Use Machine Learning Algorithm-SVM in MATLAB

Nx 雲端影像平台解決方案

leiphone 作者：思颖

台北時間12月21日，美圖公司 AI 技術研究中樞——美圖影像實驗室 MTlab 發佈其人工智慧最新技術成果：AI測膚技術MTskin——即透過一張臉部照片，診斷皮膚問題。

MTlab 成立於2010年，目前主要研究方向包括人臉技術、3D視覺、圖像辨識、AR技術、人像美化和畫質增強。現今有9大核心技術，包括人臉技術、圖像風格化、圖像修復、3D技術、圖像分割、極智美顏、影像合成、美妝技術和AI測膚。

此次發佈的AI測膚，可以透過一張手機自拍照，就可以全面瞭解自己的皮膚狀況。為美圖 AI 測膚技術提供支持的，包括醫療級圖像數據、專業皮膚醫生對數據標記等。

據介紹，目前，在膚質、膚齡、膚色、黑頭、黑眼圈、痘痘這五個領域，AI 辨識的準確率已經可以高達95%。基於深度學習，美圖 AI 智慧測膚，甚至還能預測，使用者在未來的皮膚趨勢。

美圖影像實驗室技術總監許清泉介紹說，一個高顏值的美女在電腦眼裡她是一堆「0101」的編碼，在 MTlab 眼裡，想把這一堆「0101」編碼，變成人類可以理解的抽象的訊息，就是分析，可以找到圖片裡面人臉的位置，還可以找到使用者的五官位置；3D技術可以重建出用戶真實的3D模型；圖像分割技術可以去分割出用戶的皮膚、五官甚至是頭髮，有了這些資訊就可以做進一步的處理。

「首先我們會把用戶的皮膚圖片，輸入到卷積神經網路當中，卷積神經網路會辨識使用者輸入的這張圖片，她臉部有沒有瑕疵？以及瑕疵所在的位置是什麼？最後會得到一張瑕疵的圖像，上面標注了用戶皮膚上所有的瑕疵位置。

有了這張圖像，我們就可以把所有的瑕疵塊都裁減出來，我們可以把這些瑕疵塊輸入另外一個神經網路當中——分辨這些瑕疵的類型是什麼？」

他表示，AI測膚的原理，首先是請權威醫生對同一份數據進行協同標注，統計多個醫生的標注結果。在算法方面，以瑕疵檢測為例，分為兩個步驟，首先是問題位置的檢測，其次瑕疵類型的分類。