本發(fā)明涉及一種基于中醫(yī)五行人體質(zhì)分類(lèi)的面型采集與分析系統(tǒng)，尤其涉及中醫(yī)五行人體質(zhì)分類(lèi)與面型的統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別，可調(diào)式檢測(cè)裝置的設(shè)計(jì)、抗干擾暗盒檢測(cè)系統(tǒng)的制作以及人臉圖像捕獲和分析等領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
：《黃帝內(nèi)經(jīng)·靈柩·陰陽(yáng)二十五人》根據(jù)體質(zhì)特點(diǎn)把人分為金、木、水、火、土五類(lèi)，即五行人。體質(zhì)現(xiàn)象是人類(lèi)生命活動(dòng)的一種重要表現(xiàn)形式，它與疾病和健康有著密切的關(guān)系。人體的體型、頭面形色、膚色、目、鼻、口、四肢、舌、性格、飲食、二便等均是體質(zhì)的成因。人臉包含有許多信息，傳統(tǒng)的人臉識(shí)別對(duì)人臉圖像的要求特別高，通常需要精確到人臉圖像中的每一個(gè)色素，因此人臉的姿態(tài)，色度，深度的微小偏差人都會(huì)對(duì)結(jié)果造成較大的誤差。對(duì)比之下，人面型的檢測(cè)在醫(yī)學(xué)檢測(cè)的前期有著重要的歸類(lèi)作用，而且對(duì)人臉圖像的色素要求低，檢測(cè)及分析方法簡(jiǎn)單。傳統(tǒng)的面型檢測(cè)主要是憑靠醫(yī)生的主觀判斷，難以形成具體的參數(shù)。因此憑借抗干擾性強(qiáng)的檢測(cè)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)人臉長(zhǎng)寬比的定量測(cè)試，對(duì)人臉圖像的定量化分析提供便利。并為后續(xù)與面色、舉止以及形體等五行人體質(zhì)分析特征的結(jié)合，用于中醫(yī)五行人體質(zhì)分類(lèi)的研究提供了可行性和便捷性。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明的目的在于針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于中醫(yī)五行人體質(zhì)分類(lèi)的面型采集與分析系統(tǒng)，尤其涉及中醫(yī)五行人體質(zhì)分類(lèi)與面型的統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別、可調(diào)式檢測(cè)裝置的設(shè)計(jì)、抗干擾暗盒檢測(cè)系統(tǒng)的制作以及人臉圖像捕獲和分析。本發(fā)明的目的是通過(guò)以下技術(shù)方案來(lái)實(shí)現(xiàn)的：一種基于中醫(yī)五行人體質(zhì)分類(lèi)的面型采集與分析系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括面型檢測(cè)可調(diào)支架、面型檢測(cè)暗盒系統(tǒng)和面型分析系統(tǒng)；所述面型檢測(cè)可調(diào)支架包括面型檢測(cè)固定下巴托、縱向固定支架、彈性伸縮結(jié)構(gòu)、可調(diào)節(jié)豎桿、凹型卡槽和平衡底座；面型檢測(cè)固定下巴托固定在縱向固定支架的頂端，縱向固定支架的側(cè)壁設(shè)置彈性伸縮結(jié)構(gòu)，彈性伸縮結(jié)構(gòu)的前端具有凸型結(jié)構(gòu)，可調(diào)節(jié)豎桿固定在平衡底座上，可調(diào)節(jié)豎桿上設(shè)置若干凹型卡槽，凸型結(jié)構(gòu)與凹型卡槽相配合，實(shí)現(xiàn)面型檢測(cè)固定下巴托的位置上下可調(diào)。所述面型檢測(cè)暗盒系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)人臉圖像的捕獲，包括矩形暗盒本體，矩形暗盒本體的前端開(kāi)有人臉檢測(cè)口，后端開(kāi)有照相機(jī)放置口；面型檢測(cè)可調(diào)支架放置于人臉檢測(cè)口處，人臉下巴置于面型檢測(cè)固定下巴托上并對(duì)準(zhǔn)人臉檢測(cè)口；照相機(jī)鏡頭對(duì)準(zhǔn)照相機(jī)放置口拍攝位于人臉檢測(cè)口處的人臉圖像；人臉檢測(cè)口和照相機(jī)放置口分別放置一避光板；矩形暗盒本體側(cè)壁設(shè)置led光帶接口，內(nèi)部所有邊緣鋪設(shè)led光帶，led光帶通過(guò)led光帶接口連接外部電源。所述面型分析系統(tǒng)接收面型檢測(cè)暗盒系統(tǒng)捕獲的人臉圖像，提取人臉圖像中的像素寬信息，獲得面型信息；將得到的面型信息與中醫(yī)五行人體質(zhì)的面色、舉止以及形體特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別，最終得到五行人體質(zhì)的具體分類(lèi)。所述提取人臉圖像中的像素寬信息，獲得面型信息，具體為：(1)對(duì)采集到的人臉圖像進(jìn)行灰度化和二值化等預(yù)處理；(2)定位確定：在預(yù)處理后的人臉圖像中確定左眼定位點(diǎn)、右眼定位點(diǎn)、頂部定位線以及底部定位線，左眼定位點(diǎn)與右眼定位點(diǎn)之間形成左右眼連線；(3)提取縱向像素寬：以左右眼連線為橫向基線，旋轉(zhuǎn)圖像，保證與頂部定位線和底部定位線平行，在各個(gè)與橫向基線平行的位置中，提取各個(gè)縱向像素寬，繪制縱向像素寬度曲線；(4)提取橫向像素寬：以左右眼連線的中點(diǎn)為基點(diǎn)形成垂直于頂部定位線和底部定位線的面部中軸線，以面部中軸線為縱向基線，在各個(gè)與縱向基線平行的位置中，提取各個(gè)橫向像素寬，繪制橫向像素寬度曲線；(5)提取臉長(zhǎng)、臉寬：根據(jù)步驟得到的縱向像素寬曲線，找到最大值，并提取出來(lái)作為臉長(zhǎng)參數(shù)，根據(jù)步驟得到的橫向像素寬曲線，找到最大值，并提取出來(lái)作為臉寬參數(shù)；(6)計(jì)算臉輪廓長(zhǎng)寬比：根據(jù)步驟得到的臉長(zhǎng)和臉寬參數(shù)計(jì)算出臉輪廓長(zhǎng)寬比；所述將得到的面型信息與中醫(yī)五行人體質(zhì)的面色、舉止和形體特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別，最終得到五行人體質(zhì)的具體分類(lèi)，具體為：(1)中醫(yī)五行人體質(zhì)分類(lèi)：將獲得的面型信息與中醫(yī)五行人體質(zhì)的面色、舉止和形體特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別，建立五行人體質(zhì)分類(lèi)模型；中醫(yī)五行人體質(zhì)分類(lèi)模型的輸出為：金、木、水、火、土。(2)根據(jù)五行人體質(zhì)分類(lèi)模型所測(cè)得的特征向量xi＝(xi1，xi2，…，xin)t(i＝1，2，…，n)(其中，t表示轉(zhuǎn)置、n為樣本點(diǎn)數(shù)、n為樣本特征數(shù))和步驟(1)中建立好的中醫(yī)五行人體質(zhì)模式之間的距離函數(shù)，對(duì)待測(cè)目標(biāo)進(jìn)行判別歸類(lèi)。本發(fā)明的有益效果是：1、設(shè)計(jì)并制作了面型檢測(cè)可調(diào)支架，可調(diào)范圍為300mm～420mm，方便應(yīng)用于不同個(gè)體。2、搭建了面型檢測(cè)暗盒系統(tǒng)，可過(guò)濾干擾光，實(shí)現(xiàn)人臉圖像的捕獲，使相機(jī)光敏單元能夠獲取有效光信號(hào)，最大化的減少了周?chē)h(huán)境對(duì)檢測(cè)結(jié)果的影響，分析的靈敏度和可靠性均得到增強(qiáng)。3、照明燈帶由波長(zhǎng)為525nm暖白色光的led燈組成，對(duì)人眼的刺激小，人體感受舒適。4、設(shè)計(jì)了面型分析系統(tǒng)，包含人臉圖像獲取、圖像處理(灰度和二值化)、人眼定位、圖像校準(zhǔn)等功能。有效的提取人臉圖像中的像素寬信息，實(shí)現(xiàn)人臉信息的實(shí)時(shí)便捷分析。5、將獲得的面型信息與中醫(yī)五行人體質(zhì)的面色、舉止和形體特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別，建立五行人體質(zhì)分類(lèi)模型；根據(jù)五行人體質(zhì)分類(lèi)模型所測(cè)得的特征向量xi＝(xi1，xi2，…，xin)t(i＝1，2，…，n)(其中，t表示轉(zhuǎn)置、n為樣本點(diǎn)數(shù)、n為樣本特征數(shù))和建立好的中醫(yī)五行人體質(zhì)模式之間的距離函數(shù)，對(duì)待測(cè)目標(biāo)進(jìn)行判別歸類(lèi)。6、該方法操作簡(jiǎn)便、檢測(cè)穩(wěn)定性好、通用性強(qiáng)、易于推廣使用。附圖說(shuō)明圖1是面型檢測(cè)可調(diào)支架結(jié)構(gòu)圖；圖2是面型檢測(cè)可調(diào)支架參數(shù)示意圖；圖3是面型檢測(cè)暗盒系統(tǒng)；圖4是避光板；圖5是人機(jī)交互界面；圖6是面型特征提??；圖7是面型檢測(cè)軟件設(shè)計(jì)流程圖；圖8是實(shí)例一的縱向像素寬曲線；圖9是實(shí)例一的橫向像素寬曲線；圖10是實(shí)例一的臉輪廓長(zhǎng)寬比；圖11是實(shí)例二的縱向像素寬曲線；圖12是實(shí)例二的橫向像素寬曲線；圖13是實(shí)例二的臉輪廓長(zhǎng)寬比；圖14是實(shí)例三的縱向像素寬曲線；圖15是實(shí)例三的橫向像素寬曲線；圖16是實(shí)例三的臉輪廓長(zhǎng)寬比。圖中：面型檢測(cè)固定下巴托1、縱向固定支架2、凸型卡槽3、彈性伸縮4、可調(diào)節(jié)豎桿5、凹型卡槽6、平衡底座7；人臉檢測(cè)口8、照相機(jī)放置口9、led光帶10、led光帶接口11、儀器電源線12、儀器電源插口13；左眼定位點(diǎn)14、右眼定位點(diǎn)15、頂部定位線16、底部定位線17、左右眼連線18、面部中軸線19。具體實(shí)施方式以下結(jié)合附圖及具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作詳細(xì)描述，但并不是限制本發(fā)明。本發(fā)明提供的一種基于中醫(yī)五行人體質(zhì)分類(lèi)的面型采集與分析系統(tǒng)，包括面型檢測(cè)可調(diào)支架、面型檢測(cè)暗盒系統(tǒng)和面型分析系統(tǒng)；所述面型檢測(cè)可調(diào)支架包括面型檢測(cè)固定下巴托1、縱向固定支架2、彈性伸縮結(jié)構(gòu)4、可調(diào)節(jié)豎桿5、凹型卡槽6和平衡底座7；如圖1所示，面型檢測(cè)固定下巴托1固定在縱向固定支架2的頂端，縱向固定支架2的側(cè)壁設(shè)置彈性伸縮結(jié)構(gòu)4，彈性伸縮結(jié)構(gòu)4的前端具有凸型結(jié)構(gòu)3，可調(diào)節(jié)豎桿5固定在平衡底座7上，可調(diào)節(jié)豎桿5上設(shè)置若干凹型卡槽6，凸型結(jié)構(gòu)3與凹型卡槽6相配合，實(shí)現(xiàn)面型檢測(cè)固定下巴托1的位置上下可調(diào)。如圖2所示，縱向固定支架2的總長(zhǎng)度為300mm，可調(diào)節(jié)豎桿5的總長(zhǎng)度為300mm，根據(jù)選擇的凹型卡槽6的位置不同，可實(shí)現(xiàn)組合總長(zhǎng)度為300mm～420mm的調(diào)節(jié)范圍。所述面型檢測(cè)暗盒系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)人臉圖像的捕獲，包括矩形暗盒本體，如圖3所示，矩形暗盒本體的前端開(kāi)有人臉檢測(cè)口8，后端開(kāi)有照相機(jī)放置口9；面型檢測(cè)可調(diào)支架放置于人臉檢測(cè)口8處，人臉下巴置于面型檢測(cè)固定下巴托1上并對(duì)準(zhǔn)人臉檢測(cè)口8；照相機(jī)鏡頭對(duì)準(zhǔn)照相機(jī)放置口9拍攝位于人臉檢測(cè)口8處的人臉圖像；人臉檢測(cè)口8和照相機(jī)放置口9分別放置一避光板，如圖4所示，該避光板由黑色pvc或pe材料制成；矩形暗盒本體側(cè)壁設(shè)置led光帶接口11，矩形暗盒本體的內(nèi)部所有邊緣鋪設(shè)led光帶10，led光帶10通過(guò)led光帶接口11、儀器電源線12、儀器電源插口13連接外部電源。所述led光帶10為波長(zhǎng)為525nm暖白色光的led光帶。所述面型分析系統(tǒng)接收面型檢測(cè)暗盒系統(tǒng)捕獲的人臉圖像，提取人臉圖像中的像素寬信息，獲得面型信息；將得到的面型信息與中醫(yī)五行人體質(zhì)的面色、舉止以及形體特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別，最終得到五行人體質(zhì)的具體分類(lèi)。所述提取人臉圖像中的像素寬信息，獲得面型信息，具體為：(1)對(duì)采集到的人臉圖像進(jìn)行灰度化和二值化處理等預(yù)處理：如圖5人機(jī)交互界面所示，由相機(jī)拍攝所得的圖像通過(guò)藍(lán)牙傳輸至電腦上，然后將人臉圖像進(jìn)行灰度化處理，得到人臉灰度圖像，然后再將得到的人臉灰度圖像進(jìn)行二值化，即刻得到人臉黑白圖像，用于后續(xù)人臉圖像像素寬提??；(2)定位確定：如圖6所示，在預(yù)處理后的人臉圖像中確定左眼定位點(diǎn)14、右眼定位點(diǎn)15、頂部定位線16以及底部定位線17，左眼定位點(diǎn)14與右眼定位點(diǎn)15之間形成左右眼連線18；(3)提取縱向像素寬：以左右眼連線18為橫向基線，旋轉(zhuǎn)圖像，保證與頂部定位線16和底部定位線17平行，在各個(gè)與橫向基線平行的位置中，提取各個(gè)縱向像素寬，繪制縱向像素寬度曲線(如圖8、11、14所示)；(4)提取橫向像素寬：以左右眼連線18的中點(diǎn)為基點(diǎn)形成垂直于頂部定位線16和底部定位線17的面部中軸線19，以面部中軸線19為縱向基線，在各個(gè)與縱向基線平行的位置中，提取各個(gè)橫向像素寬，繪制橫向像素寬度曲線(如圖9、12、15所示)；(5)提取臉長(zhǎng)、臉寬：根據(jù)步驟(3)得到的縱向像素寬曲線，找到最大值，并提取出來(lái)作為臉長(zhǎng)參數(shù)，根據(jù)步驟(4)得到的橫向像素寬曲線，找到最大值，并提取出來(lái)作為臉寬參數(shù)；(6)顯示臉輪廓長(zhǎng)寬比：根據(jù)步驟(5)得到的臉長(zhǎng)和臉寬參數(shù)計(jì)算出臉輪廓長(zhǎng)寬比(如圖10、13、16)；所述將得到的面型信息與中醫(yī)五行人體質(zhì)的面色、舉止和形體特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別，最終得到五行人體質(zhì)的具體分類(lèi)，具體為：(1)中醫(yī)五行人體質(zhì)分類(lèi)：將獲得的面型信息與中醫(yī)五行人體質(zhì)的面色、舉止和形體特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別，如下表所示，建立五行人體質(zhì)分類(lèi)模型；中醫(yī)五行人體質(zhì)分類(lèi)模型的輸出為：金、木、水、火、土。表1中醫(yī)五行人體質(zhì)分類(lèi)及模式識(shí)別五行類(lèi)型面色舉止形體面型金蒼白輕浮中等國(guó)字臉木紅潤(rùn)穩(wěn)重高大寬臉?biāo)變魞?yōu)雅纖細(xì)瓜子臉火赤紅急促?gòu)?qiáng)壯圓臉土蠟黃遲緩瘦小瘦臉(2)根據(jù)五行人體質(zhì)分類(lèi)模型所測(cè)得的特征向量xi＝(xi1，xi2，…，xin)t(i＝1，2，…，n)(其中，t表示轉(zhuǎn)置、n為樣本點(diǎn)數(shù)、n為樣本特征數(shù))和步驟(1)中建立好的中醫(yī)五行人體質(zhì)模式之間的距離函數(shù)，對(duì)待測(cè)目標(biāo)進(jìn)行判別歸類(lèi)。當(dāng)前第1頁(yè)12