[发明专利]一种基于人工智能的皮肤老化程度识别方法

权利要求书

1.一种基于人工智能的皮肤老化程度识别方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：

S1：用户终端采集人脸图像，经过灰度滤波处理得到目标人脸图像，并将目标人脸图像发送至云服务器中；

S2：云服务器标记人脸图像的脸部特征点；

S3：云服务器根据人脸图像的脸部特征点，通过光度立体法处理得到所述人脸图像中各个脸部特征点的单位法向量；

S4：云服务器根据各个脸部特征点的单位法向量进行皱纹检测，得到对应的皮肤皱纹评估结果并输出至远程连接所述云服务器的用户终端，以供用户查看。

2.如权利要求1所述的基于人工智能的皮肤老化程度识别方法，其特征在于，所述S1灰度过滤处理具体包括：

对所获取的人脸图像进行具有方向性的灰度过滤处理，以突出沿相应方向延伸的像素灰度；将过滤处理后的人脸图像进行基于灰度的分类处理以得到候选人脸图像；对所得到的候选皱纹图像进行评估以得到目标人脸图像。

3.如权利要求2所述的S1灰度过滤处理具体方法，其特征在于，所述对所获取的人脸图像进行具有方向性的灰度过滤处理的方式包括：基于预设的至少一种方向的滤波器对所获取的人脸图像进行灰度过滤。

4.如权利要求2所述的S1灰度过滤处理具体方法，其特征在于，所述将过滤处理后的人脸图像进行基于灰度的分类处理的方式包括：基于非监督聚类分析方式对人脸图像进行分类处理；基于分类结果将所述人脸图像中各像素进行连通域分析以得到候选人脸图像。

5.如权利要求1所述的基于人工智能的皮肤老化程度识别方法，其特征在于，所述S3云服务器根据人脸图像的脸部特征点，通过光度立体法处理得到所述人脸图像中各个脸部特征点的单位法向量具体包括：

S11，将一个所述脸部特征点作为待处理像素点；

S12，判断所述待处理脸部特征点是否为高光的脸部特征点：若是，则转向S13；若否，则转向S14；

S13，采用不同的所述人脸图像中相同位置的非高光的脸部特征点进行替换，随后转向步骤S14；

S14，处理得到所述待处理脸部特征点的表面法向量；

S15，根据所述脸部特征点的表面法向量处理得到所述脸部特征点的单位法向量。

6.如权利要求1所述的基于人工智能的皮肤老化程度识别方法，其特征在于，所述云服务器根据各个脸部特征点的单位法向量进行皱纹检测，具体包括：

合并各个脸部特征点的单位法向量，得到初始皱纹法向量集合；对所述初始皱纹法向量集合进行去噪，得到目标皱纹法向量集合根据所述目标皱纹法向量集合，检测皱纹数量、皱纹长度和皱纹分布特征。

7.一种应用如权利要求1～6任意一项所述的基于人工智能的皮肤老化程度识别方法的基于人工智能的皮肤老化程度识别系统，其特征在于，所述基于人工智能的皮肤老化程度识别系统具体包括：用户终端和云服务器。

8.如权利要求7所述的基于人工智能的皮肤老化程度识别系统，其特征在于，所述用户终端包括图像采集模块、灰度滤波模块和信息发送模块；

所述图像采集模块采集人脸图像；

所述灰度滤波模块对人脸图像进行灰度滤波处理得到目标人脸图像；

所述信息发送模块将目标人脸图像发送至云服务器中；

所述云服务器包括标记模块、单位法向量获取模块、评估模块；

所述标记模块用于标记人脸图像的脸部特征点；

所述单位法向量获取模块根据人脸图像的脸部特征点，通过光度立体法处理得到所述人脸图像中各个脸部特征点的单位法向量；

所述评估模块根据各个脸部特征点的单位法向量进行皱纹检测，得到对应的皮肤皱纹评估结果并输出至远程连接所述云服务器的用户终端，以供用户查看。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：如权利要求7、8中所述的基于人工智能的皮肤老化程度识别系统。

10.一种智能终端，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求7、8任一项所述基于人工智能的皮肤老化程度识别系统。