痘痘检测设备制造技术

本发明专利技术实施例公开了一种痘痘检测设备，通过基于特征相似度划分痘痘分类组合的方式，使得能够增大不同痘痘分类组合之间的区分度，设置具有一级标签模块和二级标签模块的痘痘类型识别模型，使得该痘痘分类识别模型能够适用于使用具有一级标签及二级标签的痘痘图像进行训练，且在使用具有一级标签和二级标签的痘痘图像对上述的痘痘类型识别模型进行训练时，能够对痘痘类型的特征和痘痘分类组合的特征均进行学习，一级标签模块可以辅助完成卷积模块对痘痘类型的特征的学习，从而调整卷积模块，使得卷积模块能够更细致地区分不同类型的痘痘之间的特征，收敛后的痘痘类型识别模型对痘痘类型的识别准确性高。

【技术实现步骤摘要】
痘痘检测设备
本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种痘痘检测设备。
技术介绍
随着移动通信技术的快速发展以及人民生活水平的提升，各种智能终端已经广泛应用于人民的日常工作和生活，使得人们越来越习惯于使用智能终端。智能终端上可以安装多种不同类型的应用程序，具有美颜拍照、拍照测肤这类的功能的应用程序也越来越多，这类的应用程序通常具有自动分析出用户脸部的痘痘情况，根据痘痘情况针对性地提出皮肤改善方案的功能。然而，痘痘具有多种不同的类型，且不同的类型的痘痘之间可区分的特征不够明显，可区分度较低，因此，仍然存在对痘痘类型的识别准确度不高的问题。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种痘痘检测设备，可以有效提高对痘痘类型识别的准确性。为实现上述目的，本专利技术第一方面提供一种痘痘检测设备，，包括存储器以及一个或多个处理器，所述一个或多个处理器用于执行存储在所述存储器中的与痘痘识别模型对应的一个或多个计算机程序，所述痘痘类型识别模型包含卷积模块、一级标签模块及二级标签模块，所述一级标签模块及所述二级标签模块分别与所述卷积模块连接，所述卷积模块用于对输入所述痘痘类型识别模型的痘痘图像进行卷积处理，得到第一特征图像，所述第一特征图像用于输入所述一级标签模块及输入所述二级标签模块，所述一级标签模块用于根据输入的第一特征图像输出第一预测数据，所述第一预测数据用于指示所述痘痘图像属于各一级标签的可能性，所述一级标签是与痘痘分类组合具有一对一关系的标签，所述痘痘分类组合是按照特征相似度划分的，且一个所述痘痘分类组合包含至少两个特征相似度满足预设条件的痘痘类型，所述二级标签模块用于根据输入的第一特征图像输出第二预测数据，所述第二预测数据用于指示所述痘痘图像属于各二级标签的可能性，所述二级标签是与痘痘类型具有一对一关系的标签；所述一个或多个计算机程序被存储在所述存储器中；所述一个或多个处理器在执行所述一个或多个计算机程序时，使得所述痘痘检测设备执行如下步骤：获取痘痘样本数据集，所述痘痘样本数据集中包含痘痘图像、所述痘痘图像的一级标签及二级标签；利用所述痘痘图像对预设的痘痘类型识别模型进行迭代训练，直至基于所述第一预测数据、所述第二预测数据、所述痘痘图像的一级标签及二级标签确定所述痘痘类型识别模型收敛。采用本专利技术实施例，具有如下有益效果：本专利技术实施例的痘痘检测设备，在训练痘痘识别模型时，将使用到痘痘样本数据集，该痘痘样本数据集中包含痘痘图像、痘痘图像的一级标签及二级标签，其中，一级标签是与痘痘分类组合具有一对一关系的标签，痘痘分类组合是按照特征相似度划分的，且一个痘痘分类组合包含至少两个特征相似度满足预设条件的痘痘类型，二级标签是与痘痘类型具有一对一关系的标签，通过基于特征相似度划分痘痘分类组合的方式，使得能够增大不同痘痘分类组合之间的区分度，且设置具有一级标签模块和二级标签模块的痘痘类型识别模型，使得该痘痘分类识别模型能够适用于使用具有一级标签及二级标签的痘痘图像进行训练，且在使用具有一级标签和二级标签的痘痘图像对上述的痘痘类型识别模型进行训练时，能够对痘痘类型的特征和痘痘分类组合的特征均进行学习，且一级标签模块可以辅助完成卷积模块对痘痘类型的特征的学习，从而调整卷积模块，使得卷积模块能够更细致地区分不同类型的痘痘之间的特征，收敛后的痘痘类型识别模型对痘痘类型的识别准确性高，有效提高对痘痘类型识别的准确性。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。其中：图1为本专利技术实施例中痘痘类型识别模型的框架示意图；图2为本专利技术实施例中融合层的结构示意图；图3为本专利技术实施例提供的一种痘痘测设备的硬件结构图；图4为本专利技术实施例中痘痘类型识别模型训练方法的流程示意图；图5为本专利技术图4所示实施例中步骤302的细化步骤的流程示意图；图6为本专利技术实施例中痘痘类型识别方法的流程示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。由于现有技术中，不同类型的痘痘之间可区分的特征不够明显，导致在对痘痘进行识别时，对痘痘类型的识别的准确度不高。为了解决上述问题，本专利技术提出一种痘痘检测装置，通过在痘痘类型识别模型中设置一级标签模块和二级标签模块，并使用具有一级标签和二级标签的痘痘图像对上述的痘痘类型识别模型进行训练，使得能够利用一级标签模块辅助完成卷积模块对痘痘类型的特征的学习，从而调整卷积模块，使得卷积模块能够更细致地区分不同类型的痘痘之间的特征，且二级标签模块能够更多学习不同痘痘类型之间的更加深层次的高语义特征，训练得到的痘痘类型识别模型对痘痘类型的识别准确性更高，有效提高对痘痘类型识别的准确性。为了更好地理解本专利技术实施例中的技术方案，下面先介绍一级标签及二级标签的概念。其中，一级标签和二级标签都是与痘痘的类型相关的，痘痘的类型有多种，例如包括：结节型痘痘、丘疹型痘痘、囊肿型痘痘、脓包型痘痘、粉刺、痘后红斑等等，可以对不同类型的痘痘的特征进行提取，确定不同类型的痘痘的特征参数，并基于不同类型的痘痘的特征参数确定痘痘之间的相似度，并根据相似度划分痘痘分类组合，且一个痘痘分类组合包含至少两个特征相似度满足预设条件的痘痘类型，例如，对于结节型痘痘，可以确定其与其他所有类型的痘痘之间的相似度，并按照相似度对其他所有类型的痘痘进行排序，选择排在前N(N为正整数，例如N为1或2)的痘痘类型作为结节型痘痘的最相似的痘痘类型，且若该最相似度的痘痘类型为囊肿型痘痘，则将结节型痘痘与囊肿型痘痘划分为一个痘痘分类组合，以此类推，可以得到多个痘痘分类组合，且各个痘痘分类组合中包含的痘痘类型是不相同，且不重复的，即一种痘痘类型只是在一个痘痘分类组合中，而不会同时在两个痘痘分类组合中。例如，一种可能的痘痘分类组合划分结果可以为：粉刺、痘痘后红斑属于同一个痘痘分类组合，丘疹型痘痘和脓包型痘痘属于同一个痘痘分类组合，结节型痘痘和囊肿型痘痘属于同一个痘痘分类组合。且进一步地，可以分别为每个痘痘分类组合设置对应的一级标签，例如一级标签可以为A、B、C等等，或者0、1、2等等。需要说明的是，通过设置一级标签的方式，使得能够增强不同痘痘分类组合之间的可区分度，使得训练得到的痘痘类型识别模型能够有效的区分不同痘痘类型组合。进一步地，还将基于痘痘类型设置二级标签，其中，每一种痘痘类型都分别设置一个对应的二级标签，即二级标签是与痘痘类型具有一对一关系的标签，例如，对于结节型痘痘、丘疹型痘痘、囊肿型痘痘、脓本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种痘痘检测设备，其特征在于，包括存储器以及一个或多个处理器，所述一个或多个处理器用于执行存储在所述存储器中的与痘痘识别模型对应的一个或多个计算机程序，所述痘痘类型识别模型包含卷积模块、一级标签模块及二级标签模块，所述一级标签模块及所述二级标签模块分别与所述卷积模块连接，所述卷积模块用于对输入所述痘痘类型识别模型的痘痘图像进行卷积处理，得到第一特征图像，所述第一特征图像用于输入所述一级标签模块及输入所述二级标签模块，所述一级标签模块用于根据输入的第一特征图像输出第一预测数据，所述第一预测数据用于指示所述痘痘图像属于各一级标签的可能性，所述一级标签是与痘痘分类组合具有一对一关系的标签，所述痘痘分类组合是按照特征相似度划分的，且一个所述痘痘分类组合包含至少两个特征相似度满足预设条件的痘痘类型，所述二级标签模块用于根据输入的第一特征图像输出第二预测数据，所述第二预测数据用于指示所述痘痘图像属于各二级标签的可能性，所述二级标签是与痘痘类型具有一对一关系的标签；所述一个或多个计算机程序被存储在所述存储器中；所述一个或多个处理器在执行所述一个或多个计算机程序时，使得所述痘痘检测设备执行如下步骤：/n获取痘痘样本数据集，所述痘痘样本数据集中包含痘痘图像、所述痘痘图像的一级标签及二级标签；/n利用所述痘痘图像对预设的痘痘类型识别模型进行迭代训练，直至基于所述第一预测数据、所述第二预测数据、所述痘痘图像的一级标签及二级标签确定所述痘痘类型识别模型收敛。/n...

【技术特征摘要】
1.一种痘痘检测设备，其特征在于，包括存储器以及一个或多个处理器，所述一个或多个处理器用于执行存储在所述存储器中的与痘痘识别模型对应的一个或多个计算机程序，所述痘痘类型识别模型包含卷积模块、一级标签模块及二级标签模块，所述一级标签模块及所述二级标签模块分别与所述卷积模块连接，所述卷积模块用于对输入所述痘痘类型识别模型的痘痘图像进行卷积处理，得到第一特征图像，所述第一特征图像用于输入所述一级标签模块及输入所述二级标签模块，所述一级标签模块用于根据输入的第一特征图像输出第一预测数据，所述第一预测数据用于指示所述痘痘图像属于各一级标签的可能性，所述一级标签是与痘痘分类组合具有一对一关系的标签，所述痘痘分类组合是按照特征相似度划分的，且一个所述痘痘分类组合包含至少两个特征相似度满足预设条件的痘痘类型，所述二级标签模块用于根据输入的第一特征图像输出第二预测数据，所述第二预测数据用于指示所述痘痘图像属于各二级标签的可能性，所述二级标签是与痘痘类型具有一对一关系的标签；所述一个或多个计算机程序被存储在所述存储器中；所述一个或多个处理器在执行所述一个或多个计算机程序时，使得所述痘痘检测设备执行如下步骤：
获取痘痘样本数据集，所述痘痘样本数据集中包含痘痘图像、所述痘痘图像的一级标签及二级标签；
利用所述痘痘图像对预设的痘痘类型识别模型进行迭代训练，直至基于所述第一预测数据、所述第二预测数据、所述痘痘图像的一级标签及二级标签确定所述痘痘类型识别模型收敛。


2.根据权利要求1所述的设备，其特征在于，所述处理器在执行所述利用所述痘痘图像对预设的痘痘类型识别模型进行迭代训练，直至基于所述第一预测数据、所述第二预测数据、所述痘痘图像的一级标签及二级标签确定所述痘痘类型识别模型收敛的步骤的过程中，具体执行如下步骤：
将所述痘痘图像输入至所述痘痘类型识别模型的卷积模块中；
获取所述痘痘类型识别模块中所述一级标签模块输出的所述第一预测数据，及获取所述二级标签模块输出的所述第二预测数据；
根据所述第一预测数据、所述第二预测数据、所述痘痘图像的一级标签及二级标签，确定所述痘痘类型识别模型是否收敛；
若收敛，则确定收敛后的痘痘类型识别模型为训练完成后的痘痘类型识别模型；
若未收敛，则对所述痘痘类型识别...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈仿雄，
申请(专利权)人：深圳数联天下智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44