美图发布AI测肤技术，可通过面部照片诊断皮肤问题

美图发布AI测肤技术，可通过面部照片诊断皮肤问题

2017年12月21日，美图公司研究中枢——美图影像实验室MTlab在北京召开发布会，正式发布其人工智能最新技术成果：AI测肤技术MTskin。可以通过一张面部照片诊断皮肤问题，该功能已经登陆美图美妆，用户可以免费下载app体验这一全新黑科技。

同时，美图影像实验室还与上海市皮肤病医院及皮肤宝App共同发布《2017中国女性皮肤问题研究报告》，该报告基于150万份问卷调研结果。全面展示中国女性皮肤问题现状及复杂的皮肤问题成因。

美图影像实验室成立于2010年，是美图公司AI技术的研发中枢，为现有和未来的产品提供核心算法支持，并通过前沿技术来推动美图的产品发展，被称为“美图大脑”。美图影像实验室的研究领域包括人脸技术、图像增强、AR技术、3D技术等。

美图影像实验室的技术不仅帮助无数用户实现了影像变美，也在帮助用户实现现实中“美好”，比如此次发布的AI测肤——通过一张手机自拍照就可以全面了解自己的皮肤状况。为美图AI测肤技术提供支持的，不仅是海量医疗级的图像数据，还有由专业皮肤医生对数据的持续标记，以确保AI测肤的准确度不断提升，可以迅速找到皮肤上出现问题的位置，并识别出问题的类型：是痘印、黄褐斑，还是黑色素痣。

目前，在肤质、肤龄、肤色、黑头、黑眼圈、痘痘这五个领域，AI识别的准确率已经可以高达95%。基于深度学习，美图AI智能测肤甚至还能预测用户在未来的皮肤趋势。

就像AlphaGo通过学习和成长，能够击败李世石、柯洁一样，美图的AI测肤技术也在通过深度学习逐步进化。在未来，希望这项技术能够成为世界级的皮肤科医师。

为美图AI测肤技术提供支持的，不仅是海量医疗级的图像数据，还有由专业皮肤医生对数据的持续标记，以确保AI测肤的准确度不断提升，可以迅速找到皮肤上出现问题的位置，并识别出问题的类型：是痘印、黄褐斑，还是黑色素痣。

为了更好地完成皮肤问题的解决，美图影像实验室在美图产品上针对肤质问题，发起了用户调研，收获了150万份问卷，联合上海市皮肤病医院、皮肤宝App优势专业资源共同发布了《2017中国女性皮肤问题研究报告》。从报告中的数据能够看出，中国女性非常重视自己的皮肤问题，也在护肤方面投入不菲，但由于皮肤问题成因过于复杂，大多数用户都缺乏系统的知识进行正确护肤。简便准确的测肤功能及推荐性解决方案成为用户刚需。

基于以上两点，在今年10月初推出了美图美妆。在搭载了AI测肤技术的应用“美图美妆App”里，用户只需在素颜情况下将面部对准手机后置摄像头，在语音提示的辅助下进行拍照。后台会自动对拍摄照片进行分析，几秒内便可生成一份专属皮肤报告——显示用户的皮肤概况、皮肤属性和皮肤问题，并给出针对性的护肤建议，推荐合适的护肤产品。

美图美妆上线后，广受用户好评，已经完成了两千三百多万次测肤，在11月底时登上中国地区AppStore购物榜的第三名。

美图影像实验室技术总监许清泉表示，AI让变美的方式有了更多的想象空间。美图影像实验室拥有全球领先的人脸检测与识别技术、图像分割技术等，同时也能够实现前沿技术与产品的快速结合，并通过美图秀秀、美颜相机等多款产品验证算法的稳定性及实用性。此外，美图独家设计的GPU分布式集群MTsimple能够让算法进行更快速的迭代，取得更好的效果。在影像美化领域已经有了深厚经验之后，未来美图影像实验室将投入更多精力在拓展新的变美方式上，AI测肤只是一个开始，希望美图影像实验室可以通过技术的手段为用户带来更神奇、强大的变美体验。

关于AI测肤技术

Q1：AI测肤相比市面上其他同类产品，有什么技术上的优势？
众所周知，AI的性能由拉动它的三架马车决定，分别是数据、算法和算力。数据上：依托于上海市皮肤病医院，我们能获取权威的标注数据和专业的指导，这也会让我们的模型更可靠，更准确；算法上：美图影像实验室MTlab从2010年开始，已经在AI领域耕耘多年，有着深厚的技术积累，有着精英化的工程师团队，让我们可以输出性能优异的算法；算力上：美图搭建自己的特有的深度学习平台MTsimple，并有大量的GPU资源，让我们可以更快、更好地进行算法的研究和工程化。

Q2:目前的分析所用的数据是视频还是图片？如果是图片，相较于人类专家，诊断信息是否足够？
目前使用的数据是图片数据，包括闪光灯前后的数据。我们都知道，医生做出一个诊断是需要综合多方面信息的，使用单张图片，相较于医生诊断，信息量势必会有所不足，但我们很对于此做了两方面的努力：使用AI进行肤质分析，可以尽可能多地挖掘图片的信息量；未来不排除加上别的交互模式，来补充不足的信息，以期得到更精确的结果。

Q3：AI测肤，未来还打算发展哪些应用？
在应用场景方面，除了目前已经有的电商场景，未来会逐步在试妆、测肤之后的一对一个性化解决方案等应用场景中使用。而在在技术层面，我们的努力大致有三个方向，就是将AI测肤：做全：检测尽可能多的皮肤问题；做准：尽可能准的进行肤质分析；做精：进一步提升准确度，到更高的水平。如果遇到信息瓶颈，我们也会考虑采用其它交互模式进行信息补充。