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人體面部皮膚檢測分析系統設計*

2017-02-18 06:16:02盧宏煜王小藝張慧妍陳天華
傳感器與微系統 2017年2期
關鍵詞:界面用戶評價

盧宏煜, 王小藝, 張慧妍, 陳天華, 李 爽, 劉 暢

(北京工商大學 中國化妝品協同中心,北京 100048)

人體面部皮膚檢測分析系統設計*

盧宏煜, 王小藝, 張慧妍, 陳天華, 李 爽, 劉 暢

(北京工商大學 中國化妝品協同中心,北京 100048)

設計了一種人體面部皮膚檢測分析系統,在采用高清皮膚攝像頭獲取臉部皮膚圖片的基礎上,結合圖像處理和智能信息處理技術實現了對面部皮膚的粗糙度、紋理度、光澤度、水份、彈性、色澤等6個指標及皮膚質量綜合評價。該系統運用C#與Matlab混合編程技術,具有友好的交互界面,能夠幫助消費者實時、便捷、客觀地了解臉部皮膚狀態,給出專業的護膚建議,具有廣闊的應用前景。

皮膚狀態; 圖像處理; 評價判別; 混合編程

0 引 言

在國外,日本和德國在皮膚檢測分析系統研究方面處于全球領先水平,如德國 CK 公司的面部圖像分析儀,可以通過彩色光和UV 光源對面部進行拍照,較為科學地評估皮膚表面皺紋、油脂分泌、斑點、毛孔的大小和數量等并做出分級[1]。韓國開發的APHRODITE 皮膚檢測分析系統,可完成皮膚、角質、毛孔、皺紋等三維圖像的多樣化測量,并可對皮膚改善趨勢作出分析。類似產品還有美國的Visia皮膚評價系統等[2]。在國內,用于皮膚檢測分析系統為數不多, 由全軍皮膚病中心、空軍總醫院等聯合開發的“HSK-SKIN多功能皮膚圖象分析系統”是目前具有代表性的高科技皮膚顯微圖像產品,可直接面對活體皮膚的數字圖像觀察、診斷和定量分析。但總體而言,目前國際上皮膚檢測分析系統都存在體積較大、不適宜攜帶、價格昂貴等弊端,國內的系統存在指標單一、測量精度差、步驟繁瑣等問題。

皮膚質量評價是皮膚保養和護理的關鍵,近年來一些學者針對這一問題展開了探索性研究,如陳錦等人在人臉皮膚粗糙度的量化評價及其在醫學美容界的應用方面做了相應研究,分析了客觀定量評價人臉皮膚紋理在皮膚美容和護理醫學中的重要性[3];文翔等人研究了三種無創性方法評價女性年齡與皮膚紋理、粗糙度、彈性的關系,為皮膚評價指標的確定提供借鑒[4];本文作者團隊曾提出用改進的非線性CRITIC法確定皮膚各單項指標權重,通過模糊矩陣合成得到皮膚狀態的評價等級[5],同時建立了基于多屬性皮膚指標的中醫體質模糊優化分類模型等[6],為后續進行人體皮膚狀態改善提供理論支撐。

本文針對目前國內外皮膚檢測分析產品存在的問題,研制一種人體面部皮膚檢測分析系統。采用高清攝像頭采集皮膚圖像,實現對皮膚的粗糙度、紋理度、光澤度、水份、彈性、色澤等6個指標,以及皮膚質量的綜合評價,并將系統集成于便攜式手提箱中,具有體積小、攜帶方便、操作簡單、性價比高等優點。

1 系統硬件組成

系統硬件平臺由高清皮膚攝像頭、平板電腦、便攜式手提箱組成,架構設計如圖1所示。

圖1 系統硬件組成結構

高清皮膚攝像頭通過USB接口與平板電腦相連,最大分辨率為1 280×1 024,攝像頭手柄外側有拍攝按鈕,可調節拍攝亮度,確保系統能夠采集到客觀、有效的皮膚圖片,減少了人為操作上產生的誤差。平板電腦選用Lenovo(MIIX 700—12ISK),具有體積小、功能強大、外觀精美且使用方便特點,其內存4.00 GB、處理器1.51 GHz,Windows 10(64位操作系統),可滿足對高清皮膚圖片進行快速分析處理的需求,并展示高清皮膚圖片,提供較好的用戶體驗。由高清皮膚攝像頭采集到皮膚圖片通過USB接口上傳至PC端,采用WiFi無線通信技術實現與服務器數據庫的連接。

2 系統軟件設計

2.1 系統軟件總體架構

系統軟件部分的設計主要是實現對面部皮膚圖像進行采集、分析評價、數據查詢和數據上傳、軟件說明等功能。系統軟件功能是由不同模塊完成,通過主界面可以調用和觀測到各個子模塊的運行結果[7,8],系統軟件設計框架如圖2所示。

圖2 系統軟件模塊功能結構

本系統開發開發環境為Visual Studio 2015,.NET Framework 4.0,SQL Server 2012數據庫。所用Windows Form(WinForm)開發模式[9~11],是用于建立客戶端程序的程序設計框架,能夠提供改進的易用性、工具支持和更低的開發成本。VisualC#是微軟專門為.NET 量身定制的面向對象的程序設計語言,具有界面友好、執行速度快、易維護等優點,但其數學計算能力不強,開發效率較低,而 Matlab 軟件可以很方便地實現許多復雜的數學計算,系統應用Matlab和C#進行混合編程[12~14],即發揮了Matlab強大的數值計算能力,又發揮了C#進行用戶應用程序界面設計開發方便的優勢[15]。

2.2 系統軟件設計與實現

系統軟件運行流程如圖3所示。

圖3 皮膚檢測分析系統軟件流程

系統起始登錄界面模塊是為了防止非法用戶登入,維護信息安全而設,管理員密碼經過加密操作,進一步增強了本系統的安全性,輸入賬號密碼與數據庫對比成功后進入主界面。系統主界面主要包含拍照分析、歷史數據、數據上傳、軟件說明4個子功能界面,通過自建Windows控件進行加載。其中,拍照分析模塊要求分別采集額頭、眼角、臉頰、下巴4個部位的皮膚圖片,通過對當前客戶皮膚圖像的采集、特征分析、皮膚評價以及專家建議等步驟完成一次皮膚質量健康狀態評估和信息管理;歷史數據模塊實現了用戶信息的歷史數據查詢功能,通過多種條件提取目標數據生成趨勢圖,使用戶能夠直觀地掌握皮膚狀態的變化趨勢;數據上傳模塊在WiFi[16]無線網絡已連接的情況下將本地數據庫數據上傳至服務器數據庫,為以后對用戶數據的分析提供基礎;軟件說明模塊能夠使用戶較為詳細地了解系統的主要功能及算法原理,增加了用戶體驗的友好度。

2.3 應用實例

本系統可方便為客戶提供皮膚質量的檢測分析情況,圖4是系統軟件的主界面。

圖4 系統軟件界面

如對1位24 歲男性用戶的臉部4個部位皮膚圖像進行檢測分析,給出的皮膚狀態評分及專家評價與建議。得出的參數分析結果為: 粗糙度為0.072 5,紋理為0.467 5,色澤為33.227 5,光澤度為7.63,彈性為0.662 5,水份為62.905,根據4個部位的平均數據得出綜合評分為83分,皮膚處于狀態良,并相應的給出了評價與建議。圖4(b)為歷史數據圖,展示了該用戶從9月1日~9月27日皮膚測試的粗糙度數據折線趨勢圖,從圖曲線可見該用戶皮膚狀態小幅波動,狀態較為穩定。圖4(c)為皮膚檢測數據上傳界面,數據表顯示為待上傳數據,點擊按鈕即可完成上傳。圖4(d)為系統軟件說明界面。

3 結速語

設計開發了一種人體面部皮膚狀態檢測分析系統,實現了對人體面部皮膚粗糙度、紋理度、光澤度、水份、彈性、色澤等6個參數及綜合質量評價和有效分析,并實現了文本信息和圖像特征信息以及歷史數據的統一管理。該系統采用Visual C#與Matlab混合編程技術,即發揮了Matlab數值計算能力,又避免了算法再次轉譯,集成于便攜式手提箱內,具有體積小、攜帶方便、操作簡單、實用性強等優點。

[1] 顧 華,羅 雯,劉付華,等.無創性皮膚測試在黃褐斑臨床分型中的應用及意義[J].皮膚病與性病,2012,34(2):69-70.

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[3] 陳 錦.人臉皮膚粗糙度的量化評價及其在醫學美容界的應用[D].成都:電子科技大學,2009.

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Design of detection and analysis system of human facial skin*

LU Hong-yu, WANG Xiao-yi, ZHANG Hui-yan, CHEN Tian-hua, LI Shuang, LIU Chang

(Chinese Cosmetic Collaborative Innovation Center,Beijing Technology and Business University Beijing 100048,China)

A detection and analysis system of human facial skin is designed to realize comprehensive evaluation of facial skin quality,including six indicators of roughness,texture, glossiness, moisture, elasticity and color,on the basis of utilizing high-definition skin camera to get the image of facial skin and combining the technologies of image processing and intelligent information processing.This system applies the mixed programming technology of C# and Matlab,it has friendly interactive interfaces and can help consumers to understand their facial skin condition in real time,conveniently,and objectively,and provide professional skin care suggestions,has wide application prospects.

skin condition; image processing; evaluation and judgment; mixed programming

10.13873/J.1000—9787(2017)02—0091—03

2016—10—27

北京市教育委員會科技發展計劃重點項目(KZ201510011011); 北京工商大學促進人才培養綜合改革項目 (19005428069/007)

TP 753

A

1000—9787(2017)02—0091—03

盧宏煜(1992-),男,碩士研究生,主要研究方向為人體面部圖像分析。

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