(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210166747.9 (22)申请日 2022.02.23 (71)申请人 深圳市人民医院 地址 518020 广东省深圳市罗湖区东门北 路1017号 (72)发明人 张江林　祁敏　王充　 (74)专利代理 机构 苏州拓云知识产权代理事务 所(普通合伙) 3234 4 专利代理师 李锋 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 5/00(2006.01) G06V 40/16(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06V 10/762(2022.01)G06V 10/764(2022.01) (54)发明名称 一种基于人工智能的皮肤老化程度识别方 法 (57)摘要 本发明属于人工智能领域， 公开了一种基于 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： 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； 云服务器 标记人脸图像的脸部特征点， 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， 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。 本发明提升 了皱纹检测的准确性并且使得用户能够随时随 地精确掌握自身的皮肤皱纹情况， 提升用户体 验。 权利要求书2页 说明书4页 附图2页 CN 114581384 A 2022.06.03 CN 114581384 A 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， 所述用户权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114581384 A 2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。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114581384 A 3