本發(fā)明涉及圖像識別，具體而言，涉及一種基于圖像識別的皮膚狀態(tài)檢測方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、皮膚狀態(tài)的檢測一般是基于專業(yè)經(jīng)驗任意進行的，這種檢測方式存在著效率相對不高的問題。隨著圖像識別技術(shù)的不斷成熟，基于圖像識別的皮膚狀態(tài)檢測的應用也越來越普遍，該方式可以充分地提高檢測的效率。但是，經(jīng)發(fā)明人的研究發(fā)現(xiàn)，基于現(xiàn)有的圖像識別技術(shù)進行皮膚狀態(tài)的識別檢測，一般存在著檢測的可靠性相對不高的問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明的目的在于提供一種基于圖像識別的皮膚狀態(tài)檢測方法及系統(tǒng)，以改善現(xiàn)有技術(shù)中存在的皮膚狀態(tài)檢測的可靠性相對不高的問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明實施例采用如下技術(shù)方案：

3、一種基于圖像識別的皮膚狀態(tài)檢測方法，包括：

4、得到目標皮膚圖像和目標皮膚描述數(shù)據(jù)，其中，所述目標皮膚描述數(shù)據(jù)響應于皮膚狀態(tài)檢測用戶對所述目標皮膚圖像對應的皮膚的狀態(tài)進行輸入操作以形成，屬于所述皮膚狀態(tài)檢測用戶對皮膚狀態(tài)的描述；

5、挖掘出所述目標皮膚圖像至少兩個維度的皮膚圖像語義向量，以及，將至少兩個維度的所述皮膚圖像語義向量進行聚合操作，形成所述目標皮膚圖像對應的第一皮膚狀態(tài)語義向量；

6、挖掘出所述目標皮膚描述數(shù)據(jù)的皮膚描述數(shù)據(jù)語義向量，以及，將所述皮膚描述數(shù)據(jù)語義向量和所述第一皮膚狀態(tài)語義向量進行關(guān)聯(lián)挖掘操作，形成對應的皮膚狀態(tài)關(guān)聯(lián)語義向量；

7、通過目標皮膚狀態(tài)檢測網(wǎng)絡(luò)，對所述皮膚狀態(tài)關(guān)聯(lián)語義向量進行皮膚狀態(tài)檢測操作，輸出所述目標皮膚圖像對應的皮膚狀態(tài)檢測結(jié)果。

8、在一些優(yōu)選的實施例中，在上述基于圖像識別的皮膚狀態(tài)檢測方法中，所述通過目標皮膚狀態(tài)檢測網(wǎng)絡(luò)，對所述皮膚狀態(tài)關(guān)聯(lián)語義向量進行皮膚狀態(tài)檢測操作，輸出所述目標皮膚圖像對應的皮膚狀態(tài)檢測結(jié)果的步驟，包括：

9、依據(jù)目標映射向量，對所述皮膚狀態(tài)關(guān)聯(lián)語義向量進行更新操作，形成對應的目標皮膚狀態(tài)語義向量，其中，所述目標映射向量是在目標皮膚狀態(tài)檢測網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過第一階段的訓練之后，維持所述目標皮膚狀態(tài)檢測網(wǎng)絡(luò)的其它參數(shù)不變的情況下，進行第二階段的訓練以形成；

10、通過所述目標皮膚狀態(tài)檢測網(wǎng)絡(luò)，對所述目標皮膚狀態(tài)語義向量進行皮膚狀態(tài)檢測操作，輸出所述目標皮膚圖像對應的皮膚狀態(tài)檢測結(jié)果。

11、在一些優(yōu)選的實施例中，在上述基于圖像識別的皮膚狀態(tài)檢測方法中，所述依據(jù)目標映射向量，對所述皮膚狀態(tài)關(guān)聯(lián)語義向量進行更新操作，形成對應的目標皮膚狀態(tài)語義向量的步驟，包括：

12、依據(jù)目標映射向量包括的第一映射向量，對所述皮膚狀態(tài)關(guān)聯(lián)語義向量進行線性映射操作，形成對應的皮膚狀態(tài)映射語義向量；

13、對所述皮膚狀態(tài)映射語義向量和所述皮膚描述數(shù)據(jù)語義向量進行融合操作，輸出對應的皮膚狀態(tài)融合語義向量；

14、將所述皮膚狀態(tài)融合語義向量進行非線性化操作，輸出對應的皮膚狀態(tài)非線性語義向量；

15、依據(jù)所述目標映射向量包括的第二映射向量，對所述皮膚狀態(tài)非線性語義向量進行線性映射操作，形成對應的目標皮膚狀態(tài)語義向量，其中，所述第二映射向量與所述第一映射向量都是在目標皮膚狀態(tài)檢測網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過第一階段的訓練之后，維持所述目標皮膚狀態(tài)檢測網(wǎng)絡(luò)的其它參數(shù)不變的情況下，進行第二階段的訓練以形成。

16、在一些優(yōu)選的實施例中，在上述基于圖像識別的皮膚狀態(tài)檢測方法中，所述目標皮膚狀態(tài)檢測網(wǎng)絡(luò)包括多個先后連接的語義挖掘單元；

17、其中，所述通過所述目標皮膚狀態(tài)檢測網(wǎng)絡(luò)，對所述目標皮膚狀態(tài)語義向量進行皮膚狀態(tài)檢測操作，輸出所述目標皮膚圖像對應的皮膚狀態(tài)檢測結(jié)果的步驟，包括：

18、利用多個所述語義挖掘單元，將所述目標皮膚狀態(tài)語義向量進行語義挖掘操作，輸出對應的皮膚狀態(tài)語義挖掘向量；

19、依據(jù)所述皮膚狀態(tài)語義挖掘向量進行皮膚狀態(tài)檢測操作，輸出所述目標皮膚圖像對應的皮膚狀態(tài)檢測結(jié)果；

20、其中，所述多個先后連接的語義挖掘單元中的第一個語義挖掘單元的輸入向量包括所述目標皮膚狀態(tài)語義向量；

21、針對所述多個先后連接的語義挖掘單元中的最后一個所述語義挖掘單元以外的每一個所述語義挖掘單元，將該語義挖掘單元對應的語義挖掘向量和所述第一皮膚狀態(tài)語義向量進行關(guān)聯(lián)挖掘操作，輸出對應的皮膚狀態(tài)關(guān)聯(lián)挖掘向量，并依據(jù)該語義挖掘單元中的第一映射向量，對所述皮膚狀態(tài)關(guān)聯(lián)挖掘向量進行線性映射操作，以及，對線性映射操作后的皮膚狀態(tài)關(guān)聯(lián)挖掘向量和該語義挖掘單元對應的語義挖掘向量進行融合操作，并將該融合操作形成的向量進行非線性化操作，以及，依據(jù)該語義挖掘單元中的第二映射向量，對該非線性化操作形成的向量進行線性映射操作，再將該線性映射操作形成的向量加載到該語義挖掘單元的后一個語義挖掘單元進行語義挖掘操作。

22、在一些優(yōu)選的實施例中，在上述基于圖像識別的皮膚狀態(tài)檢測方法中，每一個所述語義挖掘單元都攜帶有自己的第一映射向量和第二映射向量；其中，所述基于圖像識別的皮膚狀態(tài)檢測方法還包括：

23、提取出多個訓練皮膚數(shù)據(jù)，其中，每一個所述訓練皮膚數(shù)據(jù)包括訓練皮膚圖像、訓練皮膚描述數(shù)據(jù)和皮膚狀態(tài)標簽；

24、依據(jù)所述多個訓練皮膚數(shù)據(jù)中的第一部分的訓練皮膚數(shù)據(jù)，對目標皮膚狀態(tài)檢測網(wǎng)絡(luò)進行第一階段的訓練，其中，在第一階段的訓練中，所述目標映射向量不參與，使得直接將對應的皮膚狀態(tài)關(guān)聯(lián)語義向量作為目標皮膚狀態(tài)語義向量，且每一個所述語義挖掘單元中的第一映射向量和第二映射向量都不參與，使得直接將對應的皮膚狀態(tài)關(guān)聯(lián)挖掘向量作為線性映射操作后的皮膚狀態(tài)關(guān)聯(lián)挖掘向量，以及，直接將對應的非線性化操作形成的向量作為線性映射操作形成的向量，或者，多個所述語義挖掘單元不參與，直接將對應的目標皮膚狀態(tài)語義向量作為皮膚狀態(tài)語義挖掘向量；

25、維持所述目標皮膚狀態(tài)檢測網(wǎng)絡(luò)中參與第一階段的訓練的各網(wǎng)絡(luò)參數(shù)不變，并對所述目標映射向量、每一個所述語義挖掘單元自己的第一映射向量和第二映射向量進行配置，使得都被配置為零向量或隨機向量；

26、依據(jù)所述多個訓練皮膚數(shù)據(jù)中的第二部分的訓練皮膚數(shù)據(jù)，對所述目標映射向量和每一個所述語義挖掘單元自己的第一映射向量和第二映射向量進行訓練，形成最終的目標映射向量、第一映射向量和第二映射向量。

27、在一些優(yōu)選的實施例中，在上述基于圖像識別的皮膚狀態(tài)檢測方法中，所述挖掘出所述目標皮膚描述數(shù)據(jù)的皮膚描述數(shù)據(jù)語義向量，以及，將所述皮膚描述數(shù)據(jù)語義向量和所述第一皮膚狀態(tài)語義向量進行關(guān)聯(lián)挖掘操作，形成對應的皮膚狀態(tài)關(guān)聯(lián)語義向量的步驟，包括：

28、在預先構(gòu)建的語義向量庫中，查找到與所述第一皮膚狀態(tài)語義向量匹配的第二皮膚狀態(tài)語義向量，其中，所述語義向量庫中的每一個歷史皮膚狀態(tài)語義向量是基于其它皮膚圖像進行語義挖掘和聚合操作形成的；

29、在預先構(gòu)建的皮膚狀態(tài)庫中，確定出所述第二皮膚狀態(tài)語義向量對應的皮膚狀態(tài)檢測數(shù)據(jù)，其中，所述皮膚狀態(tài)庫中的每一個歷史皮膚狀態(tài)數(shù)據(jù)用于反映相應的其它皮膚圖像對應的實際皮膚狀態(tài)；

30、將所述皮膚狀態(tài)檢測數(shù)據(jù)和所述目標皮膚描述數(shù)據(jù)進行合并，輸出對應的合并皮膚描述數(shù)據(jù)；

31、對所述合并皮膚描述數(shù)據(jù)進行語義挖掘操作，輸出所述目標皮膚描述數(shù)據(jù)對應的皮膚描述數(shù)據(jù)語義向量；

32、對所述第二皮膚狀態(tài)語義向量和所述第一皮膚狀態(tài)語義向量進行向量連接操作，輸出對應的皮膚狀態(tài)連接向量；

33、將所述皮膚描述數(shù)據(jù)語義向量和所述皮膚狀態(tài)連接向量進行關(guān)聯(lián)挖掘操作，形成對應的皮膚狀態(tài)關(guān)聯(lián)語義向量。

34、在一些優(yōu)選的實施例中，在上述基于圖像識別的皮膚狀態(tài)檢測方法中，所述在預先構(gòu)建的語義向量庫中，查找到與所述第一皮膚狀態(tài)語義向量匹配的第二皮膚狀態(tài)語義向量的步驟，包括：

35、針對所述語義向量庫中的每一個歷史皮膚狀態(tài)語義向量，確定該歷史皮膚狀態(tài)語義向量與所述第一皮膚狀態(tài)語義向量之間的向量距離；

36、在所述語義向量庫中，篩選出與所述第一皮膚狀態(tài)語義向量之間的向量距離小于預先確定的向量閾值距離的每一個歷史皮膚狀態(tài)語義向量，形成對應的候選匹配向量集合；

37、在所述候選匹配向量集合屬于非空集合時，將所述候選匹配向量集合作為目標匹配向量集合，或者，在所述候選匹配向量集合屬于非空集合時，將與所述第一皮膚狀態(tài)語義向量之間的向量距離具有最小值的一個歷史皮膚狀態(tài)語義向量，分配到所述候選匹配向量集合中，以形成對應的目標匹配向量集合；

38、基于所述目標匹配向量集合中的歷史皮膚狀態(tài)語義向量，確定出與所述第一皮膚狀態(tài)語義向量匹配的第二皮膚狀態(tài)語義向量。

39、在一些優(yōu)選的實施例中，在上述基于圖像識別的皮膚狀態(tài)檢測方法中，所述將所述皮膚描述數(shù)據(jù)語義向量和所述皮膚狀態(tài)連接向量進行關(guān)聯(lián)挖掘操作，形成對應的皮膚狀態(tài)關(guān)聯(lián)語義向量的步驟，包括：

40、將所述皮膚描述數(shù)據(jù)語義向量中所述皮膚狀態(tài)檢測數(shù)據(jù)對應的皮膚描述數(shù)據(jù)局部向量，和所述皮膚狀態(tài)連接向量中的所述第二皮膚狀態(tài)語義向量進行關(guān)聯(lián)挖掘操作，輸出對應的局部第一關(guān)聯(lián)向量；

41、將所述皮膚描述數(shù)據(jù)語義向量中所述目標皮膚描述數(shù)據(jù)對應的皮膚描述數(shù)據(jù)局部向量，和所述皮膚狀態(tài)連接向量中的所述第一皮膚狀態(tài)語義向量進行關(guān)聯(lián)挖掘操作，輸出對應的局部第二關(guān)聯(lián)向量；

42、基于所述局部第一關(guān)聯(lián)向量和所述局部第二關(guān)聯(lián)向量，形成對應的皮膚狀態(tài)關(guān)聯(lián)語義向量。

43、在一些優(yōu)選的實施例中，在上述基于圖像識別的皮膚狀態(tài)檢測方法中，所述將所述皮膚描述數(shù)據(jù)語義向量中所述皮膚狀態(tài)檢測數(shù)據(jù)對應的皮膚描述數(shù)據(jù)局部向量，和所述皮膚狀態(tài)連接向量中的所述第二皮膚狀態(tài)語義向量進行關(guān)聯(lián)挖掘操作，輸出對應的局部第一關(guān)聯(lián)向量的步驟，包括：

44、對所述皮膚描述數(shù)據(jù)語義向量進行第一空間映射操作，形成對應的皮膚數(shù)據(jù)映射向量；

45、對所述皮膚狀態(tài)連接向量進行第二空間映射操作，形成對應的皮膚狀態(tài)映射向量；

46、將所述皮膚數(shù)據(jù)映射向量和行列參數(shù)被對換之后的皮膚狀態(tài)映射向量進行關(guān)聯(lián)融合操作，形成對應的皮膚融合關(guān)聯(lián)向量；

47、依據(jù)預先確定的目標向量，將所述皮膚融合關(guān)聯(lián)向量進行調(diào)整操作，并基于進行調(diào)整操作后的皮膚融合關(guān)聯(lián)向量，確定出對應的關(guān)聯(lián)性參數(shù)分布，其中，所述目標向量用于替換所述皮膚融合關(guān)聯(lián)向量中待處理向量參數(shù)以外的向量參數(shù)，所述待處理向量參數(shù)通過以下方式形成：將所述皮膚描述數(shù)據(jù)語義向量中所述皮膚狀態(tài)檢測數(shù)據(jù)對應的皮膚描述數(shù)據(jù)局部向量，和所述皮膚狀態(tài)連接向量中的所述第二皮膚狀態(tài)語義向量進行關(guān)聯(lián)融合操作以形成；

48、對所述第二皮膚狀態(tài)語義向量進行第三空間映射操作，形成對應的皮膚狀態(tài)語義映射向量；

49、對所述關(guān)聯(lián)性參數(shù)分布和所述皮膚狀態(tài)語義映射向量進行關(guān)聯(lián)融合操作，形成對應的皮膚狀態(tài)關(guān)聯(lián)語義向量。

50、本發(fā)明實施例還提供一種基于圖像識別的皮膚狀態(tài)檢測系統(tǒng)，包括處理器和存儲器，所述存儲器用于存儲計算機程序，所述處理器用于執(zhí)行所述計算機程序，以上述的基于圖像識別的皮膚狀態(tài)檢測方法。

51、本發(fā)明實施例提供的一種基于圖像識別的皮膚狀態(tài)檢測方法及系統(tǒng)，首先，得到目標皮膚圖像和目標皮膚描述數(shù)據(jù)；其次，挖掘出目標皮膚圖像至少兩個維度的皮膚圖像語義向量，將至少兩個維度的皮膚圖像語義向量進行聚合操作，形成第一皮膚狀態(tài)語義向量；然后，挖掘出目標皮膚描述數(shù)據(jù)的皮膚描述數(shù)據(jù)語義向量，將皮膚描述數(shù)據(jù)語義向量和第一皮膚狀態(tài)語義向量進行關(guān)聯(lián)挖掘操作，形成皮膚狀態(tài)關(guān)聯(lián)語義向量；最后，通過目標皮膚狀態(tài)檢測網(wǎng)絡(luò)，對皮膚狀態(tài)關(guān)聯(lián)語義向量進行皮膚狀態(tài)檢測操作，輸出皮膚狀態(tài)檢測結(jié)果?；谏鲜龇椒?，由于不僅會將表征目標皮膚圖像和目標皮膚描述數(shù)據(jù)的兩種語義向量進行關(guān)聯(lián)挖掘操作，使得形成的皮膚狀態(tài)關(guān)聯(lián)語義向量的語義表征能力更佳(如表征的語義信息更為豐富)，因此，可以在一定程度上提高基于皮膚狀態(tài)關(guān)聯(lián)語義向量進行的皮膚狀態(tài)檢測操作的可靠度，另外，由于針對目標皮膚圖像，會進行兩個維度的語義信息挖掘，使得可以進一步提升挖掘出的語義向量的豐富度，從而改善現(xiàn)有技術(shù)中存在的皮膚狀態(tài)檢測的可靠性相對不高的問題。

52、為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點能更明顯易懂，下文特舉較佳實施例，并配合所附附圖，作詳細說明如下。