(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210104462.2 (22)申请日 2022.01.28 (71)申请人 北京鹰之眼智能健康科技有限公司 地址 100097 北京市海淀区正福寺路10号 西区1幢1层3号 (72)发明人 杨银　付家为　崔德琪　 (74)专利代理 机构 北京德崇智捷知识产权代理 有限公司 1 1467 专利代理师 王欣 (51)Int.Cl. G16H 50/20(2018.01) G16H 50/30(2018.01) G06V 40/16(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/774(2022.01)G06V 10/82(2022.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 一种用于中医面诊辅助诊断的人脸区域分 割方法、 装置和存 储介质 (57)摘要 本发明公开了一种用于中医面诊辅助诊断 的人脸区域分割方法、 装置和存储介质， 所述方 法包括： 采集人脸图像， 根据中医面诊分区对人 脸图像进行区域标注以用于训练人脸区域分割 模型后， 包括： 所述人脸图像通过卷积神经网络 结构提取高阶图像特征形成第一特征图， 所述卷 积神经网络结构包括至少通过一次卷积层和一 次池化层， 所述卷积层包括扩张卷积、 深度可分 离卷积中的至少一种； 所述第一特征图经上采样 后与所述人脸图像经所述深度可分离卷积输出 的第二特征图进行融合， 输出第三特征图； 所述 第三特征图至少通过一次所述卷积层和一次所 述上采样后输出人脸区域分割结果。 本发明可自 动对人脸实现中医面诊区域分割， 可以有效支撑 中医面诊诊断准确性的提高。 权利要求书2页 说明书7页 附图4页 CN 114446469 A 2022.05.06 CN 114446469 A 1.一种用于中医面诊辅助诊断的人脸区域分割方法， 包括采集人脸图像， 根据中医面 诊分区对所述人脸图像进行区域标注以用于训练人脸区域分割模型， 其特 征在于： 所述人脸图像通过卷积神经网络结构提取高阶图像特征形成第 一特征图， 所述卷积神 经网络结构至少通过一次卷积层和一次池化层， 所述卷积层包括扩张卷积和深度可分离卷 积； 所述第一特征图经上采样后与所述人脸图像经所述深度可分离卷积输出的第二特征 图进行融合， 输出第三特 征图； 所述第三特征图至少通过一次所述卷积层和一次所述上采样后输出人脸区域分割结 果。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述中医面诊分区包括心 理压力区、 脑区、 肺区、 心脏区、 胸 乳区、 肝区、 脾区、 胆区、 肾区、 膀胱区、 大肠区、 小肠区、 生殖区中的至少一 种。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述通过卷积神经网络结构提取高阶图像 特征形成第一特 征图， 包括： 将所述人脸图像多次经过所述卷积层和所述池化层， 所述卷积层至少包括所述深度 可 分离卷积； 获取人脸图像经 过所述深度可分离卷积后的所述第二特 征图； 将所述第二特 征图分别输入至4个采用不同扩张率的所述扩张卷积； 将所述4个采用不同扩张率的扩张卷积输出进行融合， 经过所述卷积层后输出所述第 一特征图。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述高阶图像特征包括轮廓信息、 语义信 息中的至少一种。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述深度可分离卷积包括通道卷积和逐点 卷积； 其中， 所述通道卷积在二维平面内进行， 卷积核的数量与上一层的通道数相同； 所述 逐点卷积的卷积核大小为1 ×1。 6.一种用于中 医面诊辅助诊断的人脸区域分割装置， 其特 征在于， 包括： 人脸图像采集模块， 用于采集人脸图像； 模型训练模块， 用于根据中医面诊分区对所述人脸图像进行区域标注以用于训练人脸 区域分割模型； 高阶图像特征提取模块， 用于将所述人脸图像通过卷积神经网络结构提取高阶图像特 征形成第一特征图， 所述卷积神经网络结构至少通过一次卷积层和一次池化层， 所述卷积 层包括扩张卷积和深度可分离卷积； 特征图融合模块， 用于将所述第 一特征图经上采样后与 所述人脸图像经所述深度 可分 离卷积输出的第二特 征图进行融合， 输出第三特 征图； 人脸分割结果输出模块， 用于将所述第 三特征图至少通过一 次所述卷积层和一次所述 上采样后输出 人脸区域分割结果。 7.根据权利要求6所述的装置， 其特征在于， 所述模型训练模块中的中医面诊分区包括 心理压力区、 脑区、 肺区、 心脏区、 胸 乳区、 肝区、 脾 区、 胆区、 肾区、 膀胱区、 大肠区、 小肠区、 生殖区中的至少一种。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114446469 A 28.根据权利要求6所述的装置， 其特征在于， 所述高阶图像特征提取模块工作过程包 括： 将所述人脸图像多次经过所述卷积层和所述池化层， 所述卷积层至少包括所述深度 可 分离卷积； 获取人脸图像经 过所述深度可分离卷积后的所述第二特 征图； 将所述第二特 征图分别输入至4个采用不同扩张率的所述扩张卷积； 将所述4个采用不同扩张率的扩张卷积输出进行融合， 经过所述卷积层后输出所述第 一特征图。 9.根据权利要求6所述的装置， 其特征在于， 所述特征图融合模块的所述深度 可分离卷 积包括通道卷积和逐点卷积； 其中， 所述通道卷积在二 维平面内进行， 卷积核的数量与上一 层的通道数相同； 所述逐点卷积的卷积核大小为1 ×1。 10.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 处理器； 以及 被安排成存储计算机可执行指令的存储器， 所述可执行指令在被执行时使所述处理器 执行权利要求1至 5任一项所述的方法。 11.一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存储一个或多个 程序， 所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行时， 使得所述电子设备 执行权利要求1至 5任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114446469 A 3