探究SkinSharp：让计算机更懂得皮肤
随着人工智能和计算机视觉技术的日益发展，各种应用场景涌现出来，其中包括不少与皮肤相关的应用。比如说皮肤光泽度、血红素含量、黑色素含量等等评价指标可以在美容、医学、生物学、化妆品、营养学等领域得到广泛应用。如何量化现实中的这些皮肤特征，让计算机更好地理解皮肤，让皮肤科学进入一个数字化的时代，成为了一个备受关注的话题。
什么是SkinSharp
在这样的背景下，近年来涌现出了许多皮肤分析技术。成熟的肤质分析仪器成本昂贵，不能满足大众量身定制的皮肤诊断需求。基于这样的问题，南京大学计算机科学与技术系的郑宇博士研发出了一种名为SkinSharp的皮肤图像分析软件，可针对不同肤型设计制定全面的结构化测试方案，为肌肤的水份测试、肌肤安检等提供了一个数字化解决方案。
如何通过SkinSharp量化皮肤特征
SkinSharp软件利用图像处理技术，能够极速返回皮肤的尺寸、色调、对比度、局部质量、毛发密度等关键指标。SkinSharp技术从皮肤内部与人体代谢系统结合实际应用场景开发，对面部精密诊断方法进行深度优化，具有用户熟悉和易于接受的应用界面，方便快捷地测量、监测、分析人脸皮肤与营养水分的状况, 帮助求美者科学有效的改善皮肤问题。
SkinSharp图像分析软件依托高端计算机视觉算法和人工智能技术，在短时间内用肉眼难以观察的小亮斑、粗糙、皱度、浮肿、深度皱纹、假丰下巴、黑眼圈等不清晰的皮肤问题进行分析和评估，技术水平全球领先。
未来展望
当前，SkinSharp产品运用于医院、化妆品企业和美容院等多个领域，计划扩展到更多的医学研究和应用领域。未来，随着计算机视觉和人工智能技术发展的不断成熟，SkinSharp技术会走向更广泛的应用领域，投入到更多人的美丽工作之中。
虽然技术有不断成熟的过程，但无疑SkinSharp在使用上，给用户带来了许多便利。它的出现不仅可以称为计算机视觉和人工智能技术在皮肤科学领域的应用，同时也强调了人机交互的重要性。相信未来SkinSharp会尝试更多应用场景，并让我们看到更加智能的皮肤科学领域。
