一种基于机器视觉的多角度4D成像分析系统的制作方法

一种基于机器视觉的多角度4d成像分析系统
技术领域
1.本发明涉及面部4d成像技术领域，涉及到一种基于机器视觉的多角度4d成像分析系统。


背景技术：

2.美容诊疗是指运用手术、药物、医疗器械以及其他医学技术方法对人体面部和人体各部位形态进行修复与再塑，进而以增强人体外在美感为目的的科学性、技术性与艺术性极强的医学科学。
3.然而，在美容诊疗前一般都需要对客户人体面部进行充分的了解，在这个了解过程中，一般都是通过美容诊疗医生凭借肉眼以及经验对人体面部进行多角度的观察，但这样无法实现对客户立体面部图像进行多角度采集合成，从而无法针对性对客户立体面部图像进行多方位的参考，进一步使得客户面部图像特征缺乏量化处理，进而影响美容诊疗医生对客户面部健康评估结果的精准性与可靠性，使得后期客户面部达不到预期美容诊疗效果；
4.另外现有技术基本通过美容诊疗医生主观性地制定客户的面部美容诊疗方案，但是这样存在美容诊疗医生的医学知识储备量和诊疗经验积累量不足的问题，导致客户面部美容诊疗方案存在一定的局限性和主观性，从而无法满足客户对面部美容诊疗的需求；
5.另外现有技术中，客户在周期性诊疗后，美容诊疗机构不会对客户面部的周期性诊疗效果进行很好地追踪，从而使得客户无法直观地感受美容诊疗前后的效果，进一步降低客户对美容诊疗的体验感。
6.针对以上所述问题，现设计一种基于机器视觉的多角度4d成像分析系统。


技术实现要素：

7.本发明的目的在于提供一种基于机器视觉的多角度4d成像分析系统，解决了背景技术中存在的问题。
8.本发明解决其技术问题采用的技术方案是：
9.本发明提供一种基于机器视觉的多角度4d成像分析系统，包括：
10.头部定位执行模块，用于通过各定位执行装置对待美容客户的头部进行多点定位固定；
11.多角度面部图像采集模块，用于对头部固定后的待美容客户面部图像进行多角度拍摄，得到待美容客户对应的各角度面部图像，合成得到待美容客户的立体面部图像；
12.面部图像特征数据提取模块，用于将待美容客户的立体面部图像划分成各子图像，并提取待美容客户立体面部图像中各子图像的面部图像特征数据；
13.面部图像特征数据解析模块，用于对待美容客户立体面部图像中各子图像的面部图像特征数据进行解析，评估待美容客户对应的面部综合健康评价指数；
14.面部综合健康评价指数分析模块，用于将待美容客户对应的面部综合健康评价指
数与预设的标准人脸面部综合健康评价指数进行对比，若待美容客户对应的面部综合健康评价指数小于预设的标准人脸面部综合健康评价指数，则执行美容诊疗方案推荐模块；
15.美容诊疗数据库，用于存储正常人体面部肤色图像对应的标准肤色色相值范围、标准肤色明度值范围和标准肤色彩度值范围，并存储存储的各种类斑点对应的标准颜色和面部健康影响系数，存储各美容诊疗方案对应诊疗客户立体面部图像；
16.美容诊疗方案推荐模块，用于提取美容诊疗数据库中存储的各美容诊疗方案对应诊疗客户立体面部图像，分析各美容诊疗方案对应的符合推荐系数，筛选符合推荐系数最高的美容诊疗方案，并记为目标美容诊疗方案；
17.周期性诊疗效果展示模块，用于采集待美容客户在周期性诊疗后的立体面部图像，并进行展示。
18.优选地，所述头部定位执行模块中各定位执行装置包括头部定位装置、脖子定位装置和辅助定位装置，所述头部定位执行模块通过头部定位装置对待美容客户的头部顶部区域进行定位固定，同时通过脖子定位装置对待美容客户的头部下方脖子区域进行定位固定，并通过辅助定位装置对待美容客户的头部进行多点定位固定。
19.优选地，所述面部图像特征数据提取模块对应的具体提取方式为：
20.将待美容客户的立体面部图像进行网格化划分，得到待美容客户立体面部图像中各子图像，将待美容客户立体面部图像中各子图像依次编号为1,2,...,i,...,n，并提取待美容客户立体面部图像中各子图像的面部图像特征数据，其中面部图像特征数据包括面部肤色特征数据、面部斑点特征数据、面部皱纹特征数据和面部毛孔特征数据，进而统计待美容客户立体面部图像中各子图像的面部肤色特征数据、面部斑点特征数据、面部皱纹特征数据和面部毛孔特征数据。
21.优选地，所述面部图像特征数据解析模块中对待美容客户立体面部图像中各子图像的面部肤色特征数据进行解析，具体包括：
22.基于待美容客户立体面部图像中各子图像的面部肤色特征数据，得到待美容客户立体面部图像中各子图像的肤色色相值、肤色明度值和肤色彩度值，并依次标记为wia1、wia2、wia3，i＝1,2,..,n，i表示为第i个子图像的编号；
23.提取美容诊疗数据库中存储的正常人体面部肤色图像对应的标准肤色色相值范围、标准肤色明度值范围和标准肤色彩度值范围，分析得到待美容客户立体面部图像中各子图像的面部肤色健康权重指数ξ
i1
。
24.优选地，所述面部图像特征数据解析模块中对待美容客户立体面部图像中各子图像的面部斑点特征数据进行解析，具体包括：
25.基于待美容客户立体面部图像中各子图像的面部斑点特征数据，得到待美容客户立体面部图像中各子图像内各斑点对应颜色和各斑点对应面积；
26.提取美容诊疗数据库中存储的各种类斑点对应的标准颜色，将待美容客户立体面部图像中各子图像内各斑点对应颜色与各种类斑点对应的标准颜色进行对比，筛选待美容客户立体面部图像中各子图像内各斑点对应种类，并提取美容诊疗数据库中存储的各种类斑点对应的面部健康影响系数，筛选统计待美容客户立体面部图像中各子图像内各斑点对应面部健康影响系数，将其标记为j＝1,2,...,m，j表示为第j个斑点的编号；
27.分析待美容客户立体面部图像中各子图像的面部斑点健康权重指数
其中e表示为自然常数，γ1和γ2分别表示为预设的斑点种类和斑点面积对人体面部健康的影响因子，s
ij
表示为待美容客户立体面部图像中第i个子图像内第j个斑点对应面积，s
标
表示为待美容客户立体面部图像中划分的子图像面积。
28.优选地，所述面部图像特征数据解析模块中对待美容客户立体面部图像中各子图像的面部皱纹特征数据和面部毛孔特征数据进行解析，具体包括：
29.基于待美容客户立体面部图像中各子图像的面部皱纹特征数据，得到待美容客户立体面部图像中各子图像内皱纹条数和各条皱纹对应长度，并根据待美容客户立体面部图像中各子图像内皱纹条数和各条皱纹对应长度，分析得到待美容客户立体面部图像中各子图像的面部皱纹健康权重指数，并将其标记为ξ
i3
；
30.基于待美容客户立体面部图像中各子图像的面部毛孔特征数据，得到待美容客户立体面部图像中各子图像内毛孔数量和各毛孔对应尺寸，并根据待美容客户立体面部图像中各子图像内毛孔数据和各毛孔对应尺寸，分析得到待美容客户立体面部图像中各子图像的面部毛孔健康权重指数，并将其标记为ξ
i4
。
31.优选地，所述面部图像特征数据解析模块中评估待美容客户对应的面部综合健康评价指数，具体评估方式为：
32.将待美容客户立体面部图像中各子图像的面部肤色健康权重指数ξ
i1
、面部斑点健康权重指数ξ
i2
、面部皱纹健康权重指数ξ
i3
和面部毛孔健康权重指数ξ
i4
代入面部综合健康评价指数分析公式得到待美容客户对应的面部综合健康评价指数φ
总
，其中β1、β2、β3、β4分别表示为预设的面部肤色、面部斑点、面部皱纹和面部毛孔对应的面部健康评价比例系数，且β1+β2+β3+β4＝1。
33.优选地，所述美容诊疗方案推荐模块中分析各美容诊疗方案对应的符合推荐系数，具体分析方式为：
34.提取美容诊疗数据库中存储的各美容诊疗方案对应诊疗客户立体面部图像，获取各美容诊疗方案对应诊疗客户立体面部图像中各子图像的面部图像特征数据，得到各美容诊疗方案对应诊疗客户立体面部图像中各子图像的面部肤色健康权重指数、面部斑点健康权重指数、面部皱纹健康权重指数和面部毛孔健康权重指数，对比统计各美容诊疗方案对应诊疗客户立体面部图像与待美容客户立体面部图像之间面部肤色符合、面部斑点符合、面部皱纹符合和面部毛孔符合的子图像数量，并依次标记为z
h1
、z
h2
、z
h3
、z
h4
，h＝1,2,...,g，h表示为第h个美容诊疗方案的编号；
35.分析各美容诊疗方案对应的符合推荐系数其中ψh表示为第h个美容诊疗方案对应的符合推荐系数，ε1、ε2、ε3、ε4分别表示为预设的面部肤色符合推荐比例系数、面部斑点符合推荐比例系数、面部皱纹符合推荐比例系数和面部毛孔符合推荐比例系数，n表示为待美容客户立体面部图像划分的子图像数量。
36.优选地，所述周期性诊疗效果展示模块用于对待美容客户采用筛选的目标美容诊疗方案进行周期性诊疗，采集待美容客户在周期性诊疗后的立体面部图像，并提取待美容客户在周期性诊疗前的立体面部图像，将待美容客户在周期性诊疗前和在周期性诊疗后的立体面部图像进行同框展示。
37.本发明的有益效果在于：
38.本发明通过对头部固定后的待美容客户面部图像进行多角度拍摄，合成得到待美容客户的立体面部图像，并提取待美容客户立体面部图像中各子图像的面部图像特征数据，评估待美容客户对应的面部综合健康评价指数，从而实现多角度采集合成客户立体面部图像，确保能够针对性对客户立体面部图像进行多方位的参考，进而实现对客户面部特征进行量化处理，提高客户面部健康评估结果的精准性与可靠性，进一步保证后期客户面部达到预期美容诊疗效果。
39.本发明通过提取美容诊疗数据库中存储的各美容诊疗方案对应诊疗客户立体面部图像，分析各美容诊疗方案对应的符合推荐系数，筛选符合推荐系数最高的美容诊疗方案，从而避免美容诊疗医生的医学知识储备量和诊疗经验积累量不足的问题，进一步打破了美容诊疗医生对客户面部美容诊疗方案推荐的局限性和主观性，进而满足客户对面部美容诊疗的需求。
40.本发明通过采集待美容客户在周期性诊疗后的立体面部图像，并提取待美容客户在周期性诊疗前的立体面部图像，将待美容客户在周期性诊疗前和在周期性诊疗后的立体面部图像进行同框展示，从而实现对客户面部周期性诊疗效果进行实时追踪，确保能够让客户直观地感受美容诊疗前后的效果，进一步提高客户对美容诊疗的体验感。
附图说明
41.为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述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发明的一些实施例，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。
42.图1为本发明的系统模块连接图。
43.图2为本发明中头部定位执行模块的示意图；
具体实施方式
44.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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它实施例，都属于本发明保护的范围。
45.请参阅图1所示，本发明提供一种基于机器视觉的多角度4d成像分析系统，包括头部定位执行模块、多角度面部图像采集模块、面部图像特征数据提取模块、面部图像特征数据解析模块、面部综合健康评价指数分析模块、美容诊疗数据库、美容诊疗方案推荐模块和周期性诊疗效果展示模块。
46.所述头部定位执行模块与多角度面部图像采集模块连接，所述面部图像特征数据
提取模块分别与多角度面部图像采集模块和面部图像特征数据解析模块连接，所述面部综合健康评价指数分析模块分别与面部图像特征数据解析模块和美容诊疗方案推荐模块连接，所述周期性诊疗效果展示模块与美容诊疗方案推荐模块连接，所述美容诊疗数据库分别与面部图像特征数据解析模块和美容诊疗方案推荐模块连接。
47.所述头部定位执行模块用于通过各定位执行装置对待美容客户的头部进行多点定位固定。
48.请参阅图2所示，所述头部定位执行模块中各定位执行装置包括头部定位装置、脖子定位装置和辅助定位装置，所述头部定位执行模块通过头部定位装置对待美容客户的头部顶部区域进行定位固定，同时通过脖子定位装置对待美容客户的头部下方脖子区域进行定位固定，并通过辅助定位装置对待美容客户的头部进行多点定位固定。
49.所述多角度面部图像采集模块用于通过摄像头对头部固定后的待美容客户面部图像进行多角度拍摄，得到待美容客户对应的各角度面部图像，合成得到待美容客户的立体面部图像。
50.所述面部图像特征数据提取模块用于将待美容客户的立体面部图像划分成各子图像，并提取待美容客户立体面部图像中各子图像的面部图像特征数据。
51.示例性地，所述面部图像特征数据提取模块对应的具体提取方式为：
52.将待美容客户的立体面部图像进行网格化划分，得到待美容客户立体面部图像中各子图像，将待美容客户立体面部图像中各子图像依次编号为1,2,...,i,...,n，并提取待美容客户立体面部图像中各子图像的面部图像特征数据，其中面部图像特征数据包括面部肤色特征数据、面部斑点特征数据、面部皱纹特征数据和面部毛孔特征数据，进而统计待美容客户立体面部图像中各子图像的面部肤色特征数据、面部斑点特征数据、面部皱纹特征数据和面部毛孔特征数据。
53.所述面部图像特征数据解析模块用于对待美容客户立体面部图像中各子图像的面部图像特征数据进行解析，评估待美容客户对应的面部综合健康评价指数。
54.示例性地，所述面部图像特征数据解析模块中对待美容客户立体面部图像中各子图像的面部肤色特征数据进行解析，具体包括：
55.基于待美容客户立体面部图像中各子图像的面部肤色特征数据，得到待美容客户立体面部图像中各子图像的肤色色相值、肤色明度值和肤色彩度值，并依次标记为wia1、wia2、wia3，i＝1,2,..,n，i表示为第i个子图像的编号；
56.提取美容诊疗数据库中存储的正常人体面部肤色图像对应的标准肤色色相值范围、标准肤色明度值范围和标准肤色彩度值范围，分析得到待美容客户立体面部图像中各子图像的面部肤色健康权重指数ξ
i1
。
57.需要说明的是，上述中待美容客户立体面部图像中各子图像的面部肤色健康权重指数分析方式如下：
58.根据待美容客户立体面部图像中各子图像的肤色色相值和正常人体面部肤色图像对应的标准肤色色相值范围，得到待美容客户立体面部图像中各子图像的肤色色相值比例系数其中ζia1表示为待美容客户立体面
部图像中第i个子图像的肤色色相值比例系数，μ表示为预设的人体面部肤色色相值修正系数，w
mina′1和w
maxa′1分别表示为正常人体面部肤色图像对应的标准肤色色相值范围内最小值和最大值；
59.同理，根据待美容客户立体面部图像中各子图像的肤色色相值比例系数分析方式，分别得到待美容客户立体面部图像中各子图像的肤色明度值比例系数ζia2和肤色彩度值比例系数ζia3；
60.分析待美容客户立体面部图像中各子图像的面部肤色健康权重指数ξ
i1
＝λ1*ζia1+λ2*ζia2+λ3*ζia3，其中λ1、λ2、λ3分别表示为预设的人体面部肤色色相值、人体面部肤色明度值和人体面部肤色彩度值对应的影响因子。
61.示例性地，所述面部图像特征数据解析模块中对待美容客户立体面部图像中各子图像的面部斑点特征数据进行解析，具体包括：
62.基于待美容客户立体面部图像中各子图像的面部斑点特征数据，得到待美容客户立体面部图像中各子图像内各斑点对应颜色和各斑点对应面积；
63.提取美容诊疗数据库中存储的各种类斑点对应的标准颜色，将待美容客户立体面部图像中各子图像内各斑点对应颜色与各种类斑点对应的标准颜色进行对比，筛选待美容客户立体面部图像中各子图像内各斑点对应种类，并提取美容诊疗数据库中存储的各种类斑点对应的面部健康影响系数，筛选统计待美容客户立体面部图像中各子图像内各斑点对应面部健康影响系数，将其标记为j＝1,2,...,m，j表示为第j个斑点的编号；
64.分析待美容客户立体面部图像中各子图像的面部斑点健康权重指数其中e表示为自然常数，γ1和γ2分别表示为预设的斑点种类和斑点面积对人体面部健康的影响因子，s
ij
表示为待美容客户立体面部图像中第i个子图像内第j个斑点对应面积，s
标
表示为待美容客户立体面部图像中划分的子图像面积。
65.示例性地，所述面部图像特征数据解析模块中对待美容客户立体面部图像中各子图像的面部皱纹特征数据和面部毛孔特征数据进行解析，具体包括：
66.基于待美容客户立体面部图像中各子图像的面部皱纹特征数据，得到待美容客户立体面部图像中各子图像内皱纹条数和各条皱纹对应长度，并根据待美容客户立体面部图像中各子图像内皱纹条数和各条皱纹对应长度，分析得到待美容客户立体面部图像中各子图像的面部皱纹健康权重指数，并将其标记为ξ
i3
；
67.基于待美容客户立体面部图像中各子图像的面部毛孔特征数据，得到待美容客户立体面部图像中各子图像内毛孔数量和各毛孔对应尺寸，并根据待美容客户立体面部图像中各子图像内毛孔数据和各毛孔对应尺寸，分析得到待美容客户立体面部图像中各子图像的面部毛孔健康权重指数，并将其标记为ξ
i4
。
68.需要说明的是，所述待美容客户立体面部图像中各子图像的面部皱纹健康权重指
数分析公式为其中δ1和δ2分别表示为预设的皱纹条数和皱纹长度对人体面部健康的影响因子，xi表示为待美容客户立体面部图像中第i个子图像内皱纹条数，δx
允
表示为预设的人体面部允许皱纹条数，d
if
表示为待美容客户立体面部图像中第i个子图像内第f条皱纹对应长度，f＝1,2,...,k，d
允
表示为预设的人体面部允许皱纹长度。
69.需要说明的是，所述待美容客户立体面部图像中各子图像的面部毛孔健康权重指数分析方式为：
70.根据待美容客户立体面部图像中各子图像内毛孔数量，分析得到待美容客户立体面部图像中各子图像的毛孔密度ρi，其中待美容客户立体面部图像中各子图像的毛孔密度分析公式为yi表示为待美容客户立体面部图像中第i个子图像内毛孔数量，s
标
表示为待美容客户立体面部图像中划分的子图像面积；
71.将待美容客户立体面部图像中各子图像的毛孔密度和各子图像内各毛孔对应尺寸代入公式得到待美容客户立体面部图像中各子图像的面部毛孔健康权重指数ξ
i4
，其中χ1和χ2分别表示为预设的毛孔密度和毛孔尺寸对人体面部健康的影响因子，ρ
标
表示为预设的正常人体面部图像中标准毛孔密度，δρ
误
表示为预设的人体面部毛孔密度对应的允许误差值，u表示为毛孔总数量，c
标
表示为预设的正常人体面部图像中标准毛孔尺寸，c
ir
表示为待美容客户立体面部图像中第i个子图像内第r个毛孔对应尺寸，r＝1,2,...,u，δc
误
表示为预设的人体面部毛孔尺寸对应的允许误差值。
72.示例性地，所述面部图像特征数据解析模块中评估待美容客户对应的面部综合健康评价指数，具体评估方式为：
73.将待美容客户立体面部图像中各子图像的面部肤色健康权重指数ξ
i1
、面部斑点健康权重指数ξ
i2
、面部皱纹健康权重指数ξ
i3
和面部毛孔健康权重指数ξ
i4
代入面部综合健康评价指数分析公式得到待美容客户对应的面部综合健康评价指数φ
总
，其中β1、β2、β3、β4分别表示为预设的面部肤色、面部斑点、面部皱纹和面部毛孔对应的面部健康评价比例系数，且β1+β2+β3+β4＝1。
74.在本实施例中，本发明通过对头部固定后的待美容客户面部图像进行多角度拍摄，合成得到待美容客户的立体面部图像，并提取待美容客户立体面部图像中各子图像的面部图像特征数据，评估待美容客户对应的面部综合健康评价指数，从而实现多角度采集合成客户立体面部图像，确保能够针对性对客户立体面部图像进行多方位的参考，进而实现对客户面部特征进行量化处理，提高客户面部健康评估结果的精准性与可靠性，进一步保证后期客户面部达到预期美容诊疗效果。
75.所述面部综合健康评价指数分析模块用于将待美容客户对应的面部综合健康评价指数与预设的标准人脸面部综合健康评价指数进行对比，若待美容客户对应的面部综合健康评价指数小于预设的标准人脸面部综合健康评价指数，则执行美容诊疗方案推荐模块，若待美容客户对应的面部综合健康评价指数大于或等于预设的标准人脸面部综合健康评价指数，则将待美容客户对应的面部综合健康评价指数进行显示，从而能够让待美容客户直观地了解自身面部健康状态。
76.所述美容诊疗数据库用于存储正常人体面部肤色图像对应的标准肤色色相值范围、标准肤色明度值范围和标准肤色彩度值范围，并存储存储的各种类斑点对应的标准颜色和面部健康影响系数，存储各美容诊疗方案对应诊疗客户立体面部图像。
77.所述美容诊疗方案推荐模块用于提取美容诊疗数据库中存储的各美容诊疗方案对应诊疗客户立体面部图像，分析各美容诊疗方案对应的符合推荐系数，筛选符合推荐系数最高的美容诊疗方案，并记为目标美容诊疗方案。
78.示例性地，所述美容诊疗方案推荐模块中分析各美容诊疗方案对应的符合推荐系数，具体分析方式为：
79.提取美容诊疗数据库中存储的各美容诊疗方案对应诊疗客户立体面部图像，获取各美容诊疗方案对应诊疗客户立体面部图像中各子图像的面部图像特征数据，得到各美容诊疗方案对应诊疗客户立体面部图像中各子图像的面部肤色健康权重指数、面部斑点健康权重指数、面部皱纹健康权重指数和面部毛孔健康权重指数，对比统计各美容诊疗方案对应诊疗客户立体面部图像与待美容客户立体面部图像之间面部肤色符合、面部斑点符合、面部皱纹符合和面部毛孔符合的子图像数量，并依次标记为z
h1
、z
h2
、z
h3
、z
h4
，h＝1,2,...,g，h表示为第h个美容诊疗方案的编号；
80.分析各美容诊疗方案对应的符合推荐系数其中ψh表示为第h个美容诊疗方案对应的符合推荐系数，ε1、ε2、ε3、ε4分别表示为预设的面部肤色符合推荐比例系数、面部斑点符合推荐比例系数、面部皱纹符合推荐比例系数和面部毛孔符合推荐比例系数，n表示为待美容客户立体面部图像划分的子图像数量。
81.需要说明的是，上述中各美容诊疗方案对应诊疗客户立体面部图像对应的子图像数量均与待美容客户立体面部图像对应的子图像数量相同。
82.进一步地，上述中对比统计各美容诊疗方案对应诊疗客户立体面部图像与待美容客户立体面部图像之间面部肤色符合的子图像数量，具体对比统计方式为：
83.将各美容诊疗方案对应诊疗客户立体面部图像中各子图像的面部肤色健康权重指数与待美容客户立体面部图像中对应子图像的面部肤色健康权重指数进行对比，得到各美容诊疗方案对应诊疗客户立体面部图像中各子图像与待美容客户立体面部图像中对应子图像的面部肤色健康权重指数差值，若某美容诊疗方案对应诊疗客户立体面部图像中某子图像与待美容客户立体面部图像中对应子图像的面部肤色健康权重指数差值小于或等于预设的面部肤色健康权重指数差值，则该美容诊疗方案对应诊疗客户立体面部图像中该子图像与待美容客户立体面部图像中对应子图像的面部肤色符合，统计各美容诊疗方案对应诊疗客户立体面部图像与待美容客户立体面部图像之间面部肤色符合的子图像数量。
84.进一步地，根据各美容诊疗方案对应诊疗客户立体面部图像与待美容客户立体面
部图像之间面部肤色符合的子图像数量对比统计方式，分别得到各美容诊疗方案对应诊疗客户立体面部图像与待美容客户立体面部图像之间面部斑点符合、面部皱纹符合和面部毛孔符合的子图像数量。
85.在本实施例中，本发明通过提取美容诊疗数据库中存储的各美容诊疗方案对应诊疗客户立体面部图像，分析各美容诊疗方案对应的符合推荐系数，筛选符合推荐系数最高的美容诊疗方案，从而避免美容诊疗医生的医学知识储备量和诊疗经验积累量不足的问题，进一步打破了美容诊疗医生对客户面部美容诊疗方案推荐的局限性和主观性，进而满足客户对面部美容诊疗的需求。
86.所述周期性诊疗效果展示模块用于采集待美容客户在周期性诊疗后的立体面部图像，并进行展示。
87.示例性地，所述周期性诊疗效果展示模块用于对待美容客户采用筛选的目标美容诊疗方案进行周期性诊疗，采集待美容客户在周期性诊疗后的立体面部图像，并提取待美容客户在周期性诊疗前的立体面部图像，将待美容客户在周期性诊疗前和在周期性诊疗后的立体面部图像进行同框展示。
88.在本实施例中，本发明通过采集待美容客户在周期性诊疗后的立体面部图像，并提取待美容客户在周期性诊疗前的立体面部图像，将待美容客户在周期性诊疗前和在周期性诊疗后的立体面部图像进行同框展示，从而实现对客户面部周期性诊疗效果进行实时追踪，确保能够让客户直观地感受美容诊疗前后的效果，进一步提高客户对美容诊疗的体验感。
89.以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。