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1、基於影像處理技術之膚質檢測研究Skin Condition Detection Based on Skin Condition Detection Based on Image Processing TechniquesImage Processing Techniques指導教授：張財榮指導教授：張財榮報告者：黃烱育報告者：黃烱育3/29/20233/29/20231 1大綱簡介環境設置研究方法實驗結果結論3/29/20233/29/20232 2簡介皮膚是人體最大的器官皮膚健康等於身體健康如：坦固醇過高-產生膽固醇斑(肝斑)影響皮膚健康因素溫度急遽變化紫外線壓力與熬夜外傷自然老化3/29/

2、20233/29/20233 3簡介膚質檢測儀-功能皮膚的表面性質包含表層剝落、乾燥程度、皮膚色度（如膚色及色素沉積）、皮膚輪廓（如皺紋）、皮膚的結構（使用高頻超音波測得）皮膚的機能包含血流量、皮脂量（如皮膚表面脂質及皮脂）、水分散失、流汗3/29/20233/29/20234 4簡介膚質檢測儀-缺點一次僅能取得局部影像探測棒需與受測者肌膚接觸維護探測棒清潔的成本增加操作員需接受特別訓練受測者在受測前需清潔臉部3/29/20233/29/20235 5簡介利用影像處理技術之膚質檢測儀以數位相機取代探測棒不需接觸受測者肌膚可以一次就取得全臉影像3/29/20233/29/20236 6簡介典型的

3、皮膚表面特徵皺紋較淺：表皮層水分散失較深：真皮層膠原蛋白散失表情紋、年齡紋毛孔大多位於皮脂發達區如：T字部位3/29/20233/29/20237 7簡介青春痘大小差異與發炎程度有關發炎時期-丘疹外觀呈紅色山峰狀發炎巔峰時期-膿皰外觀呈色山峰狀最高處呈白色斑點由壓力荷爾蒙引起沒有特定形狀，顏色通常為深棕或黃棕色3/29/20233/29/20238 8環境設置光源對皺紋的影響細胞中膠原纖維及細胞器會使光源產生散射細胞膜及血管壁會產生折射現象3/29/20233/29/20239 9環境設置I.Maglogiannis and D.I.Kosmopoulos,“A Digital Acquist

4、ion System for SkinLesions”,2003取像設備與取像距離造成的解析度過低。光源不穩定。皮膚表面毛髮造成的雜訊。皮膚表面造成的反光。受測者姿勢不固定。3/29/20233/29/20231010環境設置固定光罩式人臉影像擷取器環形燈罩頭部安置閥Canon G10類單眼照像機高解析相機3310*44163/29/20233/29/20231111研究方法系統流程圖影像前處理膚色區塊及六大區塊擷取特徵擷取皺紋特徵斑點特徵青春痘特徵膚質分析評估參數膚質報告3/29/20233/29/20231212研究方法擷取ROI(Regional of Interests)模仿探測棒手動

5、取得皮膚區塊盡量降低臉毛的影響黃欣慧,元智大學,95年(圖左)陳志成,雲林科大大學,96年(圖右)額頭額頭眼尾眼尾臉頰臉頰嘴角嘴角下巴下巴鼻翼鼻翼3/29/20233/29/20231313研究方法擷取膚色區塊YCbCr色彩空間3/29/20233/29/20231414研究方法特徵擷取皺紋特徵擷取斑點特徵擷取青春痘特徵擷取3/29/20233/29/20231515研究方法皺紋特徵擷取年齡皺紋抬頭紋、法令紋、魚尾紋等隨皮膚老化而在皮膚上留下深刻的紋理陳志成,雲林科大大學,96年紋路在YCbCr色彩空間裡的Y向量變化明顯3/29/20233/29/20231616研究方法斑點特徵擷取斑點顏色通

6、常為深棕或黃棕色黃欣慧,元智大學,95年斑點特徵在色彩平面ngleA中最明顯 色彩空間Scott E Umbaugh等人提出L代表亮度Angle A 及Angle B 代表色彩資訊3/29/20233/29/20231717研究方法強化斑點特徵分類層級3/29/20233/29/20231818研究方法青春痘特徵擷取發炎時的青春痘成紅色山峰狀突出青春痘特徵具有高Cb低Cr的特性在Cb平面上使用臨界值偵測法3/29/20233/29/20231919研究方法膚質分析SKII提出影響膚質七大問題及美容師補充的一大問題評估標準專業美容師提供僅針對以下問題做評估膚色不均、暗沉、鬆弛、皺紋毛孔阻塞膚質問

7、題膚質問題評估標準評估標準毛孔粗大毛孔粗大毛孔大小毛孔大小膚色不均膚色不均膚色均勻度膚色均勻度暗沉暗沉斑點多寡斑點多寡鬆弛鬆弛皺紋深度皺紋深度乾燥乾燥皮脂腺分泌程度皮脂腺分泌程度皺紋皺紋皺紋密度皺紋密度角質肥厚角質肥厚角質多寡角質多寡青春痘青春痘青春痘多寡青春痘多寡3/29/20233/29/20232020研究方法膚色均勻度透過統計求出全臉正常膚色區塊的RGB平均差值-平均平均R R差值差值-平均平均G G差值差值-平均平均B B差值差值-膚色均勻度參數膚色均勻度參數3/29/20233/29/20232121研究方法暗沉統計斑點面積佔膚色區塊面積的比例鬆弛計算皺紋深度與平均膚色亮度的差值3

8、/29/20233/29/20232222研究方法皺紋計算皺紋特徵占膚色區塊面積的比例青春痘計算青春痘特徵占膚色區塊面積的比例3/29/20233/29/20232323實驗結果實驗樣本第一階段實驗類型類型樣本數量樣本數量人數人數11(11(人人)額頭額頭11(11(張張)眼尾眼尾22(22(張張)臉頰臉頰22(22(張張)嘴角嘴角22(22(張張)下巴下巴11(11(張張)鼻子鼻子11(11(張張)類型類型正確正確誤判誤判正確率正確率皺紋皺紋683168.68%斑點斑點712871.71%青春痘青春痘821782.82%3/29/20233/29/20232424實驗結果第二階段實驗膚質較佳

9、膚質較佳膚質問題膚質問題參數名稱參數名稱評估結果評估結果膚色不均Uneven9.82%暗沉Avg_Spot0.94%鬆弛Wrinkles_Depth0.01%皺紋Avg_Wrinkles0.01%青春痘Avg_Acne0.12%膚質較差膚質較差膚質問題膚質問題參數名稱參數名稱評估結果評估結果膚色不均Uneven12.82%暗沉Avg_Spot5.56%鬆弛Wrinkles_Depth0.01%皺紋Avg_Wrinkles0.01%青春痘Avg_Acne13.44%3/29/20233/29/20232525結論本研究提出了一套使用影像處理技術之膚質檢測之標準流程皮膚影像方面使用光源穩定且高解析

10、度的皮膚影像特徵擷取方面提出青春痘特徵提取方式所提取的斑點、皺紋及青春痘特徵正確率約74.40%提出膚質評估參數使用皮膚病灶面積佔肌膚影像區域的比例及表皮層的色度來判斷其嚴重程度從實驗結果可證明我們所提出的評估參數具有一定的評估能力3/29/20233/29/20232626結論未來展望皮膚影像方面自動取出人臉六大區塊特徵擷取方面提升特徵擷取的準確率提出更多特徵擷取的演算法膚質評估參數方面設計出毛孔粗大、乾燥及角質肥厚的評估參數結合類神經網路3/29/20233/29/20232727XTqleRHtYEfy1xAU-QPF+I89os)OjnCE3M6)*O$cfMex9Zk7)Aup(%Z

11、xslZOB)NpIbIL(a%$TeXnpFKf)CHXZp+ull4iEH5ID!aO#0vBF(+2txD-7jX6t8E62QAQQY7RjmDJf-FL$(x8FxyjzW!6BgCTlwF-25vwxXKGc5&tb#dSioMDRPVnK72UM3i#-hm#D1(+Vs3(vYBU0A#Usrq345ROQ7clU+hGeQZfzn47H$nf&PreZ0m2wQficcxZ-Cc%anU#%hik03oJGE%Ez2!LtSd1Id5dcQ-pe#XBs6kWL2jUV&Xl#N56AndMOO+EKtAY5-GlmlEMY6VuJp+4GKhtQC9HpktcT*Jwsna

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