CN119381006B 一种基于互联网的面部美容整形的ai仿真模拟方法及系统 （中国人民解放军总医院第一医学中心）

一种基于互联网的面部美容整形的AI仿真本申请提供一种基于互联网的面部美容整始面部图像中识别和定位处理用户面部的关键2基于AI技术，从所述原始面部图像中识别和定位基于所述匹配的历史整形案例，采用变分自编码器技术对术前图像及基于所述面部整形个性化变化规律，使用生成对抗网络技术，对基于所述术后效果模拟图像，允许用户对图像面部特征进行自所述基于所述匹配的历史整形案例，采用变分自编码器技术对术前图基于所述标准化图像对，使用变分自编码器技术对图像中的深层特征进行捕捉处理，基于所述面部信息特征向量，在变分自编码器的隐空间中进行对基于所述面部结构变化模式，通过变分自编码器技术的解码器部分生基于所述有效的面部结构变化模式，结合多个历史整形案例，进;其中,为术前和术后特征向量之间的综合距离度量；zpre和zpost分别3;其中,h为经过非线性函数处理的变化向量；zpre和zpost分别为术前Il-ll为向量的范数;;于控制不同项的贡献；exp(x)为自然指数函数；Ilhl为向量h的范数；h2为向量h自编码器的隐空间中进行对比分析处理，识别出所述标准化图像对的主要非线性变化模基于所述面部信息特征向量，在变分自编码器的隐空间中构建基于所述空间映射关系，对术前与术后状态进行对比分析处基于所述初步的面部结构变化标识进行聚类分析处理，提炼出基于所述分类后的面部结构变化标识进行整合处理，确保分自编码器技术的解码器部分生成新的面部结构变化示例，得到有效的面部结构变化模基于所述面部结构变化模式，对变分自编码器的解码器部分输入信4基于所述示例评估结果，对所述面部结构变化示例进行必要调整基于所述优化后的面部结构变化模式，采用变分自编码器的解码基于所述面部整形个性化变化规律，结合所述原始面部图像，基于所述输入数据，通过生成对抗网络技术的生成器部分，学习并基于所述初步术后效果模拟图像，通过生成对抗网络技术的判别基于所述评估结果，不断优化生成对抗网络技术的生成器和判别定义生成对抗网络目标函数为生成器和判别器之间的博弈，以最大化添加额外的重建损失和感知损失以实现生成器的最优解，确保生;数据分布中抽取的样本x的数学期望；BZ-ne为从生成器输入分布p2(2)中抽取的随机噪声向量Z的数学期望；D(X)为判别器输出的概率，即输入图像是真实log(1-D(G(z)))为生成器欺骗判别器的损失项；;5为从生成器输入分布中抽取的随机噪声向量Z的数学期望；基于所述重建损失和感知损失，引入非线性变换和权重项，确保;和为控制正弦项权重和频率的超参数；和为控制感知损失中双曲正切项权重和;为感知损失部分，用于确保生成图像与目标图像在多个抽象层次上的特征相似；Ilp:(x)-:(G(z))'为第i层特征图的L2范数平方，用于衡量生成图像与目标图像在型对特征差异的敏感性；log(1+v*·Ilp:(x)-y:(G(z))ll2)为对数函数，用于6基于所述输入数据，对生成对抗网络技术的生成器部分进行初始基于所述初始化配置的生成器，结合面部关键部位具体变化模式，基于所述面部特征变化模型，对所述原始面部图像进行分析处理基于所述优化的面部特征变化模型，结合面部结构整体协调性和美基于所述术后效果模拟图像，通过交互式平台允基于所述自定义的术后效果模拟图像，收集用户具体需求和偏好，基于所述用户需求反馈信息，结合自定义的术后效果模拟图像基于所述医疗机构反馈意见，对所述自定义的术后效果模拟图像基于优化后的术后效果模拟图像，结合所述用户需求反馈信息和医疗机构反馈意见，识别模块，用于基于AI技术，从所述原始面部图像中识别和定分析模块，用于基于所述匹配的历史整形案例，采用变生成模块，用于基于所述术后效果模拟图像，允许用户对图所述基于所述匹配的历史整形案例，采用变分自编码器技术对术前图7基于所述标准化图像对，使用变分自编码器技术对图像中的深层特征进行捕捉处理，基于所述面部信息特征向量，在变分自编码器的隐空间中进行对基于所述面部结构变化模式，通过变分自编码器技术的解码器部分生基于所述有效的面部结构变化模式，结合多个历史整形案例，进8[0002]随着互联网技术的发展和人们审美意识的提高，面部美容整形的需求日益增合医生的专业意见生成详细的手术指导方案，导致用户在做出决策时缺乏足够的参考信[0006]第一方面，本申请实施例提供一种基于互联网的面部美容整形的AI仿真模拟方[0008]基于AI技术，从所述原始面部图像中识别和定位处理用户面部的关键特征点信9[0012]第二方面，本申请实施例提供一种基于互联网的面部美容整形的AI仿真模拟系所述原始面部图像中识别和定位处理用户面部的关键特征点信息，并结合云端案例数据[0023]图1为本申请实施例提供的一种基于互联网的面部美容整形的AI仿真模拟方法的[0024]图2为本申请实施例提供的一种基于互联网的面部美容整形的AI仿真模拟系统的[0029]图1为本申请实施例提供一种基于互联网的面部美容整形的AI仿真模拟方法的流[0035]利用变分自编码器技术对匹配的历史整形案例中的术前和术后图像进行分析处;[0059]术前和术后特征向量之间的综合距离度量通过引入加权马氏距离和[0063]权重矩阵可以通过监督学习的方式训练获得使用大量带有标签的面部图像对方差矩阵s及其逆s-1通过计算训练集中所有面部信息特征向量的协方差矩阵得到反映特索或贝叶斯优化等方法进行调优目的是找到一组最优的超参数值以达到最佳的模型性能；这些参数可以通过训练神经网络自动学习得到通常是在构建神经网络模型时作为可学习参数初始化并在训练过程中不断更新;向量的范数Il-ll这是数学上常用的度量方式直接根编码器部分将术前和术后的面部图像转换成低维的隐空间表示即特征向量；变化向量直接通过对术前术后特征向量求差得到；面部[0066]假设权重矩阵和其他参数为b=[0,0,0]，;[0067]Y=0.1,C=1,B=0.5,j=0.2,7=0.3,d=0.4,H=0.2,V=0.3；[0068]变化向量为AZ=w·zpost-w·zore=[0.2,0.3,0.4]-[0.1,0.2,0.3]=[0.1,0.1,0.1]，；；；[0073]变化向量为AZ=[0.1,0.1,0.1]，A·AZ+b=[0.1,0.1,0.1]，u·tanh(f·AZ)=1·tanh(0.5.;;；；[0078]a'.[0079]B·exp(-v-llM=[0.91747,0.91747,0.91747]；数据分布poato(x)中抽取的样本x的数学期望；BZ-ne为从生成器输入分布p2(2)中抽取的变化规律；logD(x)为判别器正确识别真实图像的对数概率;log(1-D(G(z)))为生成器欺骗判别器的损失项；[0119]其中，G*(z)为生成器的最优解；argminc表示寻找使目标函数最小化的生成为生成器欺骗判别器的损失项；和为控制重建损失和感知损成器的输入，包含原始面部图像和面部整形个判别器认为G(z)是真实图像的概率；制正弦项权重和频率的超参数；y*和为控制感知损失中双曲正切项权重和缩放因子的模型的灵活性；llq:(x)-p:(G(z))为第i层特征图的L2范数平方，用于衡量生成图像与目标图像在特少过大的误差影响；为从预训练的特征提取网络中提取的第i层特征图；G(z)为生成生成更逼真的图像；生成器的最优解G*(z)通过最小化生成器欺骗判别器的损失项，并添加重建损失和感知损失，确保生成的图像具备高真实度和视觉质量；综合损失函数[0125]在生成对抗网络的目标函数V(D,G)中计算从真实数据分布中抽取的样本x的数学期望，通过最大化logD(x)，确保判别器能够正确识别真实[0126]在生成器的最优解G*(z)中，E-nellog(1-D(G(2)))l：计算从生成器输入分布pz(2)中抽取的随机噪声向量z的数学期望，通过最大化log(1-D(G(z))，确保生成器能够生成图像以欺骗判别器；l1·Lrecon(x,G(z))：用于衡量生成图像与目标图像之间的像素级差异，通过引入重建损失，确保生成的图像在像素级别上与目标图像相似；x-G(z)1：用于衡量生成图像与目标图像之间的像素级差异，确保生成的图像在像素级别上与目标图像相似；成的图像在细节上与目标图像一致；n*·sin(9*·Ilx-G(z)lly)：用于引入周期性的变化，增强模型的灵活性，通过引入正弦项，使模型能够更好地适应不同的变化模式；像在高级特征上与目标图像相似用于增强模型对特征差异的敏感性，通过引入双曲正切项，使模型能够更好地捕捉特征的细微变化；u'-log(1+v"-Ilq(e)-p,(c(2))lz)：用于平滑感知损失入分布通常选择标准正态分布或均匀分布；由真实数据分布通过大量真实图像样本估计；c()由生成器输出的图像通过生成器网络生成,输入包含原始面部图像和面部整形个性化变化规律；D(x)由判别器输出的概率通过判别器网络计算,表示输入图像是真实[0139]生成对抗网络目标函数V(；以增强模型对不同误差类型的敏感性,并确保生成的图像能够更好地捕捉和保留图像的细[0158]基于所述术后效果模拟图像，通过交互式平台允许用户自定义编辑处理面部特[0161]基于所述医疗机构反馈意见，对所述自定义的术后效果[0166]图2为本申请实施例提供一种基于互联网的面部美容整形的AI仿真模拟系统的结[0172]图2所述的一种基于互联网的面部美容整形的AI仿真模拟系统可以执行图1所示[0173]在一个可能的设计中，图2所示实施例的一种基于互联网的面部美容整形的AI仿任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器（SRAM电可擦除可编程只读存储器（EEPROM