一种基于神经网络模型的毛囊识别和提取方法及系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113627425A(43)申请公布日2021.11.09(21)申请号202110805923.4(51)Int.Cl.(22)申请日2021.07.16G06K9/32(2006.01)G06K9/46(2006.01)(71)申请人汕头大学G06K9/62(2006.01)地址515063广东省汕头市大学路汕头大G06N3/04(2006.01)学G06N3/08(2006.01)申请人汕头大学医学院(72)发明人宁为博朱家祺范衠陈少克黄铿林常敏陈胜徐千睿黄华兴董朝晖刘梓鹏陈莹莹陈伟龙陈立波吴炎锋倪娜陈岳峰陈龙川谢宏浩陈宪宏(74)专利代理机构广州嘉权专利商标事务所有限公司44205代理人叶洁勇权利要求书1页说明书5页附图3页(54)发明名称一种基于神经网络模型的毛囊识别和提取方法及系统(57)摘要本发明涉及图像信息处理技术领域，具体涉及一种基于神经网络模型的毛囊识别和提取方法及系统，所述方法包括：获取第一数据集；采用预先建立好的毛囊识别模型对第一毛囊图像中的毛囊进行识别，以实时标框出第一毛囊图像中的毛囊单位；根据第一毛囊图像中标框的毛囊单位确定第一毛囊图像的毛囊特征；根据目标毛囊特征确定目标毛囊供区；对所述目标毛囊供区进行点云重构，以提取目标毛囊供区的特征信息，所述特征信息包括毛囊单位中心点的坐标和姿态信息；根据目标毛囊供区的特征信息从所述目标毛囊供区中提取毛囊，本发明能够实现全自动对毛囊进行快速、精确的识别和提取。CN113627425ACN113627425A权利要求书1/1页1.一种基于神经网络模型的毛囊识别和提取方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取第一数据集；所述第一数据集包括多张第一毛囊图像，每张所述第一毛囊图像通过对不同的毛囊供区进行图像采集得到；采用预先建立好的毛囊识别模型对第一毛囊图像中的毛囊进行识别，以实时标框出第一毛囊图像中的毛囊单位；根据第一毛囊图像中标框的毛囊单位确定第一毛囊图像的毛囊特征；根据目标毛囊特征确定目标毛囊供区；对所述目标毛囊供区进行点云重构，以提取目标毛囊供区的特征信息，所述特征信息包括毛囊单位中心点的坐标和姿态信息。2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络模型的毛囊识别和提取方法，其特征在于，所述毛囊识别模型通过以下方式建立：获取训练数据集；所述训练数据集包括多张标定好标签的第二毛囊图像，每张所述第二毛囊图像通过对头部不同部位进行图像采集得到；将训练数据集输入神经网络模型中进行训练，得到毛囊识别模型。3.根据权利要求2所述的一种基于神经网络模型的毛囊识别和提取方法，其特征在于，所述毛囊特征包括毛囊的生长方向、粗细、密度、以及深度；所述根据第一毛囊图像中标框的毛囊单位确定第一毛囊图像的毛囊特征，包括：根据第一毛囊图像中标定的毛囊确定毛囊的生长方向；根据标定框的大小确定毛囊的粗细；根据单位区域内毛囊的数量确定毛囊的密度；确定采集第一毛囊图像的双目立体视觉相机，根据所述双目立体视觉相机的参数确定第一毛囊图像中毛囊的深度。4.根据权利要求3所述的一种基于神经网络模型的毛囊识别和提取方法，其特征在于，所述根据目标毛囊特征确定目标毛囊供区，包括：根据毛囊特征建立所述第一数据集的毛囊分类数据库；所述毛囊分类数据库包括多个第一毛囊图像，以及分别与多个第一毛囊图像一一对应的毛囊特征和毛囊供区；确定目标毛囊特征，从所述毛囊分类数据库中筛选出与目标毛囊特征最接近的毛囊特征；根据与目标毛囊特征最接近的毛囊特征确定第一毛囊图像，根据第一毛囊图像确定毛囊供区。5.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述的基于神经网络模型的毛囊识别和提取方法的步骤。6.一种基于神经网络模型的毛囊识别和提取系统，其特征在于，所述系统包括：至少一个处理器；至少一个存储器，用于存储至少一个程序；当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现如权利要求1至4任一项所述的基于神经网络模型的毛囊识别和提取方法。2CN113627425A说明书1/5页一种基于神经网络模型的毛囊识别和提取方法及系统技术领域[0001]本发明涉及图像信息处理技术领域，具体涉及一种基于神经网络模型的毛囊识别和提取方法及系统。背景技术[0002]传统的毛囊提取由多位助手医师辅助经验丰富的医生来完成，在提取毛囊前，需要筛选毛发目标区域，若采用人工进行筛选，则耗费大量人力与时间；而且，受提取毛囊的位置、人为主观经验等因素影响，往往效率低下，且提取的精确度没有保障。[0003]因此，有必要对现有的毛囊识别和提取方式进行改进，研究出一种简单高效的识别和定位和提取方案，