一种关于中医体质的脸型分类方法、系统和计算机可读存储介质技术方案

本发明专利技术提供一种关于中医体质的脸型分类方法、系统和计算机可读存储介质，所述方法包括：获取训练用的人脸样本图像，并构建特征库；根据所述特征库中的人脸样本图像，并采用机器学习算法训练得到关于中医体质的脸型分类模型；获取待分类的人脸图像；采用所述关于中医体质的脸型分类模型对待分类的人脸图像进行分类，得到对应的分类结果信息并进行显示；本发明专利技术通过能够根据具有判别力的人脸图像数据，自动输出关于中医体质的脸型的分类结果；相较于传统的人为分类方式，本发明专利技术的关于中医体质的脸型分类方法自动化程度高，有效节省了人力成本；同时，不受人为主观因素的影响，分类准确度高。

A face classification method, system and computer readable storage medium for TCM Constitution

【技术实现步骤摘要】
一种关于中医体质的脸型分类方法、系统和计算机可读存储介质
本专利技术涉及机器学习和图像处理
，尤其涉及一种关于中医体质的脸型分类方法、系统和计算机可读存储介质。
技术介绍
现有中医技术通过准确地辨别患者中医体质类别就可初步对其进行大致的脏腑经络病位辨证定位，为临床用药和养生保健提供依据，并结合人体测量学，对面部特征进行的客观化，还经过了临床采集病例，专家标注等过程，对面部特征进行了研究。现阶段图像识别技术一般分为人脸识别与商品识别，人脸识别主要运用在安全检查、身份核验与移动支付中；商品识别主要运用在商品流通过程中，特别是无人货架、智能零售柜等无人零售领域。因此，在当前的人工智能环境下，亟需一种基于机器学习的关于中医体质的脸型分类方法，来替代传统医生人为的分类方式。
技术实现思路
为了解决上述至少一个技术问题，本专利技术提出了一种关于中医体质的脸型分类方法、系统和计算机可读存储介质。为了实现上述目的，本专利技术第一方面提出了一种关于中医体质的脸型分类方法，包括：获取训练用的人脸样本图像，并构建特征库；根据所述特征库中的人脸样本图像，并采用机器学习算法训练得到关于中医体质的脸型分类模型；获取待分类的人脸图像；采用所述关于中医体质的脸型分类模型对待分类的人脸图像进行分类，得到对应的分类结果信息并进行显示。本方案中，获取训练用的人脸样本图像，并构建特征库，还包括：获取人脸样本图像，进行特征提取，立体匹配，并对所述人脸样本图像进行双目视觉三维重建人脸样本模型；接收对所述人脸样本图像标注的关于中医体质的脸型类别标签；从所述人脸样本模型下测量人脸n个关键点和个距离，利用特征选择的方式，选择具有判别力的m个人脸特征，并建立m个人脸特征与关于中医体质的脸型类别标签的对应关系，得到一个训练样本；收集多个训练样本，并构建所述特征库。本方案中，获取待分类的人脸图像，还包括：获取待分类的人脸图像，进行特征提取，立体匹配，并对所述人脸图像进行双目视觉三维重建人脸模型；获取待分类的人脸模型的人脸特征。进一步的，采用所述关于中医体质的脸型分类模型对待分类的人脸图像进行分类，得到对应的分类结果信息并进行显示，还包括：根据所述人脸特征，采用所述关于中医体质的脸型分类模型对待分类的人脸图像进行分类，得到对应的分类结果信息并进行显示。优选的，所述人脸特征为额宽、颧宽、下颚宽、额长、中庭长、下庭长、眼长、眼宽、鼻长、鼻宽、鼻高、人中长度、唇宽、上唇高、下唇高、唇高、下颚的一种或几种。优选的，所述机器学习算法为随机森林算法、梯度提升机算法、K近邻算法、支持向量机算法、AdaBoost算法、分类决策树算法的一种或几种。本专利技术第二方面还提出一种关于中医体质的脸型分类系统，所述关于中医体质的脸型分类系统包括：存储器及处理器，所述存储器中包括一种关于中医体质的脸型分类方法程序，所述关于中医体质的脸型分类方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：获取训练用的人脸样本图像，并构建特征库；根据所述特征库中的人脸样本图像，并采用机器学习算法训练得到关于中医体质的脸型分类模型；获取待分类的人脸图像；采用所述关于中医体质的脸型分类模型对待分类的人脸图像进行分类，得到对应的分类结果信息并进行显示。本方案中，获取训练用的人脸样本图像，并构建特征库，还包括：获取人脸样本图像，进行特征提取，立体匹配，并对所述人脸样本图像进行双目视觉三维重建人脸样本模型；接收对所述人脸样本图像标注的关于中医体质的脸型类别标签；从所述人脸样本模型下测量人脸n个关键点和个距离，利用特征选择的方式，选择具有判别力的m个人脸特征，并建立m个人脸特征与关于中医体质的脸型类别标签的对应关系，得到一个训练样本；收集多个训练样本，并构建所述特征库。本方案中，获取待分类的人脸图像，还包括：获取待分类的人脸图像，进行特征提取，立体匹配，并对所述人脸图像进行双目视觉三维重建人脸模型；获取待分类的人脸模型的人脸特征。本专利技术第三方面还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括一种关于中医体质的脸型分类方法程序，所述关于中医体质的脸型分类方法程序被处理器执行时，实现如上述的一种关于中医体质的脸型分类方法的步骤。本专利技术通过获取训练用的人脸样本图像，并构建特征库；根据所述特征库中的人脸样本图像，并采用机器学习算法训练得到关于中医体质的脸型分类模型；获取待分类的人脸图像；采用所述关于中医体质的脸型分类模型对待分类的人脸图像进行分类，得到对应的分类结果信息并进行显示。本专利技术通过能够根据具有判别力的人脸图像数据，自动输出关于中医体质的脸型的分类结果。相较于传统的人为(中医专家)分类方式，本专利技术的关于中医体质的脸型分类方法自动化程度高，有效节省了人力成本；同时，不受人为主观因素的影响，分类准确度高。本专利技术的附加方面和优点将在下面的描述部分中给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。附图说明图1示出了本专利技术一种关于中医体质的脸型分类方法的流程图；图2示出了本专利技术一种基于SVM算法的分类原理图；图3示出了本专利技术一种基于决策树算法的分类原理图；图4示出了本专利技术关于中医体质的脸型分类过程中构建特征库的方法流程图；图5示出了本专利技术一种关于中医体质的脸型分类系统的框图；图6示出了本专利技术一实施例的关于中医体质的脸型分类方法的流程图；图7示出了本专利技术一实施例的人脸的五个关键点的示意图；图8示出了本专利技术一实施例的人脸特征的示意图。具体实施方式为了能够更清楚地理解本专利技术的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本专利技术，但是，本专利技术还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本专利技术的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。图1示出了本专利技术一种关于中医体质的脸型分类方法的流程图。如图1所示，本专利技术第一方面提出一种关于中医体质的脸型分类方法，包括：S102，获取训练用的人脸样本图像，并构建特征库；S104，根据所述特征库中的人脸样本图像，并采用机器学习算法训练得到关于中医体质的脸型分类模型；S106，获取待分类的人脸图像；S108，采用所述关于中医体质的脸型分类模型对待分类的人脸图像进行分类，得到对应的分类结果信息并进行显示。需要说明的是，本专利技术的技术方案可以在PC、手机、PAD等终端设备中进行操作。需要说明的是，机器学习(machinelearning)是一门多领域交叉学科，涉及了概率论、统计学、算法复杂度等多门学科。专门研究计算机本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种关于中医体质的脸型分类方法，其特征在于，包括：/n获取训练用的人脸样本图像，并构建特征库；/n根据所述特征库中的人脸样本图像，并采用机器学习算法训练得到关于中医体质的脸型分类模型；/n获取待分类的人脸图像；/n采用所述关于中医体质的脸型分类模型对待分类的人脸图像进行分类，得到对应的分类结果信息并进行显示。/n

【技术特征摘要】
1.一种关于中医体质的脸型分类方法，其特征在于，包括：
获取训练用的人脸样本图像，并构建特征库；
根据所述特征库中的人脸样本图像，并采用机器学习算法训练得到关于中医体质的脸型分类模型；
获取待分类的人脸图像；
采用所述关于中医体质的脸型分类模型对待分类的人脸图像进行分类，得到对应的分类结果信息并进行显示。


2.根据权利要求1所述的一种关于中医体质的脸型分类方法，其特征在于，获取训练用的人脸样本图像，并构建特征库，还包括：
获取人脸样本图像，进行特征提取，立体匹配，并对所述人脸样本图像进行双目视觉三维重建人脸样本模型；
接收对所述人脸样本图像标注的关于中医体质的脸型类别标签；
从所述人脸样本模型下测量人脸n个关键点和个距离，利用特征选择的方式，选择具有判别力的m个人脸特征，并建立m个人脸特征与关于中医体质的脸型类别标签的对应关系，得到一个训练样本；
收集多个训练样本，并构建所述特征库。


3.根据权利要求1所述的一种关于中医体质的脸型分类方法，其特征在于，获取待
分类的人脸图像，还包括：
获取待分类的人脸图像，进行特征提取，立体匹配，并对所述人脸图像进行双目视觉三维重建人脸模型；
获取待分类的人脸模型的人脸特征。


4.根据权利要求3所述的一种关于中医体质的脸型分类方法，其特征在于，采用所述关于中医体质的脸型分类模型对待分类的人脸图像进行分类，得到对应的分类结果信息并进行显示，还包括：
根据所述人脸特征，采用所述关于中医体质的脸型分类模型对待分类的人脸图像进行分类，得到对应的分类结果信息并进行显示。


5.根据权利要求2至4任意一项所述的一种关于中医体质的脸型分类方法，其特征在于，所述人脸特征为额宽、颧宽、下颚宽、额长、中庭长、下庭长、眼长、眼宽、鼻长、鼻宽、鼻高、人中长度、唇宽、上唇高、下唇高、唇高、下颚的一种或几种。


6.根据权利要求1至5任意一...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱龙，吴长汶，周常恩，李灿东，胡将，林雪娟，
申请(专利权)人：福建中医药大学，
类型：发明
国别省市：福建;35