CN112541394A - 黑眼圈及鼻炎识别方法、***及计算机介质 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例中提供了一种黑眼圈及鼻炎识别方法、***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。
Description
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、***及计算机介质。
背景技术
过敏性鼻炎是一种严重的***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、***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；
根据深度特征值，通过全连接神经网络分类层分类，以及归一化后，得到不同标签的概率分类；
通过损失函数拟合特征图片的概率分类及其对应标签，得到训练后的分类神经网络模型。
在本申请一些实施方式中，损失函数包括分类交叉熵函数以及各个特征图片在深度特征值空间的距离函数。
在本申请一些实施方式中，损失函数包括分类交叉熵函数L以及距离函数L2，其中，
分类交叉熵函数L的公式为：
其中，y为真实标签，
为概率预测结果；
距离函数L2的公式为：
其中，x1,x2分别为两个向量。
根据本申请实施例的第二个方面，提供了一种黑眼圈及鼻炎识别***，具体包括：
脸部特征单元：用于根据人脸图像，得到脸部特征点；
特征图片单元：用于根据脸部特征点，提取眼睛以及黑眼圈区域的彩色图片，得到特征图片；
打标签单元：用于将特征图片打标签，得到样本图片，标签包括黑眼圈程度以及是否鼻炎；
分类神经网络模型单元：用于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；
分类识别单元：用于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，特征图片单元具体用于以下步骤：
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。
根据本申请实施例的第三个方面，提供了一种黑眼圈及鼻炎识别设备，包括：
存储器：用于存储可执行指令；以及
处理器:用于与存储器连接以执行可执行指令从而完成黑眼圈及鼻炎识别方法。
根据本申请实施例的第四个方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序；计算机程序被处理器执行以实现黑眼圈及鼻炎识别方法。
采用本申请实施例中的黑眼圈及鼻炎识别方法、***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；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。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1中示出了根据本申请实施例的黑眼圈及鼻炎识别方法的步骤示意图；
图2中示出了根据本申请实施例的黑眼圈及鼻炎识别***的结构示意图；
图3中示出了根据本申请实施例的黑眼圈及鼻炎识别设备的结构示意图。
具体实施方式
在实现本申请的过程中，发明人发现传统黑眼圈识别方法中，识别判断方法较为简单，仅通过简单的计算，实现通过人脸图片简单判断是否黑眼圈的功能。无法判断黑眼圈严重程度，更不能判断是否有鼻炎。此外，识别过程用到的模型泛化性能不佳，导致黑眼圈识别精准度不高、鲁棒性不强。
而本申请人还发现过敏性鼻炎是一种严重的***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，并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。因此，亟待新的识别方法在识别黑眼圈同时根据其相关性，同时对是否有鼻炎进行识别，，并辅助医生的诊断，方便患者的自检，为尽早发现病情产生便利。
因此，本申请提供了一种黑眼圈及鼻炎识别方法、***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；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。
为了使本申请实施例中的技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图对本申请的示例性实施例进行进一步详细的说明，显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是所有实施例的穷举。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
实施例1
图1中示出了根据本申请实施例的黑眼圈及鼻炎识别方法的步骤示意图。
如图1所示，本申请实施例的黑眼圈及鼻炎识别方法，具体包括以下步骤：
S101：根据人脸图像，得到脸部特征点。
首先，通过摄像头采集用户的正脸照片，本实施例记为X，然后利用人脸识别算法找到人脸，并定位得到脸部特征点。
S102：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。
具体包括以下步骤：
1)提取眼睛彩色图片；具体在原图X中提取眼睛彩色图片，记为x_feature_eye。
2)根据眼睛彩色图片x_feature_eye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，记为x_eyebag。
估计黑眼圈区域过程中，暂转化原图X为灰度图，在人眼下方根据其大小选取适当大小区域，利用projection function定位估计黑眼圈大概位置，确定大概的黑眼圈大小。
3)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。
这个步骤中，再根据上一步骤估计的黑眼圈区域的黑眼圈大小，选择其周围一定范围内人脸皮肤彩色图片，记为x_skin。
4)根据预处理黑眼圈彩色图片x_eyebag以及人脸皮肤彩色图片x_skin，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x_feature_eyebag。
这个过程主要是，通过正常人脸皮肤与黑眼圈皮肤的差别，将预处理黑眼圈彩色图片x_eyebag中非黑眼圈图片x_skin去除，得到更为准确的黑眼圈彩色图片x_feature_eyebag。
5)根据眼睛彩色图片x_feature_eye以及精准黑眼圈彩色图片x_feature_eyebag的图片集合，得到特征图片x_feature。
S103：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。
预先将特征图片打好标签，标签为黑眼圈程度和是否鼻炎，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。
S104：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。
分类神经网络模型训练具体包括以下步骤：
S1，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。
具体的，通过卷积的方法，对于每张人脸的特征图片进行padding补充边缘后，通过n*n大小的卷积核Kernel进行卷积，得到卷积特征图Conv_Feature，卷积特征图Conv_Feature计算公式(1)为：
其中，(i，j)代表的是特征图中第i行j列的像素点。
S2，根据卷积特征图，进行最大池化采样以及激活函数激活。
具体的，首先，进行最大池化(2*2大小)采样，池化采样公式(2)为：
然后，通过激活函数σ进行激活，激活公式(3)具体为：
Fconv＝σ(Fmaxpooling) 公式(3)
S3，重复以上S1-S2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。
多次进行上述S1-S2的操作并逐渐减小卷积核大小，将最后一次激活函数激活的输出结果展开为一维向量，得到深度特征值。该操作可以实现进一步准确提取人脸的眼圈周围的颜色变化、形状分布等特征。
S4，根据深度特征值，通过全连接神经网络分类层分类，以及归一化后，得到不同标签的概率分类。
这一步骤，将深度特征值分别连接输入到两个不同的全连接神经网络分类层上，利用softmax函数进行数值上的归一并实现各任务标签的概率分类。
S5，通过损失函数拟合特征图片的概率分类及其对应标签，得到训练后的分类神经网络模型。
在添加损失函数后，构成多任务卷积分类神经网络，经过训练后得到神经网络模型。其中，损失函数的目的在于拟合训练集的概率分类及其对应标签。
关于损失函数本身，在分类交叉熵的基础上，附加有各图片在深度特征值空间的距离函数，如L2距离函数，实现各任务中各分类的最大差别化。
因此，损失函数包括分类交叉熵函数以及各个特征图片在深度特征值空间的距离函数。
在本申请一些实施方式中，损失函数具体包括分类交叉熵函数L以及距离函数L2，其中，
分类交叉熵函数L的公式(4)为：
其中，y为真实标签，
为概率预测结果；
距离函数L2的公式(5)为：
其中，x1,x2分别为两个向量。
通过，S104步骤得到训练后的分类神经网络，训练模式结束。该方法的优点在于通过多任务深度学习的方法，利用已有数据最大适度的程度上拟合，获得了在目前先验知识条件下，针对于黑眼圈和鼻炎这一特定问题，实现了泛化性能最优的特征提取及分类的方法。
通过S104步骤，将经过S102得到的特征图片，输入到训练好的神经网络中得到预测的黑眼圈严重程度和是否鼻炎标签。
S104步骤结束训练模式之后，进入预测模式。即通过S105进行黑眼圈以及鼻炎预测。
S105：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。
采用本申请实施例中的黑眼圈及鼻炎识别方法，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。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。
具体的，本申请实施例中的黑眼圈及鼻炎识别方法通过人脸定位和projectionfunction的方法，针对性地提取了眼圈对比和眼睛的特征图片；对预处理得到的特征图片进行填充操作、卷积操作、池化操作以及非线性操作等，对特征图片进行黑眼圈程度和是否鼻炎的多任务训练，成功提取出深度特征值；修改神经网络的损失函数，添加各任务类间距离函数；再次运用神经网络对特征图片分别进行分类，对于黑眼圈任务分为无黑眼圈、轻度、重度三类，鼻炎任务分为有鼻炎和无鼻炎两类。
本申请实施例中的黑眼圈及鼻炎识别方法，将黑眼圈部分特征直接在预处理中提取出来，直接输入到卷积神经网络中，特征提取更有针对性；采用多任务的深度学习网络，提高了神经网络模型的泛化性，获得针对于鼻炎黑眼圈问题的最优拟合；同时，本申请修改优化了损失函数，添加了各任务类间数据在深度特征值空间的距离函数，使分类结果更加准确。
实施例2
本实施例提供了一种黑眼圈及鼻炎识别***，对于本实施例的黑眼圈及鼻炎识别***中未披露的细节，请参照其它实施例中的黑眼圈及鼻炎识别方法的具体实施内容。
图2中示出了根据本申请实施例的黑眼圈及鼻炎识别***的结构示意图。
如图2所示，本申请实施例的基于脉冲信号的自适应成像***，具体包括脸部特征单元10、特征图片单元20、打标签单元30、分类神经网络模型单元40以及分类识别单元50。
具体说明的，
脸部特征单元10：用于根据人脸图像，得到脸部特征点。
特征图片单元20：用于根据脸部特征点，提取眼睛以及黑眼圈区域的彩色图片，得到特征图片。
特征图片单元20具体用于以下步骤：
具体包括以下步骤：
1)提取眼睛彩色图片；具体在原图X中提取眼睛彩色图片，记为x_feature_eye。
2)根据眼睛彩色图片x_feature_eye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，记为x_eyebag。
估计黑眼圈区域过程中，暂转化原图X为灰度图，在人眼下方根据其大小选取适当大小区域，利用projection function定位估计黑眼圈大概位置，确定大概的黑眼圈大小。
3)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。
这个步骤中，再根据上一步骤估计的黑眼圈区域的黑眼圈大小，选择其周围一定范围内人脸皮肤彩色图片，记为x_skin。
4)根据预处理黑眼圈彩色图片x_eyebag以及人脸皮肤彩色图片x_skin，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x_feature_eyebag。
这个过程主要是，通过正常人脸皮肤与黑眼圈皮肤的差别，将预处理黑眼圈彩色图片x_eyebag中非黑眼圈图片x_skin去除，得到更为准确的黑眼圈彩色图片x_feature_eyebag。
5)根据眼睛彩色图片x_feature_eye以及精准黑眼圈彩色图片x_feature_eyebag的图片集合，得到特征图片x_feature。
打标签单元30：用于将特征图片打标签，得到样本图片，标签包括黑眼圈程度以及是否鼻炎。
分类神经网络模型单元40：用于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。
分类神经网络模型训练具体包括以下步骤：
S1，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。
具体的，通过卷积的方法，对于每张人脸的特征图片进行padding补充边缘后，通过n*n大小的卷积核Kernel进行卷积，得到卷积特征图Conv_Feature，卷积特征图Conv_Feature计算公式(1)为：
其中，(i，j)代表的是特征图中第i行j列的像素点。
S2，根据卷积特征图，进行最大池化采样以及激活函数激活。
具体的，首先，进行最大池化(2*2大小)采样，池化采样公式(2)为：
然后，通过激活函数σ进行激活，激活公式(3)具体为：
Fconv＝σ(Fmaxpooling) 公式(3)
S3，重复以上S1-S2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。
多次进行上述S1-S2的操作并逐渐减小卷积核大小，将最后一次激活函数激活的输出结果展开为一维向量，得到深度特征值。该操作可以实现进一步准确提取人脸的眼圈周围的颜色变化、形状分布等特征。
S4，根据深度特征值，通过全连接神经网络分类层分类，以及归一化后，得到不同标签的概率分类。
这一步骤，将深度特征值分别连接输入到两个不同的全连接神经网络分类层上，利用softmax函数进行数值上的归一并实现各任务标签的概率分类。
S5，通过损失函数拟合特征图片的概率分类及其对应标签，得到训练后的分类神经网络模型。
在添加损失函数后，构成多任务卷积分类神经网络，经过训练后得到神经网络模型。其中，损失函数的目的在于拟合训练集的概率分类及其对应标签。
关于损失函数本身，在分类交叉熵的基础上，附加有各图片在深度特征值空间的距离函数，如L2距离函数，实现各任务中各分类的最大差别化。
因此，损失函数包括分类交叉熵函数以及各个特征图片在深度特征值空间的距离函数。
在本申请一些实施方式中，损失函数具体包括分类交叉熵函数L以及距离函数L2，其中，
分类交叉熵函数L的公式(4)为：
其中，y为真实标签，
为概率预测结果；
距离函数L2的公式(5)为：
其中，x1,x2分别为两个向量。
通过，S104步骤得到训练后的分类神经网络，该方法的优点在于通过多任务深度学习的方法，利用已有数据最大适度的程度上拟合，获得了在目前先验知识条件下，针对于黑眼圈和鼻炎这一特定问题，实现了泛化性能最优的特征提取及分类的方法。
通过S104步骤，将经过S102得到的特征图片，输入到训练好的神经网络中得到预测的黑眼圈严重程度和是否鼻炎标签。
分类识别单元50：用于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。
采用本申请实施例中的黑眼圈及鼻炎识别***，通过脸部特征单元10根据人脸图像，得到脸部特征点；特征图片单元20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；打标签单元30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；分类神经网络模型单元40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；分类识别单元50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。
具体的，本申请实施例中的黑眼圈及鼻炎识别***通过人脸定位和projectionfunction的方法，针对性地提取了眼圈对比和眼睛的特征图片；对预处理得到的特征图片进行填充操作、卷积操作、池化操作以及非线性操作等，对特征图片进行黑眼圈程度和是否鼻炎的多任务训练，成功提取出深度特征值；修改神经网络的损失函数，添加各任务类间距离函数；再次运用神经网络对特征图片分别进行分类，对于黑眼圈任务分为无黑眼圈、轻度、重度三类，鼻炎任务分为有鼻炎和无鼻炎两类。
本申请实施例中的黑眼圈及鼻炎识别***，将黑眼圈部分特征直接在预处理中提取出来，直接输入到卷积神经网络中，特征提取更有针对性；采用多任务的深度学习网络，提高了神经网络模型的泛化性，获得针对于鼻炎黑眼圈问题的最优拟合；同时，本申请修改优化了损失函数，添加了各任务类间数据在深度特征值空间的距离函数，使分类结果更加准确。
实施例3
本实施例提供了一种黑眼圈及鼻炎识别设备，对于本实施例的黑眼圈及鼻炎识别设备中未披露的细节，请参照其它实施例中的黑眼圈及鼻炎识别方法或***具体的实施内容。
图3中示出了根据本申请实施例的黑眼圈及鼻炎识别设备400的结构示意图。
如图3所示，黑眼圈及鼻炎识别设备400，包括：
存储器402：用于存储可执行指令；以及
处理器401:用于与存储器402连接以执行可执行指令从而完成黑眼圈及鼻炎识别方法。
本领域技术人员可以理解，示意图3仅仅是黑眼圈及鼻炎识别设备400的示例，并不构成对黑眼圈及鼻炎识别设备400的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如黑眼圈及鼻炎识别设备400还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器401(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器401也可以是任何常规的处理器等，处理器401是黑眼圈及鼻炎识别设备400的控制中心，利用各种接口和线路连接整个黑眼圈及鼻炎识别设备400的各个部分。
存储器402可用于存储计算机可读指令，处理器401通过运行或执行存储在存储器402内的计算机可读指令或模块，以及调用存储在存储器402内的数据，实现黑眼圈及鼻炎识别设备400的各种功能。存储器402可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据黑眼圈及鼻炎识别设备400计算机设备30的使用所创建的数据等。此外，存储器402可以包括硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或其他非易失性/易失性存储器件。
黑眼圈及鼻炎识别设备400集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机可读指令来指令相关的硬件来完成，的计算机可读指令可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机可读指令在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。
实施例4
本实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序；计算机程序被处理器执行以实现其他实施例中的黑眼圈及鼻炎识别方法。
采用本申请实施例中的黑眼圈及鼻炎识别设备及计算机介质，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；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。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在本发明使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解，尽管在本发明可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本发明范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。
尽管已描述了本申请的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种黑眼圈及鼻炎识别方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
根据人脸图像，得到脸部特征点；
根据所述脸部特征点，提取眼睛以及黑眼圈区域的彩色图片，得到特征图片；
将所述特征图片打标签，得到样本图片，所述标签包括黑眼圈程度以及是否鼻炎；
输入所述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所述训练后的分类神经网络，得到所述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。
2.根据权利要求1所述的黑眼圈及鼻炎识别方法，其特征在于，所述根据所述脸部特征点，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；
根据所述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；
根据所述黑眼圈区域，得到黑眼圈区域之外的人脸皮肤彩色图片；
根据所述预处理黑眼圈彩色图片以及所述人脸皮肤彩色图片，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；
根据所述眼睛彩色图片以及所述精准黑眼圈彩色图片的图片集合，得到特征图片。
3.根据权利要求1所述的黑眼圈及鼻炎识别方法，其特征在于，所述标签具体包括：无黑眼圈、轻度黑眼圈、重度黑眼圈、有鼻炎以及无鼻炎。
4.根据权利要求1所述的黑眼圈及鼻炎识别方法，其特征在于，所述输入所述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；
根据所述卷积特征图，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；
根据所述深度特征值，通过全连接神经网络分类层分类，以及归一化后，得到不同标签的概率分类；
通过损失函数拟合所述特征图片的概率分类及其对应标签，得到训练后的分类神经网络模型。
5.根据权利要求4所述的黑眼圈及鼻炎识别方法，其特征在于，所述损失函数包括分类交叉熵函数以及各个特征图片在深度特征值空间的距离函数。
6.根据权利要求4所述的黑眼圈及鼻炎识别方法，其特征在于，所述损失函数包括分类交叉熵函数L以及距离函数L2，其中，
所述分类交叉熵函数L的公式为：
其中，y为真实标签，
为概率预测结果；
所述距离函数L2的公式为：
其中，x1,x2分别为两个向量。
7.一种黑眼圈及鼻炎识别***，其特征在于，具体包括：
脸部特征单元：用于根据人脸图像，得到脸部特征点；
特征图片单元：用于根据所述脸部特征点，提取眼睛以及黑眼圈区域的彩色图片，得到特征图片；
打标签单元：用于将所述特征图片打标签，得到样本图片，所述标签包括黑眼圈程度以及是否鼻炎；
分类神经网络模型单元：用于输入所述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；
分类识别单元：用于输入待预测人脸图片至所述训练后的分类神经网络，得到所述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。
8.根据权利要求7所述的黑眼圈及鼻炎识别***，其特征在于，所述特征图片单元具体用于以下步骤：
提取眼睛彩色图片；
根据所述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；
根据所述黑眼圈区域，得到黑眼圈区域之外的人脸皮肤彩色图片；
根据所述预处理黑眼圈彩色图片以及所述人脸皮肤彩色图片，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；
根据所述眼睛彩色图片以及所述精准黑眼圈彩色图片的图片集合，得到特征图片。
9.一种黑眼圈及鼻炎识别设备，其特征在于，包括：
存储器：用于存储可执行指令；以及
处理器:用于与所述存储器连接以执行所述可执行指令从而完成权利要求1-6任一项所述的黑眼圈及鼻炎识别方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序；计算机程序被处理器执行以实现如权利要求1-6任一项所述的黑眼圈及鼻炎识别方法。
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