【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及光谱，特别涉及为基于光谱相机进行面部皮肤结构演化的方法及系统。
技术介绍
1、光谱成像系统的核心技术，是将传统的二维成像遥感技术和光谱技术有机地结合在一起，在用成像系统获得被测物空间信息的同时，通过光谱仪系统把被测物的辐射分解成不同波段的谱辐射，能在一个光谱区间内获得每个像元几十甚至几百个连续的窄波段信息，光谱成像技术可以实现同时获取目标的几何特征和光谱特征。
2、而目前的光谱相机虽然能够捕捉多个波长的光谱信息，提供光学特征并有效地利用光谱数据，但是难以识别并提取出与面部皮肤结构演化相关的特征，如细纹、色素沉积、血管网络等。
技术实现思路
1、本专利技术旨在解决目前的光谱相机难以识别并提取出与面部皮肤结构演化相关特征的问题，提供基于光谱相机进行面部皮肤结构演化的方法及系统。
2、本专利技术为解决技术问题采用如下技术手段：
3、本专利技术提供基于光谱相机进行面部皮肤结构演化的方法，包括以下步骤：
4、应用预设的多光谱相机采集拍摄环境中的面部图像数据，生成多波段的光谱数据，识别所述光谱数据之间的变化趋势，从所述变化趋势中提取预设面部结构特征的关联信息；
5、判断所述关联信息是否匹配预设的相关性系数；
6、若是，则基于所述关联信息绘制所述光谱数据对应的波段光谱曲线，根据所述波段光谱曲线构建光谱差异图，从所述光谱差异图中比对不同波段之间的差异数据，对所述差异数据进行频谱分析，生成所述面部图像数据的相应波段
7、判断所述面部结构特征是否符合所述拍摄环境中的人物特征；
8、若符合，则将所述面部结构特征从所述光谱差异图中进行标注，引入预设的多模态数据源提取所述面部结构特征的对应内容，将所述对应内容的独立决策结果进行融合，得到融合特征，检测所述融合特征保留的数据源信息，其中，所述多模态数据源具体包括光学图像和红外图像，所述对应内容具体包括皮肤纹理、颜色信息和血管网络。
9、进一步地，所述从所述光谱差异图中比对不同波段之间的差异数据，对所述差异数据进行频谱分析的步骤中，包括：
10、基于所述光谱差异图将图表横坐标定义为波长或波数，并将图表纵坐标定义为光谱强度或反射率，在所述光谱差异图中对所述波段光谱曲线进行标记，得到标明关键波段；
11、判断所述标明关键波段是否匹配所述拍摄环境中预收录的动态时序图；
12、若否，则应用快速傅里叶变换库对至少一个预绘制的频谱图进行频谱分析，从所述频谱图中提取关键频率特征，比对所述频谱图之间的频谱差异，识别得到频谱共性数据和频谱差异性数据，其中，所述关键频率特征具体包括峰值频率和频带宽度。
13、进一步地，所述则基于所述关联信息绘制所述光谱数据对应的波段光谱曲线，根据所述波段光谱曲线构建光谱差异图的步骤前，还包括：
14、基于预设的波段单位标记所述波段光谱曲线的坐标轴长度，在坐标轴上标定预设的光谱强度单位，其中，所述光谱强度单位具体包括反射率和辐射度；
15、判断所述波段光谱曲线是否存在预设的异常缺失值；
16、若是，则对所述光谱数据进行数据预处理，为所述波段光谱曲线添加预设的坐标轴标签内容，并为所述光谱差异图添加预设的图表标题内容。
17、进一步地，所述引入预设的多模态数据源提取所述面部结构特征的对应内容，将所述对应内容的独立决策结果进行融合的步骤中，包括：
18、将所述多模态数据源引入预设的隶属度函数，基于预建立的模糊规则捕捉所述多模态数据源之间的模糊关系；
19、判断所述模糊关系能否合并不同模态的信息；
20、若能，则对所述不同模态的信息进行聚合操作，综合各个模态之间的模态信息，将所述模态信息进行解模糊，更新所述多模态数据源的隶属度函数，动态更新待提取的面部结构特征。
21、进一步地，所述判断所述关联信息是否匹配预设的相关性系数的步骤中，还包括：
22、基于预设的异质性参数对所述关联信息进行异质解析，生成特征差异数据，其中，所述特征差异数据具体包括不同个体特征、不同性别特征和不同年龄特征；
23、判断所述特征差异数据之间能否构成网络节点；
24、若能，则将所述面部结构特征构建成虚拟网络，采集所述虚拟网络之间的节点关联性，揭示所述面部结构特征的拓扑结构。
25、进一步地，所述判断所述面部结构特征是否符合所述拍摄环境中的人物特征的步骤中，还包括：
26、检测所述拍摄环境中的环境噪声数据，其中，所述环境噪声数据具体包括背景干扰、运动模糊和遮挡噪声；
27、判断所述环境噪声数据是否污染了所述面部结构特征；
28、若是，则采用背景建模将面部区域与背景分离，提高光谱相机的拍摄帧率，应用预设的多视角图像融合技术处理所述面部结构特征。
29、进一步地，所述应用预设的多光谱相机采集拍摄环境中的面部图像数据的步骤前，还包括：
30、识别所述拍摄环境的光照环境条件；
31、判断所述光照环境条件是否匹配预设的均匀变化；
32、若否，则应用光照归一化对所述面部图像数据进行处理，同化所述面部图像数据中各个像素的光照强度。
33、本专利技术还提供基于光谱相机进行面部皮肤结构演化的系统，包括：
34、采集模块，用于应用预设的多光谱相机采集拍摄环境中的面部图像数据，生成多波段的光谱数据，识别所述光谱数据之间的变化趋势，从所述变化趋势中提取预设面部结构特征的关联信息；
35、判断模块，用于判断所述关联信息是否匹配预设的相关性系数；
36、执行模块，用于若是，则基于所述关联信息绘制所述光谱数据对应的波段光谱曲线，根据所述波段光谱曲线构建光谱差异图，从所述光谱差异图中比对不同波段之间的差异数据，对所述差异数据进行频谱分析，生成所述面部图像数据的相应波段数值，捕捉所述相应波段数值中的面部结构特征；
37、第二判断模块，用于判断所述面部结构特征是否符合所述拍摄环境中的人物特征；
38、第二执行模块，用于若符合，则将所述面部结构特征从所述光谱差异图中进行标注，引入预设的多模态数据源提取所述面部结构特征的对应内容，将所述对应内容的独立决策结果进行融合，得到融合特征，检测所述融合特征保留的数据源信息，其中，所述多模态数据源具体包括光学图像和红外图像，所述对应内容具体包括皮肤纹理、颜色信息和血管网络。
39、进一步地，所述执行模块还包括：
40、标记单元，用于基于所述光谱差异图将图表横坐标定义为波长或波数，并将图表纵坐标定义为光谱强度或反射率，在所述光谱差异图中对所述波段光谱曲线进行标记，得到标明关键波段；
41、判断单元，用于判断所述标明关键波段是否匹配所述拍摄环境中预收录的动态时序图；
42、执行单元，用于本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于光谱相机进行面部皮肤结构演化的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于光谱相机进行面部皮肤结构演化的方法，其特征在于，所述从所述光谱差异图中比对不同波段之间的差异数据，对所述差异数据进行频谱分析的步骤中，包括：
3.根据权利要求1所述的基于光谱相机进行面部皮肤结构演化的方法，其特征在于，所述则基于所述关联信息绘制所述光谱数据对应的波段光谱曲线，根据所述波段光谱曲线构建光谱差异图的步骤前，还包括：
4.根据权利要求1所述的基于光谱相机进行面部皮肤结构演化的方法，其特征在于，所述引入预设的多模态数据源提取所述面部结构特征的对应内容，将所述对应内容的独立决策结果进行融合的步骤中，包括：
5.根据权利要求1所述的基于光谱相机进行面部皮肤结构演化的方法，其特征在于，所述判断所述关联信息是否匹配预设的相关性系数的步骤中，还包括：
6.根据权利要求1所述的基于光谱相机进行面部皮肤结构演化的方法，其特征在于，所述判断所述面部结构特征是否符合所述拍摄环境中的人物特征的步骤中，还包括：
7.根据权利
8.基于光谱相机进行面部皮肤结构演化的系统，其特征在于，包括：
9.根据权利要求8所述的基于光谱相机进行面部皮肤结构演化的系统，其特征在于，所述执行模块还包括：
10.根据权利要求8所述的基于光谱相机进行面部皮肤结构演化的系统，其特征在于，还包括：
...【技术特征摘要】
1.基于光谱相机进行面部皮肤结构演化的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于光谱相机进行面部皮肤结构演化的方法，其特征在于，所述从所述光谱差异图中比对不同波段之间的差异数据，对所述差异数据进行频谱分析的步骤中，包括：
3.根据权利要求1所述的基于光谱相机进行面部皮肤结构演化的方法，其特征在于，所述则基于所述关联信息绘制所述光谱数据对应的波段光谱曲线，根据所述波段光谱曲线构建光谱差异图的步骤前，还包括：
4.根据权利要求1所述的基于光谱相机进行面部皮肤结构演化的方法，其特征在于，所述引入预设的多模态数据源提取所述面部结构特征的对应内容，将所述对应内容的独立决策结果进行融合的步骤中，包括：
5.根据权利要求1所述的基于光谱相机进行面...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴志力，陈飞虎，李凌云，
申请(专利权)人：深圳市宜远智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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