[发明专利]黑眼圈及鼻炎识别方法、系统及计算机介质

说明书

本申请实施例中提供了一种黑眼圈及鼻炎识别方法、系统及计算机介质，根据人脸图像，得到脸部特征点；根据脸部特征点，提取眼睛以及黑眼圈区域的彩色图片，得到特征图片；将特征图片打标签，得到样本图片，标签包括黑眼圈程度以及是否鼻炎；输入样本图片至分类神经网络进行训练，得到训练后的分类神经网络模型,训练模式结束。实际应用中转为预测模式，输入待预测人脸图片至训练后的分类神经网络，得到待预测人脸图片的黑眼圈程度以及是否有鼻炎的识别结果。实现了通过人脸图片检测黑眼圈同时，增加了鼻炎检测功能，同时提高了黑眼圈的识别准确度以及分类精度。

技术领域

本申请属于图像处理技术领域，具体地，涉及一种黑眼圈及鼻炎识别方法、系统及计算机介质。

背景技术

过敏性鼻炎是一种严重的系统性过敏性疾病，过去的三十年来，它在全球范围内的发病率和患病率一直在上升，包括中国。1994-1995年间中国居民的过敏性鼻炎患病率不到4％，到了2004年，一项覆盖中国11个主要城市的大样本调查显示，居民中过敏性鼻炎患者的比例为8.7％-24.1％不等，总体的患病率为11.1％，同时，研究发现鼻炎会导致患者产生黑眼圈并且眼睛也会出现发红，肿胀等异样。

黑眼圈识别方面，目前有较多的方法；比如利用深度学习对于预设好的黑眼圈标签进行学习，使用支持向量机算法结合方向梯度直方运算识别黑眼圈，以及对比计算眼周图片和目标部分的欧氏距离实现黑眼圈识别等等。

但是，目前的只有黑眼圈识别且识别结果较为简单，没有在识别黑眼圈同时识别鼻炎。因此，亟待新的识别方法来同时识别黑眼圈以及鼻炎。

发明内容

本发明提出了一种黑眼圈及鼻炎识别方法、系统及计算机介质，旨在解决现有黑眼圈识别过程中，不能同时识别鼻炎的问题。

根据本申请实施例的第一个方面，提供了一种黑眼圈及鼻炎识别方法，具体包括以下步骤：

根据人脸图像，得到脸部特征点；

根据脸部特征点，提取眼睛以及黑眼圈区域的彩色图片，得到特征图片；

将特征图片打标签，得到样本图片，标签包括黑眼圈程度以及是否鼻炎；

输入样本图片至分类神经网络进行训练，得到训练后的分类神经网络模型；

输入待预测人脸图片至训练后的分类神经网络，得到待预测人脸图片的黑眼圈程度以及是否有鼻炎的识别结果。

在本申请一些实施方式中，根据脸部特征点，提取眼睛区域的彩色图片，得到特征图片，具体包括：

提取眼睛彩色图片；

根据眼睛彩色图片以及黑眼圈大小，估计黑眼圈区域，得到预处理黑眼圈彩色图片；

根据黑眼圈区域，得到黑眼圈区域之外的人脸皮肤彩色图片；

根据预处理黑眼圈彩色图片以及人脸皮肤彩色图片，进行图片大小统一以及图片内容做差，得到精准黑眼圈彩色图片；

根据眼睛彩色图片以及精准黑眼圈彩色图片的图片集合，得到特征图片。

在本申请一些实施方式中，标签具体包括：无黑眼圈、轻度黑眼圈、重度黑眼圈、有鼻炎以及无鼻炎。

在本申请一些实施方式中，输入样本图片至分类神经网络进行训练，得到训练后的分类神经网络模型，具体包括：

根据每一张特征图片进行边缘填充后，通过卷积核进行卷积，得到卷积特征图；

根据卷积特征图，进行最大池化采样以及激活函数激活；

重复以上步骤，逐渐减小卷积核大小，根据最后一次激活函数激活输出结果，得到深度特征值；