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[发明专利]一种基于深度学习人脸分区的皮肤问题分类方法-CN201910772081.X有效
发明人：陈家骊;刘可淳;唐骢;陈彦彪 -专利权人：广州纳丽生物科技有限公司
申请日： 2019-08-21 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习人脸分区的皮肤问题分类方法，所述方法包括：采集多张人脸图像，按照额头区AH、左眶区AEL、右眶区AER、鼻梁区AN、左脸颊区ACL、右脸颊区ACR、下巴区AJ等7个分区标注人脸，形成人脸分区标注数据集；在人脸分区标注数据集上训练深度学习实例分割模型，使分区分类交叉熵LCrossEntropy、分区外框定位准确函数LDetect、分区像素分类准确率LMask三个偏差函数具有最小值；使用训练完成的实例分割模型分割人脸区域，并确认各分区中存在皮肤问题；根据区域先验知识分类皮肤问题，给出对应的方案。该方法实现了用于人脸分区的皮肤问题分类，适用性好，在保证实时性的前提下，提供了智能皮肤问题分区分类及方案。
一种基于深度学习分区皮肤问题分类方法

[发明专利]一种智能人脸健康程度的识别与评估方法-CN201910400754.9有效
发明人：陈家骊;陈彦彪;唐骢;刘可淳 -专利权人：广州纳丽生物科技有限公司
申请日： 2019-05-15 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种智能人脸健康程度的识别与评估方法，所述方法包括：图像采集阶段。采集人脸图像，用于检测痤疮、色斑，评估人脸健康程度；痤疮、色斑检测阶段。将人脸图像从RGB色域转化为HSV色域，通过最大亮度值图像的二值图像检测出痤疮；将人脸图像通过ISODATA聚类算法，迭代计算出分割色斑病变区域和皮肤区域的阈值，得到人脸色斑的边缘轮廓并检测出色斑；痤疮、色斑定量测量。ROI框选痤疮、计算痤疮个数、测量色斑区域，色斑颜色指标，并通过色斑面积、颜色深度将其分为严重、普通、轻微3个程度；人脸健康程度评估。由痤疮数量、分布情况计算脸部痤疮分数，由色斑数量、程度、分布情况计算脸部色斑分数，并综合得到人脸健康程度分数。本发明实现了通过痤疮和色斑两种指标综合评判人脸健康程度，快速准确检测人脸皮肤缺陷并提供量化指标。
一种智能健康程度识别评估方法

[发明专利]基于深度学习实例分割的色斑痤疮检测与健康评价方法-CN201910774229.3有效
发明人：陈家骊;刘可淳;唐骢;陈彦彪 -专利权人：广州纳丽生物科技有限公司
申请日： 2019-08-21 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习实例分割的色斑痤疮检测与健康评价方法，包括：采集色斑痤疮人脸正面图像，标注正面人脸中存在的色斑和痤疮，形成块状人脸健康问题数据集；训练色斑痤疮实例分割模型，使用二段通道选择预训练方法，先从ImageNet图像分类数据集DCls训练主干网络，再从ISIC公布的病灶边界分割数据集DLBS训练实例分割模型；在块状人脸健康问题数据集上，选择实例分割模型最优3个通道得到，再训练得到色斑痤疮实例分割模型；采集用户人脸正面图像，由色斑痤疮实例分割模型检测分割得色斑分布图、痤疮分布图，获得人脸色斑、痤疮的位置和面积数据；根据皮肤问题数量、所处人脸分区及集中程度评价人脸健康程度。
基于深度学习实例分割痤疮检测健康评价方法

[发明专利]一种人脸额头关键点的识别方法-CN201811493855.7在审
发明人：陈家骊;刘可淳;唐骢;陈彦彪 -专利权人：广州纳丽生物科技有限公司
申请日： 2018-12-07 - 公布日： 2019-02-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种人脸额头关键点的识别方法，包括：确定人脸额头上的的特征点和关键点；打开Fiji图形标准工具，通过Fiji软件对提供的标记图片中感兴趣的点获取坐标，并对收集到的人脸正脸图片数据集进行标注；利用Matlab对标记图片进行预处理；下载ResNet网络，并作为人脸轮廓关键点识别中的特征提取器；用确定好的人脸额头关键点数据对网络进行训练，训练的目标函数是图像的交叉熵损失函数，用梯度下降法求解使得损失函数取得全局最小值或局部最小值对应的模型参数，得到训练完成的神经网络模型。可以快速、精准地识别人的正脸额头。这为诸如人脸轮廓提取、肌肤测评等其他人脸识别任务提供了很好的技术上的支持。
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