[发明专利]一种皮肤黑头检测的有序分类方法在审
| 申请号： | 201910213611.7 | 申请日： | 2019-03-20 |
| 公开（公告）号： | CN109948551A | 公开（公告）日： | 2019-06-28 |
| 发明（设计）人： | 宋艳枝;王星宇 | 申请（专利权）人： | 合肥黎曼信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海精晟知识产权代理有限公司 31253 | 代理人： | 冯子玲 |
| 地址： | 230000 安徽省合肥市高新区*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种皮肤黑头检测的有序分类方法，涉及人工智能领域。本发明包括如下步骤：使用高分辨率相机拍摄待检测脸部正面图像；使用人脸识别技术提取人脸特征点；计算人脸特征点中两眼的间距，对图片进行缩放使两眼间距为512个像素点；提取人脸特征点图片中鼻子、左右脸和额头区域的图片；使用设计的卷积神经网络配合固定阈值有序分类模型判断各区域图片中黑头的严重程度；合成简要的文本报告提供给被检测者。本发明通过固定阈值有序分类模型，将有序多分类问题转换成回归问题，使用全卷积神经网络，处理任意大小的待检测图片，并提供文本报告给被检测者，方便人工智能对黑头级别进行预测，提高了黑头严重程度辨别效率、降低了辨别成本。 | ||
| 搜索关键词： | 黑头 检测 人脸特征点 卷积神经网络 分类模型 文本报告 图片 辨别 皮肤 高分辨率相机 人工智能领域 人脸识别技术 多分类问题 人工智能 脸部正面 配合固定 像素点 分类 缩放 额头 鼻子 合成 图像 拍摄 转换 回归 预测 | ||
【主权项】：
1.一种皮肤黑头检测的有序分类方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：根据原始样本序信息和类关系，输入指定的分类阈值，对样本类别进行有序数值编码；步骤S2：将有序分类问题转化为回归问题，使用L1损失函数训练卷积神经网络；步骤S3：对测试集进行预测，根据人指定的分类阈值将预测得到的回归值识别为有序类别，实现原始样本类别的判定。
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