[发明专利]基于深度学习的检测面部皮肤片状缺陷的方法及装置在审
| 申请号： | 201810408129.4 | 申请日： | 2018-04-28 |
| 公开（公告）号： | CN108846311A | 公开（公告）日： | 2018-11-20 |
| 发明（设计）人： | 白海龙;汪子晨;徐通;丁鹏 | 申请（专利权）人： | 北京羽医甘蓝信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06T7/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100190 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的检测面部皮肤片状缺陷的方法及装置，其中本发明的方法包括：获取已标注面部皮肤片状缺陷的样本图像；从样本图像中提取预设尺寸的阴性图像块样本以及预设片状缺陷标签对应的阳性图像块样本；构建面部皮肤片状缺陷分类任务的卷积神经网络，然后利用由阴性图像块样本和阳性图像块样本组成的训练集进行训练，得到分类模型；将待测图像切割成预设尺寸的测试图像块后输入分类模型，得到各个测试图像块对应的分类标签以及分类置信概率；根据所有测试图像块对应的分类标签以及分类置信概率，在待测图像上标出预设片状缺陷的位置。 | ||
| 搜索关键词： | 片状缺陷 面部皮肤 预设 测试图像 样本 待测图像 分类标签 阳性图像 样本图像 图像块 阴性 置信 分类 卷积神经网络 分类模型 输入分类 样本组成 训练集 检测 概率 构建 标注 切割 标签 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的检测面部皮肤片状缺陷的方法，其特征在于，包括：获取已标注面部皮肤片状缺陷的样本图像；从所述样本图像中提取预设尺寸的阴性图像块样本以及预设片状缺陷标签对应的阳性图像块样本；构建面部皮肤片状缺陷分类任务的卷积神经网络，然后利用由所述阴性图像块样本和所述阳性图像块样本组成的训练集进行训练，得到分类模型；将待测图像切割成所述预设尺寸的测试图像块后输入所述分类模型，得到各个所述测试图像块对应的分类标签以及分类置信概率；根据所有所述测试图像块对应的分类标签以及分类置信概率，在所述待测图像上标出所述预设片状缺陷的位置。
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