[发明专利]一种人脸皮肤肤质的检测方法

摘要

本发明公开了一种人脸皮肤肤质的检测方法。本发明的方法的实现步骤为：(1)建立人脸皮肤样本库；(2)获取训练样本集和待识别样本；(3)提取彩色小图像块的纹理特征和RGB色彩信息；(4)利用训练样本集对VGG16分类器进行训练；(5)对待识别样本集中的彩色小图像块进行分类；(6)统计各类类别占彩色皮肤图像的比例。本发明提高了对复杂多变的圆形皮肤问题例如痤疮、斑点、痣、毛孔的检测的正确率，能够对各类皮肤问题的严重程度进行分析，提高了人脸皮肤肤质分析的可靠性。本发明可以移植到手机移动端，方便直观了解皮肤的肤况。

主权项

1.一种人脸皮肤肤质的检测方法，其特征在于，提取彩色小图像块的纹理特征和RGB色彩信息，利用训练样本集对VGG16分类器进行训练，该方法的具体步骤包括如下：(1)建立人脸皮肤样本库：(1a)通过高清摄像头采集至少100个人的彩色皮肤图像，每个人采集人脸的5个部位，每个部位的采集10张图像；(1b)将每张彩色皮肤图像均分为100个彩色小图像块；(1c)将皮肤状态分为6类，每个彩色小图像块对应一种皮肤状态；(1d)遍历每个彩色小图像块，确定每个彩色小图像块对应皮肤状态的种类；(1e)将所有的彩色小图像块和每个彩色小图像块对应的种类，组成人脸皮肤样本库；(2)获取训练样本集和待识别样本：(2a)从人脸皮肤样本库中，随机选取70％的彩色小图像块及其对应的种类组成训练样本集；(2b)将人脸皮肤样本库中剩余所有彩色小图像块组成待识别样本集；(3)提取彩色小图像块的纹理特征和RGB色彩信息：(3a)利用转换公式，将每个彩色小图像块从RGB色彩空间转换到HSV色彩空间，并从HSV色彩空间中分离出S通道；(3b)利用低频图像的小波分解公式，对S通道进行小波分解，得到每个彩色小图像块对应的低频小图像块；(3c)利用最大类间方差公式，计算每个低频小图像块的最大类间方差；(3d)将最大类间方差对应的分割阈值作为最佳阈值；(3e)判断每个低频小图像块的最佳阈值是否大于低频小图像块的平均灰度值，若是，则判定该低频小图像块中含有毛发，执行步骤(3f)，否则，则判定该低频小图像块中不含有毛发；(3f)将每个低频小图像块的最佳阈值加40后，得到更新后的最佳阈值，使用更新后的最佳阈值对含有毛发的低频小图像块进行二值化处理，得到去除皮肤毛发干扰的二值小图像块；(3g)对每个不含有毛发的低频小图像块进行二值化处理；(3h)将每个二值小图像块中白色像素点的分布，作为与其对应的彩色小图像块的纹理特征；(3i)将每个二值化后的小图像块与其对应的RGB彩色小图像块相乘，得到彩色小图像块的RGB色彩信息；(4)训练VGG16分类器：(4a)将没有顶层的VGG16分类模型作为分类器；(4b)将训练样本集中所有彩色小图像块的纹理特征和RGB色彩信息与每个彩色小图像块对应的种类，同时输入到分类器中进行训练，得到训练好的VGG16分类器；(5)对待识别样本集中的彩色小图像块进行分类：将待识别样本集中每个彩色小图像块的纹理特征和RGB色彩信息同时输入到训练好的VGG16分类器中进行分类，得到每个彩色小图像块的分类结果；(6)统计各类类别占彩色皮肤图像的比例：统计各类类别下的彩色小图像块的数量占彩色小图像块总数的比例。