本发明涉及一种皮肤状态评价方法，尤其涉及一种基于主成分分析法实现的面部皮肤状态评价方法，属于计算机辅助诊断技术领域。
背景技术：
目前，人们通常采用目视主观判断法判断皮肤状态的好坏。这种方法虽然简单直观，但也存在不少的问题：第一，目视存在很大的主观性。因为不同的人对同一幅皮肤图像可能会得出不同的目视结果，同一个人在不同的状况下也可能有不同的判断。第二，供对比的“标准图像”大多是西方国家人群的“标准”，用来评判中国人的皮肤不可避免地会带来误差。第三，某些时候的测试只针对细微的变化，仅凭目视无法区分。
在现有技术中，已经出现了一些用于皮肤表面检测的仪器，可以检测皮肤表面的很多生理特性，例如皮肤的表面纹理结构、皱纹的深度和密度、水分、油分、斑点、角质等。虽然国内外已经对皮肤表面参数检测技术有了一些研究进展，但目前的商用皮肤诊断系统不能结合主要参数进行综合的诊断，得出皮肤的整体状况，并给予评价。几乎所有的商用产品都只是检测皮肤的某一个生理指标，集成度低，诊断结果片面。
中国医科大学的高倩等人在《中国美容医学》2013年第1期上发表了论文《以因子分析方法定量评价人群手背部皮肤老化》。在该论文中，采用主成分因子分析方法对测量获得的人群手背部皮肤纹理间距(x1)、网格数(x2)、角度最大值(x3)和角度差值(x4)进行分析，构建皮肤老化综合评分模型。经求解特征根及因子旋转，提取了两个公因子，分别代表自然老化因子和光老化因子。以此为基础，构建皮肤老化综合评分计算公式为：0.6150x1+21.7488/x2+0.0095x3+0.0178x4－3.8962。该皮肤老化综合得分随着年龄、每日日光暴露时间以及皮肤老化级别的增加均呈增加趋势。利用皮肤老化综合评分模型，能够获得个体皮肤老化程度，便于在不同个体间进行皮肤老化的比较。但是，该论文主要针对手背部皮肤的老化状态进行定量评价，所采用的评估指标和评分模型并不适用于面部皮肤的状态评价。
在申请号为200410081746.6的中国专利申请中，公开了一种皮肤分析系统。它利用在顾客终端上带有相机的移动电话，将分析皮肤脂肪成分多少的脂肪成分分析胶带按压到顾客皮肤上而取得的脂肪成分分析试样、以及分析皮肤保湿功能的保湿功能分析胶带按压到顾客皮肤上而取得的水分分析试样进行摄像，作为图像数据发送到主机装置内，由主机装置的主计算机解析图像数据进行皮肤分析。该皮肤分析系统在短时间即可客观地、精密地分析出顾客皮肤的当时状态，但其仅仅检测皮肤的某一个或者某一些生理指标，仍然无法进行皮肤的整体状况评价，而且评价结果往往是片面的。
技术实现要素：
针对现有技术的不足，本发明所要解决的技术问题在于提供一种基于主成分分析法实现的面部皮肤状态评价方法。
为实现上述的发明目的，本发明采用下述的技术方案：
一种基于主成分分析法的面部皮肤状态评价方法，包括如下步骤：
采用皮肤检测仪器，测试表征面部皮肤状态的多项生理指标；
基于各所述生理指标，基于主成分分析法建立主成分模型，对面部皮肤状态进行综合评价。
其中较优地，所述生理指标包括但不限于：面部皮肤血液灌注量、面部皮肤温度、皮肤黑色素含量、皮肤血红素含量、皮肤平均粗糙度Rz、皮肤平滑深度Rp、皮肤算术平均粗糙度Ra、皮肤水分含量、脸颊水分散失量、皮肤油脂含量、皮肤色度、皮肤光泽度、脸颊弹性R2、脸颊弹性R5、脸颊弹性R7、脸颊皮肤PH值、pO2平均值、pCO2平均值中的一种或者多种。
其中较优地，利用面部皮肤血液灌注量和面部皮肤温度综合反映皮肤气血运行情况。
其中较优地，利用皮肤弹性、纹理度、pO2平均值、pCO2平均值综合反映皮肤“质地”。
其中较优地，所述皮肤弹性由所述脸颊弹性R2、所述脸颊弹性R5、所述脸颊弹性R7表征。
其中较优地，所述纹理度由所述皮肤平均粗糙度Rz、所述皮肤平滑深度Rp、所述皮肤算术平均粗糙度Ra表征。
其中较优地，利用皮肤水分含量、脸颊水分散失量、皮肤油脂含量、皮肤PH值综合反映皮肤润泽度。
其中较优地，利用皮肤黑色素含量、皮肤血红素含量、皮肤色度综合反映皮肤的色。
本发明所提供的面部皮肤状态评价方法完全由皮肤检测仪器和计算机基于客观的生理指标计算实现，所获得的评价结果与现有目视比较主观判断法的评价结果高度匹配，可以替代依靠人工完成的专家诊断结果。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明的技术内容展开详细具体的说明。
针对面部皮肤的特点，本发明首先提出了多种用于评价面部皮肤状态的生理指标。在本发明的一个实施例中，这些生理指标包括但不限于：面部皮肤血液灌注量、面部皮肤温度、皮肤黑色素含量、皮肤血红素含量、皮肤平均粗糙度Rz、皮肤平滑深度Rp、皮肤算术平均粗糙度Ra、皮肤水分含量、脸颊水分散失量、皮肤油脂含量、皮肤色度、皮肤光泽度、左脸颊弹性R2、左脸颊弹性R5、左脸颊弹性R7、左脸颊皮肤PH值、pO2平均值、pCO2平均值等。在本发明的其它实施例中，上述生理指标可以根据实际需要进行调整或增减，例如将左脸颊采集的生理指标改为从右脸颊采集等。这些改变是本领域普通技术人员都能掌握的常规技术手段，在此就不一一举例说明了。
需要说明的是，上述各项评价面部皮肤状态的生理指标并不是任意为之，而是发明人在深入研究美容皮肤科学之后，结合现有皮肤检测仪器的技术特点和计算机辅助诊断的技术规律精心选择的。举例来说，面部皮肤血液灌注量、面部皮肤温度指标可以综合反映皮肤气血运行情况；皮肤弹性(由脸颊弹性R2、脸颊弹性R5、脸颊弹性R7表征)、纹理度(由皮肤平均粗糙度Rz、皮肤平滑深度Rp、皮肤算术平均粗糙度Ra表征)、pO2平均值、pCO2平均值综合反映皮肤“质地”；皮肤水分含量、脸颊水分散失量、皮肤油脂含量、皮肤PH值综合反映皮肤润泽度；皮肤黑色素含量、皮肤血红素含量、皮肤色度综合反映皮肤的色；加上皮肤光泽度等客观的生理指标，包含了反映皮肤气血、色度、质、滋润度、光泽度的所有指标信息，能够全面、综合、准确地反映面部皮肤的整体状态。
在本发明中，上述生理指标可以通过如下的皮肤检测仪器获得。具体可以参见表1：
表1生理指标与皮肤检测仪器的对应关系表
需要说明的是，上述皮肤检测仪器均是市售的常规医学仪器，可以直接在市场上购买得到。
在获得上述皮肤检测仪器之后，需要在一定的环境条件下采集上述的各项生理指标。具体说明如下：
志愿者(即被测试者，下同)洁面后，在恒温恒湿环境中静坐至少20分钟，由上述测试仪轻贴于额头、左眼角、左脸颊、下巴部位分别测试水分含量、水分散失量、油脂分泌量、皮肤色度、皮肤弹性、皮肤光泽度、皮肤黑色素含量、皮肤血红素含量。
在恒温恒湿环境中，志愿者头部固定，将皮肤纹理测试仪扫描镜头对准左脸颊，测试纹理度。
在恒温恒湿环境中，将经皮氧分压探头轻贴于左脸颊部位，测试pO2平均值和pCO2平均值，测试时间不少于15分钟。
在恒温恒湿环境中，志愿者头部固定，将激光多普勒仪扫描镜头对准左脸颊，测试面部皮肤血流灌注量。
在恒温恒湿环境中，志愿者头部固定，将红外热成像仪扫描镜头对准志愿者左脸颊，设定温度、湿度，测试志愿者的面部皮肤温度。
关于上述各种皮肤检测仪器在测试相应生理指标中的具体测试方法，可以参阅表2：
表2皮肤检测仪器测试各项生理指标的测试方法表
通过上述的各个步骤，我们可以得到一系列表征面部皮肤状态的生理指标。但如前所述，如果仅仅检测皮肤的某一个或者某一些生理指标，仍然无法得出皮肤的整体状况评价，而且诊断结果往往是片面的。为了充分利用上述的各项生理指标综合评价面部皮肤的整体状态，本发明中进一步采用了主成分分析法(Principal Component Analysis，简称为PCA)对这些生理指标进行处理，具体说明如下：
在实际问题的研究中，往往会涉及众多有关的变量(即本发明中的各项生理指标)。但是，变量太多不但会增加计算的复杂性，而且也会给合理地分析问题和解释问题带来困难。一般说来，虽然每个变量都提供了一定的信息，但其重要性有所不同，而在很多情况下，变量间有一定的相关性，从而使得这些变量所提供的信息在一定程度上有所重叠。因而人们希望对这些变量加以“改造”，用为数极少的互补相关的新变量来反映原变量所提供的绝大部分信息，通过对新变量的分析达到解决问题的目的。
主成分分析法是将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法，并且通过该方法可以计算出综合得分。关于主成分分析法的进一步说明，可以参阅何晓群编著的《多元统计分析(第四版)》(中国人民大学出版社2015年4月出版，ISBN：9787300208480)等，在此就不具体说明了。
在本发明的一个实施例中，将现有的18个生理指标作线性组合，作为新的综合指标。优选的做法就是用F1(18个指标的一个线性组合)(选取的第一个线性组合，即第一个综合指标)的方差来表达，即Var(F1)越大，表示F1(18个指标的一个线性组合)包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1(18个指标的一个线性组合)应该是方差最大的，故称F1(18个指标的一个线性组合)为第一主成分。如果第一主成分不足以代表原来18个指标的信息，再考虑选取F2(18个指标的另一个线性组合)即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1(18个指标的线性组合)已有的信息就不需要再出现在F2(18个指标的另一个线性组合)中，用数学语言表达就是要求Cov(F1,F2)＝0，则称F2(18个指标的另一个线性组合)为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第十八个主成分。表3显示了本发明实施例中的各项生理指标及含义。
表3主成分分析法中的各项生理指标及含义
在本发明的一个实施例中，对99名志愿者分别采集了面部皮肤血液灌注量、面部皮肤温度、皮肤黑色素含量、皮肤血红素含量、皮肤平均粗糙度Rz、皮肤平滑深度Rp、皮肤算术平均粗糙度Ra、皮肤水分含量、脸颊水分散失量、皮肤油脂含量、皮肤色度、皮肤光泽度、左脸颊弹性R2、左脸颊弹性R5、左脸颊弹性R7、左脸颊皮肤PH值、pO2平均值、pCO2平均值等18个生理指标后，通过数学模型的建立获得志愿者的全面皮肤信息，并在此基础上对志愿者的面部皮肤状态进行评分。相应的主成分模型示例如下：
y＝21.394188737+0.054353493X1－0.055652051X2+0.099629126X3－0.000609357X4－0.005039551X5+0.098269605X6+0.716072457X7+3.953186040X8+6.366813676X9+11.849840196X10－1.059176542X11+45.867828627X12+5.245549682X13+5.036579879X14+0.087006994X15－0.296695998X16+0.029508273X17+0.213612855X18
其中，X1至X18的生理指标含义如表3所示。
在生成上述主成分模型的过程中，可以借助现有的成熟工具软件如MATLAB或者R程序完成。这是本领域普通技术人员都能掌握的常规技术手段，在此就不具体说明了。
为了验证本面部皮肤状态评价方法的具体效果，发明人基于上述99名志愿者的面部皮肤状态数据，邀请多位皮肤科专家对被评价者的整体面部进行综合评价得分(总分为100分)，然后将专家评分结果与上述主成分模型的数据建模得分(总分为100分)进行匹配度计算，结果发现两组数据的匹配度可以达到90％以上。由此可以看出，本发明所提供的基于主成分分析法的面部皮肤状态评价方法虽然完全由皮肤检测仪器和计算机基于客观的生理指标计算实现，但所获得的评价结果与现有目视比较主观判断法的评价结果高度匹配，在实践中完全可以替代依靠人工完成的专家评分结果。
需要说明的是，在上述实施例中采用了主成分分析法对多项涉及面部皮肤状态的生理指标进行了综合评价，但采用其他的多元统计分析方法也是可行的，例如因子分析法(factor analysis)等。这种转换也是本领域普通技术人员都能掌握的常规技术手段，在此就不展开说明了。
利用本发明所提供的面部皮肤状态评价方法能够客观、准确、全面地表述用户的皮肤状态。通过皮肤数据采集后，用户能够很清晰地了解到自身全面的皮肤状态，对于今后的护肤品选择提供指导性的意见。此外，化妆品企业通过获得皮肤评价得分能够很清晰地了解到消费者的皮肤状态，通过消费者的皮肤状态的信息获得能够更有针对性的开发产品，并能够更有针对性的将此部分产品投向靶向市场。
以上对本发明所提供的基于主成分分析法的面部皮肤状态评价方法进行了详细的说明。对本领域的普通技术人员而言，在不背离本发明实质精神的前提下对它所做的任何显而易见的改动，都将属于本发明专利权的保护范围。