一种术后提升紧致效果分析方法及相关设备与流程

本发明涉及医疗美容，具体是涉及一种术后提升紧致效果分析方法及相关设备。

背景技术：

1、随着年龄增长，大多数人会出现皮肤衰老的情况，这是一种正常的生理现象。皮肤衰老的表现主要包括皮肤松弛、产生皱纹等。除因年龄的增长自然衰老外，皮肤衰老还可能是受太阳光的照射(尤其是紫外线)、不良生活习惯、污染等原因影响，加速衰老。

2、面部提升手术为医疗美容比较常见的手术或微整形操作，多种手术方式均可以达到面部提升紧致的功效，如线雕手术、拉皮手术。

3、目前术后提升紧致效果主要依靠术后医生观察及受术者反馈，存在较大的主观性，且没有相关术后提升紧致效果分析装置。

技术实现思路

1、鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种术后提升紧致效果分析方法及相关设备。

2、第一方面，本发明实施例提供了一种术后提升紧致效果分析方法，所述方法包括以下步骤：

3、获取受术者的术前面部图像、术后面部图像、手术方式、年龄、术后面部图像的拍摄时间；

4、基于特征模型对术前面部图像识别得到术前面部特征，基于特征模型对受术者的术后面部图像识别得到术后面部特征；

5、基于术前面部特征、术后面部特征确定各面部特征的得分；

6、根据手术方式、受术者年龄、术后面部图像的拍摄时间确定各面部特征的权重；

7、将所述各面部特征的得分与所述各面部特征对应的权重进行加权求和，得到评定总分；基于评定总分判定术后紧致效果。

8、在一种实施方式中，所述术前面部图像包括面部活动时术前面部图像、面部静止未做任何表情时术前面部图像；所述术后面部图像包括面部活动时术后面部图像、面部静止未做任何表情时术后面部图像。

9、在一种实施方式中，所述特征模型通过训练数据集训练得到，在特征模型输出的预测识别结果与实际识别结果之间的损失值满足预设损失条件的情况下，结束对所述特征模型的训练。

10、在一种实施方式中，所述方法还包括获取训练数据集，所述训练数据集包括面部图像样本，和专家针对面部图像提取或计算的面部特征样本。

11、第二方面，本发明实施例提供了一种术后提升紧致效果分析装置，所述装置包括：

12、获取模块，用于获取受术者的术前面部图像、术后面部图像、手术方式、年龄、术后面部图像的拍摄时间；

13、识别模块，用于基于特征模型对术前面部图像识别得到术前面部特征，基于特征模型对受术者的术后面部图像识别得到术后面部特征；

14、面部特征得分确定模块，用于基于术前面部特征、术后面部特征确定各面部特征的得分；

15、权重确定模块，用于根据手术方式、受术者年龄、术后面部图像的拍摄时间确定各面部特征的权重；

16、判定模块，用于将所述各面部特征的得分与所述各面部特征对应的权重进行加权求和，得到评定总分；基于评定总分判定术后紧致效果。

17、在一种实施方式中，所述术前面部图像包括面部活动时术前面部图像、面部静止未做任何表情时术前面部图像；所述术后面部图像包括面部活动时术后面部图像、面部静止未做任何表情时术后面部图像。

18、在一种实施方式中，所述装置还包括：

19、模型训练模块，用于通过训练数据集对特征模型进行训练，在特征模型输出的预测识别结果与实际识别结果之间的损失值满足预设损失条件的情况下，结束对所述特征模型的训练。

20、在一种实施方式中，所述装置还包括：

21、训练数据集获取模块，用于获取训练数据集，所述训练数据集包括面部图像样本，和专家针对面部图像提取或计算的面部特征样本。

22、第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括：

23、一个或多个处理器；

24、存储器，用于存储一个或多个程序；

25、当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如第一方面中任一所述的术后提升紧致效果分析方法。

26、第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面中任一所述的术后提升紧致效果分析方法。

27、在本发明实施例中，通过获取受术者的术前面部图像、术后面部图像、手术方式、年龄、术后面部图像的拍摄时间；基于特征模型对术前面部图像识别得到术前面部特征，基于特征模型对受术者的术后面部图像识别得到术后面部特征；基于术前面部特征、术后面部特征确定各面部特征的得分；根据手术方式、受术者年龄、术后面部图像的拍摄时间确定各面部特征的权重；将所述各面部特征的得分与所述各面部特征对应的权重进行加权求和，得到评定总分；基于评定总分判定术后紧致效果。从而能够得到比较客观的术后提升紧致效果分析结论。

技术特征：

1.一种术后提升紧致效果分析方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的术后提升紧致效果分析方法，其特征在于：所述术前面部图像包括面部活动时术前面部图像、面部静止未做任何表情时术前面部图像；所述术后面部图像包括面部活动时术后面部图像、面部静止未做任何表情时术后面部图像。

3.根据权利要求1所述的术后提升紧致效果分析方法，其特征在于：所述特征模型通过训练数据集训练得到，在特征模型输出的预测识别结果与实际识别结果之间的损失值满足预设损失条件的情况下，结束对所述特征模型的训练。

4.根据权利要求3所述的术后提升紧致效果分析方法，其特征在于：还包括获取训练数据集，所述训练数据集包括面部图像样本，和专家针对面部图像提取或计算的面部特征样本。

5.一种术后提升紧致效果分析装置，其特征在于，包括：

6.根据权利要求1所述的术后提升紧致效果分析装置，其特征在于：所述术前面部图像包括面部活动时术前面部图像、面部静止未做任何表情时术前面部图像；所述术后面部图像包括面部活动时术后面部图像、面部静止未做任何表情时术后面部图像。

7.根据权利要求1所述的术后提升紧致效果分析装置，其特征在于，还包括：

8.根据权利要求7所述的术后提升紧致效果分析装置，其特征在于，还包括：

9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括：

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一所述的术后提升紧致效果分析方法。

技术总结
本发明实施例涉及一种术后提升紧致效果分析方法及相关设备，通过获取受术者的术前面部图像、术后面部图像、手术方式、年龄、术后面部图像的拍摄时间；基于特征模型对术前面部图像识别得到术前面部特征，基于特征模型对受术者的术后面部图像识别得到术后面部特征；基于术前面部特征、术后面部特征确定各面部特征的得分；根据手术方式、受术者年龄、术后面部图像的拍摄时间确定各面部特征的权重；将所述各面部特征的得分与所述各面部特征对应的权重进行加权求和，得到评定总分；基于评定总分判定术后紧致效果。从而能够得到比较客观的术后提升紧致效果分析结论。

技术研发人员：徐燕,张美英,李昌辉,马廉正,蒋海波
受保护的技术使用者：广州奈瑞儿医疗器械有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13