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申请/专利权人：桂林电子科技大学

摘要：本发明实施例提供一种通过面部图像进行中医健康管理的方法及装置，包括：通过摄像头获取当前用户的面部图像；通过面部图像识别出当前用户的身份；调取当前用户的标准健康状况数据；调取当前用户的历史健康状况数据；根据面部图像得到当前用户的当前痤疮数量数据以及当前诊断肤色；根据当前痤疮数量数据、当前诊断肤色、标准健康状况数据、以及历史健康状况数据，确定出针对当前用户的中医健康状况建议。通过该技术方案，可以通过采集用户面部图像，快速的对用户的健康状态和疲劳状态进行分析，并通过显示设备提醒用户注意。

主权项：1.一种通过面部图像进行中医健康管理的方法，其特征在于，包括：采集当前用户的面部图像；将所述面部图像与预存的多个标准用户图像进行匹配，识别出当前用户的身份；调取当前用户的标准健康状况数据，所述标准健康状况数据，包括标准痤疮数量数据和标准诊断肤色；调取当前用户的历史健康状况数据，所述历史健康状况数据，包括历史痤疮数量数据以及历史诊断肤色；根据所述面部图像得到当前用户的当前痤疮数量数据以及当前诊断肤色；根据所述当前痤疮数量数据、所述当前诊断肤色、所述标准健康状况数据、以及所述历史健康状况数据，确定出针对当前用户的中医健康状况建议；将所述中医健康状况建议展示给当前用户；根据所述面部图像确定当前用户的当前眼部形态数据，所述眼部形态数据是指眼长与眼宽的比值，所述眼长是指眼睛左右角点间的水平距离，所述眼宽是指眼睛上下眼睑点间的竖直距离；调取当前用户的标准眼部形态数据；计算所述当前眼部形态数据与所述标准眼部形态数据的差值；若所述差值超过预设阈值时，发出警报；根据所述差值确定出针对当前用户的疲劳状态建议；将所述疲劳状态建议展示给当前用户；所述根据所述面部图像得到当前用户的当前痤疮数量数据以及当前诊断肤色，包括：将所述面部图像输入到预先训练好的第一深度学习模型，从所述面部图像中识别出痤疮数量，并以所述识别出的痤疮数量作为当前痤疮数量数据；将所述面部图像划分为五个ROI区域，所述五个ROI区域分别为左脸颊ROI区域、右脸颊ROI区域、鼻子ROI区域、嘴唇ROI区域以及下巴ROI区域；将所述面部图像输入到第二深度学习模型，确定出面部整体诊断肤色；将左脸颊ROI区域的图像和右脸颊ROI区域的图像输入到第三深度学习模型，确定出脸颊ROI区域诊断肤色；将鼻子ROI区域的图像输入到第四深度学习模型，确定出鼻子ROI区域诊断肤色；将下巴ROI区域的图像输入到第五深度学习模型，确定出下巴ROI区域诊断肤色；将嘴唇ROI区域的图像输入到第六深度学习模型，确定出嘴唇ROI区域诊断肤色；根据预设的面部整体权重以及各ROI区域的权重，对所述面部整体诊断肤色、所述脸颊ROI区域诊断肤色、所述鼻子ROI区域诊断肤色、所述下巴ROI区域诊断肤色以及所述嘴唇ROI区域诊断肤色进行加权计算，并以加权计算的结果作为当前诊断肤色。

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