一种基于AI驱动的皮肤评估及护肤决策系统及方法与流程

一种基于AI驱动的皮肤评估及护肤决策系统及方法与流程

随着人工智能技术的不断发展，AI在医疗健康领域的应用越来越广泛。本文介绍了一种基于AI驱动的皮肤评估及护肤决策系统及方法，通过多模态数据融合进行皮肤状态评估，结合强化学习生成个性化护肤方案，并考虑时空约束实现线下护理资源的智能调度。

背景技术

现有的皮肤护理决策方法存在以下问题：

1. 仅依赖图像分析，未整合用户生活习惯等多元数据，导致评估维度单一
2. 在推荐护理产品时，一般采用固定规则匹配产品，无法根据用户动态反馈优化策略
3. 现有护肤决策系统止步于线上建议，未实现与线下护理服务的智能衔接

技术实现思路

本发明提出一种基于AI驱动的皮肤评估及护肤决策系统及方法，主要包含以下几个模块：

数据采集模块

• 图像采集单元：基于光照补偿和人脸定位获取标准化皮肤图像
• 用户输入单元：获取用户信息（年龄、性别、肤质等）并通过规则编码器得到标准化用户向量
• 传感器集成单元：基于环境检测设备获取环境信息（温湿度、紫外线指数等）
• 生物特征单元：基于智能穿戴设备获取实时生理指标（心率、皮脂分泌等）

皮肤评估模块

• 图像分类单元：基于EfficientNet构建皮肤图像分类模型
• 病变检测单元：基于YOLOv8构建皮肤病变检测模型
• 质量评分单元：基于ResNet50+SE注意力机制构建皮肤质量评分模型
• 多模态融合单元：对皮肤图像特征、用户信息、环境信息和生理特征进行多模态融合

推荐决策模块

• 协同过滤单元：基于SVD++分解获得潜在因子向量和群体偏好分布
• 产品匹配单元：计算症状-成分匹配度，得到候选产品列表
• 强化学习策略单元：基于DDPG算法优化产品推荐
• 方案生成单元：生成包含产品组合、到店周期和预期成本的护理方案

资源调度模块

• 护理师推荐单元：基于护理师-用户二部图匹配推荐护理师
• 时空优化单元：生成排程方案
• 动态定价单元：基于动态定价模型得到实时服务价格

效果追踪模块

• 对比分析单元：计算皮肤改善度
• 变化检测单元：基于U-Net得到像素级变化热力图

有益效果

本发明通过多模态数据融合进行皮肤状态评估，结合强化学习生成个性化护肤方案，并考虑时空约束实现线下护理资源的智能调度，具有较高的实用价值和创新性。