收用户的实时面部视频流。