Выравнивание тона лица: Как выровнять тон кожи лица: секреты домашнего ухода

Содержание

как выровнять тон кожи в домашних условиях

Нет, не разрекламированный BB-glow. Кстати, процедура — лишь маркетинговая уловка. Сначала эффект и правда виден.

Проходит пару месяцев и цвет кожи может приобрести серый, а то и зеленоватый оттенок.

Расскажем о реально работающих, а, главное, с позитивным исходом методах.

Что делать при неровном цвете лица с покраснениями — сходить на массаж льдом. Вернее, жидким азотом. Хотя оба холодят. Низкие температуры устраняют акне, морщины и пигментные пятна, а также сужают поры. Причем без химии.

Вообще, заведите себе привычку каждое утро протирать лицо кубиком льда.

А. Вы будете моментально просыпаться.

Б. Повысятся тонус и эластичность кожи, разгладятся морщины. И уже не придется вбивать в поисковике «выравнивание цвета лица косметология».

Проводится при помощи инъекций или лазера. В основе процедуры — гиалуроновая кислота. Компонент удерживает влагу в дерме, за счет чего и достигается ровный тон. Увлажнение, эластичность и antiage-эффект в комплекте.

Разновидностей много — от алмазного до легкого химического. В случае с первым пилингом кожа тщательно отшелушивается с помощью насадок с напылением алмазной крошки, со вторым — путем химического ожога. Это только звучит страшно. Легкий химический пилинг воздействует только на верхние слои эпидермиса и кожа быстро восстанавливается. Даже несмотря на такое агрессивное воздействие.

Только с противопоказаниями ознакомьтесь. И лучше запишитесь в салон.

Не магией и приворотами, а пересмотром образа жизни.

Сполна пояснили выше.

Включите в рацион рыбу, курицу, сыр, творог и продукты с содержанием витаминов А и Е — брокколи, тыкву, дыню и другое, не менее полезное. Еще пейте зеленый чай.

Чуть ли не лучшее средство, выравнивающее цвет лица. Спать 7 часов. Не менее.

По 30 мл на 1 килограмм веса. Не менее.

Причем мазаться санскринами нужно до выхода «в свет» и после.

Или хотя бы ограничение потребления алкоголя и табака. Из-за нехватки кислорода кожа приобретает сероватый оттенок и теряет способность к самозащите. Высыпания в подарок.

Физическая активность способствует обновлению клеток кожи и выравнивает ее тон. Если не просто прийти в зал и сфоткаться, естественно.

Макияж с правильным тоном лица пошагово: 14 фото как создать

Идеально ровный тон — бьюти-тренд, который не сдает позиции уже который сезон. Красивая кожа с легким естественным сиянием давно вытеснила контуринг, как у Ким Кардашьян. Советуем делать ставку на легкий румянец и сияние — не прогадаете. Как создать такой макияж, расскажем прямо сейчас.

Какая косметика поможет выровнять цвет лица

Выбирая средства для создания ровного тона, ориентируйтесь на образ, который хотите создать, но учитывайте при этом тип своей кожи.

База для макияжа

Использование праймера или базы — залог получения натурального ровного тона. Для жирной кожи разработаны специальные матирующие базы, способные контролировать предательский блеск, для сухой — увлажняющие. База заполняет поры, морщинки, сглаживая рельеф кожи и обеспечивая тем самым ровное распределение тональной основы. Она же продлевает стойкость макияжа.

Тональный крем

Нанесение тональной основы — важный этап в макияже. Ровный тон является обязательным условием любого макияжа. Это идеальный «холст» для алых губ, smoky eyes и необычных арт-стрелок. Выбирая тональный крем, не ленитесь тестировать его на коже: оцените текстуру, комфортность нанесения, стойкость и, главное — оттенок: он не должен быть темнее или светлее природного цвета лица. Как выбрать тональный крем — читайте здесь.

Пудру можно использовать в самом конце макияжа: она отлично фиксирует результат и обеспечивает ему стойкость. Однако ее можно наносить и в качестве самостоятельного средства: в этом случае выбирайте вариант, дающий плотное покрытие. Если у вас проблемная кожа, средство должно быть с антибактериальными ингредиентами в составе. Для сухой кожи подойдет пудра с невесомым финишем.

Консилеры и корректоры

Эти средства необходимы для коррекции локальных недостатков: например, зеленый корректор успешно нейтрализует покраснения, а красновато-розовый — синяки под глазами. Тональный крем для этих целей не подойдет. Для маскировки темных кругов требуется специальное средство — оно будет выполнять не только камуфлирующие функции, но и увлажняющие.

Как правильно наносить консилер мы показывали в нашем видеоуроке.

Вернуться к оглавлению

Как создать идеальный тон: пошаговая фотоинструкция

Вместе с визажистом рассказываем, какие средства вам понадобятся и как их правильно наносить для достижения эффекта здорового сияния кожи.

Средства Lancôme, которые были использованы для создания этого образа

Сыворотка Advanced Genifique Activateur De Jeunesse (Youth Activating Concentrate).

Увлажняющий бальзам для губ Baume in Love.

Хайлайтер Click&Glow, оттенки Lumiers De Bronze и Lumiers D’Or.

Тональный крем-стик Teint Idole Ultra Wear Foundation Stick.

Палетка для контуринга Matte Countouring Palette, оттенки Light Matte и Draping.
Карандаш для бровей Le Crayon Sourcils.

Гель для бровей Sourcils Styler.

Тушь для ресниц Hypnôse.

Подготовка кожи к макияжу начинается с увлажнения. Для этого можно использовать базу для макияжа или легкое увлажняющее средство — например, сыворотку. Каплю сыворотки распределите по лицу, еще две — по всей поверхности шеи и зоны декольте. Не забудьте дополнительно увлажнить кожу вокруг глаз (используйте специальный крем) и губы (нанесите бальзам для губ плотным слоем: он будет действовать, пока мы работаем с тональным кремом).

Кистью распределите по лицу жидкий хайлайтер — тонким слоем. Можете смешать его с сывороткой. Этот трюк позволяет создать модный эффект «влажного» сияния кожи.

Если у вас нормальная, комбинированная или жирная кожа, попробуйте новый тональный крем в стике — он дает достаточно плотное и очень стойкое покрытие. Для сухой кожи используйте увлажняющий жидкий тональный крем. Растушевывайте средство от центра лица к периферии круговыми движениями, будто полируя кожу.

Расставьте световые акценты. Для этого нанесите жидкий или сухой хайлайтер на выступающие части лица: скулы, центральную часть лба, подбородок, спинку носа и галочку над верхней губой. Так вы добавите лицу выразительности и сможете избежать эффекта «плоского лица» (самой частой ошибки при нанесении тона). Замаскируйте круги под глазами с помощью консилера или все того же стика — последний вариант хорош для обладательниц комбинированной и жирной кожи.

Если кожа лица уже чуть тронута солнцем, возьмите жидкий хайлайтер в бронзовом оттенке и распределите немного средства по подвижным векам. Для бледной или очень светлой кожи больше подойдет хайлайтер классического жемчужного оттенка.

Приступайте к легкому контурингу. Сначала пройдитесь сухой кистью по всему лицу, чтобы удалить излишки себума. Затем возьмите палетку для контуринга: бежево-серым оттенком подчеркните скулы (сделайте это чуть выше стандартной линии, если нужен лифтинг-эффект). Самым темным оттенком проработайте височные зоны и линию подбородка по нижней границе нижней челюсти. Если у вас достаточно крупный нос, скорректируйте его форму, затемнив крылья. Самым светлым оттенком пройдитесь по выступающим частям лица: центральной части лба, спинке носа и подбородку.

Возьмите палитру румян, которая была создана для модного макияжа в стиле дрейпинг. Самый светлый оттенок из палитры нанесите чуть выше яблочек щек, а также на надбровные дуги и на подбородок. Как следует растушуйте для естественного эффекта.

Румяна оттенка фуксии и самого светлого розового цвета в палитре нанесите на веки в качестве теней: темные положите в складку века, а светлый растушуйте по центру. Макияж получится по-весеннему свежим.

Сочный розовый оттенок из той же палитры румян подойдет для губ. На верхней губе цвет должен быть интенсивным и может чуть заходить за естественную границу, а нижнюю губу оставьте едва прокрашенной. Завершите макияж губ нанесением увлажняющего бальзама — для легкого блеска.

Финальный штрих — тушь для ресниц. Используйте тушь для объема, чтобы взгляд получился выразительным и распахнутым.

Советуем почитать:

Вернуться к оглавлению

Как правильно наносить тональный крем: видео

Блогер Алина FlyCloud показывает, как нанести тональный крем без ошибок.

Вернуться к оглавлению

8 секретов идеального тона лица / AdMe

Красивая кожа — мечта каждой девушки. В погоне за идеальным цветом лица мы тоннами скупаем косметику, подписываемся на модных блогеров и стараемся оставаться в курсе всех новейших разработок.

Но далеко не всегда потраченные усилия приносят стоящий результат. Поэтому AdMe.ru собрал для вас самые ценные и недорогие лайфхаки, которые позволят в домашних условиях добиться красивого тона лица.

Очищаем, тонизируем, увлажняем

Секрет красивой и здоровой кожи — правильный уход за ней. Не забывайте о здоровом образе жизни, правильном питании и подбирайте средства в зависимости от вашего типа кожи. Косметологи также рекомендуют регулярно делать скрабирование лица и питательные маски. Но все-таки самое важное правило, которому нужно следовать каждый день, — очищение, тонизирование и увлажнение кожи лица утром и вечером. Дежурного умывания недостаточно, после него обязательно воспользуйтесь тоником и увлажняющим кремом.

Маскируем недостатки

Используйте корректоры, чтобы скрыть дефекты кожи. «Зарисовать» красные пятна и прыщики вам поможет корректор зеленого цвета — он наносится точечно на место воспаления. Если нужно скрыть желтые или коричневые пигментные пятна, веснушки, вам подойдет корректор голубых и лиловых оттенков.

Скрываем круги под глазами

Консилер поможет оперативно устранить синяки под глазами. Распространенная ошибка в нанесении — несколько плотных штрихов прямо под глазом, которые скорее подчеркнут недостатки. Нанесите консилер треугольником и аккуратно растушуйте пальцами.

Правильно выбираем и наносим тональное средство

Подойдите к выбору оттенка вашего тонального средства со всей ответственностью — именно от основы во многом и будет зависеть конечный результат. Чтобы определить, какой цвет вам подходит, нанесите несколько средств на шею. От воздействия окружающей среды цвет кожи на лице немного отличается, поэтому такой способ наиболее оптимален.

Тон следует наносить легкими движениями пальцами или специальной широкой кистью, двигаясь от центра лица и уделяя особое внимание границам возле волос и складкам носа.

Выполняем контурирование

Скорректировать недостатки и подчеркнуть достоинства поможет контурирование. Существует множество средств и текстур для коррекции лица; так, жидкие и кремовые текстуры занимают намного больше времени и редко используются в повседневном макияже. Коррекция лица, выполненная сухими продуктами, выглядит более естественно, к тому же они легче наносятся.

На этом рисунке пошагово изображены основные этапы контурирования, но запомните основное правило: высветляйте те места, которые вы хотите подчеркнуть, и затемняйте те, которые хотите скрыть.

Для коррекции овального лица необходимо затемнить подбородок и лоб около линии роста волос. Для того чтобы, наоборот, сделать узкое лицо широким, на яблочки скул нужно нанести румяна в виде круга без удлинения к вискам.

Круглое лицо нужно визуально вытянуть. Для этого нужно затемнить боковые участки лица (виски, скулы и челюсть), сделав акцент под скулами на области подбородка. При помощи хайлайтера нужно высветить лоб, зону под глазами и подбородок, таким образом, внимание притягивает центр лица.

Коррекция треугольного лица минимальна. Требуется сузить верхнюю часть лица, а нижнюю для компенсации визуально расширить. Для этого нужно затемнить височные и бугорные области лба. Хайлатер — на лоб, под глаза и на подбородок.

Контурингом квадратного лица нужно смягчить резкие линии, чтобы овал лица стал плавным и больше напоминал ромбовидную форму. Темный тон добавьте в надвисочную область и по углам челюсти. Хайлайтер — на середину лба, под глаза и на кончик подбородка.

Не забываем про румяна

Легкий румянец придаст лицу здоровый и ухоженный вид. Светлокожим подойдут розовые и сиреневатые оттенки румян, смуглым — бронзовые и коралловые, а бежево-розовые румяна идут практически всем. Чтобы случайно не переборщить с яркостью цвета, выбирайте компактные румяна с легкой текстурой и наносите их специальной кистью. Для аккуратного нанесения воспользуйтесь следующим трюком: улыбнитесь и нанесите румяна прямо на выступающие щеки. Готово!

Закрепляем результат

Очень аккуратно промокните все лицо салфеткой, а затем пройдитесь кистью с пудрой по Т-зоне, под глазами, вокруг губ и по подбородку. Щеки не стоит пудрить — так лицо будет выглядеть сияющим. Выбирайте пудру с легкой текстурой, например минеральную.

советы и рейтинг 13 средств

3 причины неровного цвета лица

Неровный цвет лица бывает у всех. Как причины, так и разновидности этой проблемы могут быть самыми разнообразными.

Стресс

Из-за стресса в организме вырабатывается больше гормона кортизола. Это может привести как к сухости клжи, так и к усиленной работе ее сальных желез. Результат — тусклость кожи, акне, морщины и покраснения. Также повышается кровяное давление, отчего на коже могут возникать покраснения из-за перегрузки капилляров.

Карьера, как и красота, требует жертв. Но разумный уход помогает компенсировать «убытки», которые терпит кожа. © Getty Images

Нездоровая диета

На кожу лица наш стиль питания влияет так же, как на фигуру и здоровье в целом. Например, излишек соли, алкоголя, кофе вызывает обезвоживание, из-за которого кожа теряет эластичность и свежесть. А переизбыток сахара приводит к повышенной выработке кожного сала, что вызывает прыщи.

Неправильный уход

Использование неподходящих или некачественных средств может привести к аллергической реакции, сухости, раздражению, высыпаниям. Внимательно выбирайте косметику, избегайте индивидуальных аллергенов и следите за тем, чтобы средства подходили вашему типу кожи. Проверьте себя: правильно ли вы ухаживаете за кожей.

1 / 8

Вы снимаете макияж вечером?

2 / 8

Как часто вы проводите глубокое очищение кожи с помощью скраба или пилинга?

3 / 8

После очищения кожи вы наносите тоник?

4 / 8

Вы ежедневно используете увлажняющий крем?

5 / 8

В какое время года пользуетесь средствами с SPF?

6 / 8

Как часто делаете маски для лица?

7 / 8

У вас есть ночной крем?

8 / 8

А крем для век есть у вас?

Не пренебрегайте консультациями врачей и косметологов — беспорядочный уход за кожей может принести ей больше вреда, чем пользы.

Вернуться к оглавлению

Способы выравнивания тона лица

Бороться с неровным тоном и текстурой кожи нужно как снаружи, так и изнутри.

Здоровый образ жизни

В большом городе не самая лучшая экологическая обстановка, но можно компенсировать это активным образом жизни и борьбой с излишним стрессом, ведь все переживания буквально отражаются на лице. Старайтесь почаще бывать на свежем воздухе и больше ходить пешком.

Правильное питание

Чтобы выровнять цвет лица, в рацион стоит добавить продукты, которые благотворно влияют на кожу. Например, жирные кислоты омега-3, содержащиеся в рыбе и морепродуктах, повышают эластичность тканей и сосудов, улучшают кровоснабжение. Также хорошему цвету лица способствует морковь, а брокколи повышает тонус кожи.

Уход

Даже при здоровом образе жизни и правильном питании не стоит пренебрегать уходом за кожей. Ключевые факторы красивого ровного цвета лица — сбалансированное увлажнение, поддержание эластичности, чистота пор и защита от внешнего воздействия.

Вернуться к оглавлению

Как выровнять цвет лица в домашних условиях: 4 самодельные маски

Некоторые полезные для кожи продукты можно применять не только внутрь, но и наружно. Мы собрали несколько домашних рецептов, которые помогут придать коже цветущий свежий вид.

Огуречная маска

Результат: отбеливание пигментных пятен, свежесть лица, увлажнение кожи

Ингредиенты:

1
половинка огурца;
2
1 чайная ложка лимонного сока;
3
1 чайная ложка меда.

Как приготовить:

1
натрите огурец на терке;
2
тщательно перемешайте все ингредиенты.

Как использовать:

1
предварительно очистите кожу лица;
2
нанесите маску;
3
подержите 10 минут;
4
смойте теплой водой;
5
нанесите на кожу легкий увлажняющий крем.

Морковная маска

Результат: выравнивание цвета лица за счет сужения пор, устранение сального блеска, насыщение кожи антиоксидантами.

Ингредиенты:

1
1 небольшая морковь;
2
1 яичный белок;
3
1 столовая ложка простокваши;
4
1 столовая ложка теплого меда;
5
50 г овсяных хлопьев.

Как приготовить:

1
мелко натрите морковь на терке;
2
измельчите в муку овсяные хлопья;
3
взбейте яичный белок;
4
влейте во взбитый белок простоквашу;
5
добавьте в смесь мед;
6
тщательно перемешайте с остальными ингредиентами.

Как использовать:

1
очистите кожу лица;
2
нанесите маску;
3
держите 20 минут;
4
смойте теплой водой;
5
протрите кожу тоником.

Маска из банана

Результат: разглаживание морщин, восстановление здорового цвета лица, очищение пор, устранение пигментных пятен.

Ингредиенты:

1
1 столовая ложка бананового пюре;
2
1 столовая ложка яблочного пюре;
3
1 яичный желток;
4
1 чайная ложка оливкового масла.

Как приготовить:

1
взбейте пюре миксером до пышной пены;
2
добавьте яблочное пюре;
3
влейте желток и масло в смесь;
4
тщательно перемешайте.

Как использовать:

1
очистите кожу лица;
2
нанесите маску;
3
держите 10 минут на чувствительной коже, 20 — на сухой и 30 — на жирной;
4
смойте теплой водой;
5
нанесите увлажняющий крем.

Маска из киви

Результат: осветление пигментных пятен и веснушек, выравнивание цвета лица.

Ингредиенты:

1
1 киви;
2
1 чайная ложка мака;
3
1 столовая ложка жирных сливок.

Как приготовить:

1
разомните киви до консистенции пюре;
2
добавьте маковые зерна;
3
влейте в смесь сливки;
4
тщательно перемешайте.

Как использовать:

1
очистите кожу лица;
2
нанесите маску;
3
держите 7 минут;
4
смойте теплой водой;
5
нанесите увлажняющий крем.

Мнение редакции. Домашние маски — отличный способ разнообразить ежедневную косметическую рутину и поэкспериментировать с процедурами, используя подручные средства. Однако они не могут заменить профессионально приготовленные средства с их сбалансированным составом, который разработан специалистами и протестирован в научных лабораториях.

Вернуться к оглавлению

Косметика для выравнивания цвета лица: 10 лучших средств

Можно самостоятельно выровнять цвет кожи лица с помощью специальной косметики. Она придает коже здоровый и свежий вид еще до нанесения макияжа, а ее регулярное использование дает долгосрочный результат. Вот десятка средств — лучших, по мнению Skin.ru

Лосьон для сужения пор с микроотшелушивающим эффектом Effaclar, La Roche-Posay

Лосьон очищает поры и способствует сокращению их размера при регулярном использовании. Заметно разглаживает кожу. Мягкое отшелушивание бережно удаляет загрязнения и излишки кожного сала, матирует лицо и помогает сделать тон однородным.

Маска для лица распаривающая против черных точек «Чистая кожа», Garnier

Содержит компоненты с отшелушивающим действием, выравнивает тон кожи за счет глубокого очищения и устранения дефектов, включая черные точки и высыпания. Входящие в состав глина и цинк оказывают на поры сужающий эффект. Подходит для смешанной кожи.

Mинеральная маска-пилинг «Двойное сияние», Vichy

Выравнивает текстуру кожи и восстанавливает ее естественный минеральный баланс при помощи вулканических частиц. Сочетает свойства химического и механического пилинга для эффективного отшелушивания. Возвращает здоровое сияние.

Крем для лица «Основной уход» с экстрактом винограда, Garnier

Интенсивно увлажняет и освежает кожу. Содержит экстракт винограда, который позволяет придать здоровое сияние и защищает от свободных радикалов.

Маска, глубоко очищающая поры и улучшающая состояние кожи, Clarifying Clay Masque, SkinCeuticals

Маска очищает поры и уменьшает их размер, улучшает цвет лица и выравнивает кожу. Входящий в состав средства бентонит абсорбирует кожное сало и борется с жирным блеском, а кленовый сок стимулирует обновление.

Мягкий скраб, La Roche-Posay

Бережно отшелушивает, очищает и разглаживает. Выравнивает рельеф кожи и очищает. Подходит для чувствительной кожи.

Дневной крем для гладкости и сияния сухой кожи Idéalia, Vichy

Средство, разработанное для улучшения цвета лица и текстуры кожи, борется с оксидативным стрессом, предотвращая тусклость и неровности.

Сыворотка с микродозой ретинола на каждый день для борьбы с признаками старения кожи Retinol Skin-Renewing Daily Micro-Dose Serum, Kiehl’s

Благодаря строго дозированному чистому ретинолу изо дня в день сокращает морщины и выравнивает тон кожи. Пептид поддерживает антивозрастной эффект. Церамиды укрепляют кожный барьер, оберегая от негативных реакций на активный ингредиент.

Вернуться к оглавлению

Салонные процедуры для быстрого результата

Дополнит уход за кожей поход к косметологу — специальные процедуры помогают максимально быстро выровнять цвет лица. Мы подобрали наиболее эффективные методы улучшения текстуры и тона кожи.

Алмазный пилинг

Алмазный пилинг — это разновидность аппаратного механического пилинга. Насадки с напылением алмазной крошки бережно, но тщательно отшелушивают кожу. Алмазный пилинг устраняет самые разные дефекты — от угревой сыпи и мелких рубцов до вросших волос и пигментных пятен.

Эта процедура подходит для любых типов кожи. Однако пилинг противопоказан при открытых ранках, а также воспалениях и аутоиммунных заболеваниях.

Как и любая механическая процедура, алмазный пилинг может устранить только проявления проблем с кожей, а не их причины.

Лазерная чистка

Одна из самых популярных косметологических процедур, лазерная чистка отлично справляется с тусклым цветом лица, жирным блеском, черными точками, сальными пробками. Помимо устранения изъянов, процедура также омолаживает кожу лица, повышая выработку собственных коллагена и эластина.

Перед проведением лазерной или ультразвуковой чистки стоит две недели избегать солнца, не проводить других косметологических процедур или операций на лице и три дня не распаривать кожу лица. Восстановление безболезненно и длится несколько дней, однако заметного результата не всегда удается достичь после одной процедуры. Также важно помнить, что лазерная чистка противопоказана при некоторых заболеваниях и беременности.

Криомассаж

Для выравнивания цвета лица применяют лед или жидкий азот. Низкие температуры способствуют устранению пигментных пятен, акне и морщин, а также сужению пор, не подвергая при этом кожу воздействию химических веществ.

Массаж льдом — щадящая процедура, которая поможет устранить легкие дефекты кожи и вернуть ей тонус, а обработка лица жидким азотом решает более заметные проблемы. Процедура с применением азота дает заметный результат после первого же сеанса, а массаж льдом стоит делать регулярно для максимального эффекта. При этом важно помнить, что у массажа кубиками льда имеются противопоказания, такие как купероз, аллергия на холод.

Химический пилинг

Для улучшения тона кожи используется легкий, поверхностный пилинг, воздействующий только на самые верхние слои эпидермиса.

Текстура и цвет кожи выравниваются за счет удаления ороговевших клеток путем химического ожога. Несмотря на такое агрессивное вмешательство после легкого пилинга кожа быстро восстанавливается. Однако для долгосрочного эффекта процедуру рекомендуют повторять с периодичностью, назначенной косметологом, в зависимости от особенности вашей кожи.

Противопоказания: новообразования, аллергия, герпес, сверхчувствительность кожи, любое активное раздражение.

Озонотерапия

Помимо разных видов чисток и пилинга, для выравнивания кожи лица используется озонотерапия. Она помогает ускорить обмен веществ и усилить кровообращение, повышая регенеративные способности кожи и устраняя таким образом большинство проблем на лице, от морщин до тяжелых форм акне. Локальные инъекции озонированной смеси придают коже здоровое сияние, улучшают цвет лица.

Основным плюсом процедуры является эффективность в борьбе с акне и долгосрочность результата, которая достигается за счет антисептического эффекта. Также у озонотерапии мало противопоказаний — не рекомендуют процедуру только при заболеваниях кожи в острой стадии. Но при чувствительной коже настоятельно рекомендуется предварительная консультация у специалиста.

Перед проведением любой косметологической процедуры необходимо проконсультироваться с врачом.

Вернуться к оглавлению

Косметика для выравнивания и улучшения цвета лица: обзор 10 средств

Как выровнять цвет лица с помощью косметики

Цвет лица напрямую не зависит от возраста. И в 20, и в 50 лет кожа может стать тусклой и безжизненной, демонстрируя следы усталости.

Причины могут быть самыми разными.

Обезвоживание. В результате сезонного перепада температур, увлечения загаром, неправильного ухода повреждается защитная гидролипидная мантия кожи. Из-за ускоренного испарения влаги появляются тусклость и вялость.
Недостаток витаминов. Яркий пример — весенний авитаминоз, когда лицо по цвету напоминает проростки картошки.
Ухудшение микроциркуляции. Полнокровная — значит, красивая. Так считали еще несколько десятков лет назад и были правы. Из-за плохого кровоснабжения, а следовательно, дефицита полезных веществ, кожа выглядит не лучшим образом. Виноваты могут быть: наследственность, неблагоприятная экологическая обстановка, недостаток сна, стрессы, курение.
Утолщение рогового слоя эпидермиса (гиперкератоз). «Черепица» из роговых чешуек и жира делает кожу неровной, она плохо отражает солнечный свет. Проблема возникает из-за отсутствия или недостатка в уходе этапа отшелушивания.
Возрастной гиперкератоз. В этом случае к утолщению рогового слоя приводит замедленное обновление клеток базального слоя эпидермиса.

Сезонный перепад температур, увлечение загаром, неправильный уход повреждают защитную гидролипидную мантию кожи. © iStock

Косметика, возвращающая здоровый цвет лица, делится на две основные группы:

1
средства для выравнивания кожи сглаживают рельеф;
2
средства для улучшения цвета лица обеспечивают однородный тон.

Вернуться к оглавлению

Средства, выравнивающие кожу

Их основная функция — отшелушивание отмерших чешуек эпидермиса. Это сглаживает рельеф кожи, запускает процессы обновления. Для эксфолиации используются:

абразивные частицы, механически «соскребающие» верхний слой;
химические вещества-эксфолианты, растворяющие связи между слипшимися клетками.

Задачу отшелушивания и обновления выполняют самые разные средства.

Очищающий скраб дли лица «Бесконечная свежесть», L’Oréal Paris

Средство с экстрактами розы, лотоса и мягкими натуральными отшелушивающими частицами очищает нежно и бережно. Кожа выравнивается, выглядит свежей. Минимизируется жирный блеск, сужаются расширенные поры.

Ультраочищающий гель против прыщей и черных точек с абсорбирующим углем «Чистая кожа актив», Garnier

Средство с салициловой кислотой и абсорбирующим углем удаляет отмершие клетки, устраняет жирный блеск, стягивает поры. Кожа выглядит более гладкой и свежей.

Очищающий лосьон Skin Oxygen Anti-Pollution Oxygenating Lotion, Biotherm

Экстракт водоросли хлореллы с антиоксидантными свойствами, а также очищающие и увлажняющие компоненты выравнивают тон кожи и делают поры менее заметными.

Крем-гель для проблемной кожи с первыми признаками старения Normaderm Anti-Age, Vichy

За обновление кожи отвечают витамин С, липогидрокси- и гликолевая кислоты. Средство усиливает синтез коллагена, служит профилактикой расширенных пор и прыщей, уменьшает жирный блеск.

Обновляющая увлажняющая сыворотка Retexturing Activator, SkinCeuticals

Гликолевая кислота выравнивает рельеф и тон кожи, гиалуроновая кислота и комбуча (продукт ферментации черного чая) увлажняют. Наносите 4–5 капель продукта ежедневно утром и вечером.

Маска-скраб для лица «Магия глины», L’Oréal Paris

Три вида глины, экстракт красных водорослей и мелкие эксфолиирующие частицы выравнивают рельеф, вытягивают загрязнения, убирают жирный блеск. Применяйте 2–3 раза в неделю.

Вернуться к оглавлению

Средства для улучшения цвета лица

Эти продукты выравнивают тон кожи за счет восполнения дефицита увлажняющих веществ, витаминов, минералов, ненасыщенных жирных кислот. И заодно укрепляют защитный барьер.

Дневной крем-уход для нормальной и комбинированной кожи Idéalia, Vichy

Устранит следы усталости, даже если вы живете в напряженном режиме с постоянной нехваткой полноценного отдыха. Кожа станет более гладкой и свежей благодаря формуле на основе аденозина, ферментированного экстракта черного чая и экстракта черники.

Сыворотка-концентрат, интенсивно увлажняющая кожу и разглаживающая текстуру, Hydro-Plumping Re-Texturizing Serum Concentrate, Kiehl’s

Мгновенно придает сияние и интенсивно увлажняет. Глицерин в высокой концентрации притягивает влагу, а экстракт листьев шисо удерживает ее.

Маска с лепестками роз для восстановления и питания кожи Absolue Precious Cells, Lancôme

При регулярном применении дважды в неделю кожа становится гладкой и нежной, подобно розовым лепесткам, которые входят в состав маски.

Вернуться к оглавлению

Процедуры для улучшения цвета лица

Быстрее избавиться от бледного вида помогут салонные процедуры.

Косметический массаж

Тонизирует мышцы, улучшает кровоснабжение, доставляет полезные вещества вглубь кожи. Курс — 10 процедур 1–2 раза в неделю.

Химический пилинг

Поверхностного пилинга вполне достаточно, чтобы заставить кожу сиять. За здоровый цвет лица борются кислоты, ферменты, ретинол. А помогают им в этом витамины и антиоксиданты. Требуется 8–10 процедур с интервалом в неделю.

Ионофорез

С помощью гальванического тока активные вещества проникают глубже в кожу, способствуя ее преображению. Требуется курс из 10–15 еженедельных процедур.

Косметический массаж лица тонизирует мышцы, улучшает кровоснабжение, доставляет полезные вещества вглубь кожи. © iStock

Дарсонвализация

Этот вид электротерапии стимулирует кровообращение, выводит из тканей избыток жидкости и токсины. Курс — 10–15 процедур 2–3 раза в неделю.

Озонотерапия

Введение озоно-кислородной смеси при помощи мезоинжекторов насыщает ткани кислородом, улучшает работу кровеносной системы, укрепляет местный иммунитет. Результат — помолодевшая, гладкая кожа. Понадобится 5–10 сеансов 1–2 раз в неделю.

Фотоомоложение

Подходит для улучшения внешнего вида зрелой кожи. Излучение световыми волнами определенной длины стимулирует деятельность клеток и обменные процессы, борется с гиперпигментацией, решает проблему расширенных сосудов.

Одна из главных задач данных средств, выравнивающих кожу — процесс отшелушивания отмерших чешуек эпидермиса. © iStock

Мезотерапия

После коктейля из витаминов, минералов, увлажняющих веществ кожа сразу выглядит сияющей и свежей. Но для стойкого эффекта понадобится до 10 процедур с периодичность 1 раз в неделю.

Биоревитализация

Это инъекции гиалуроновой кислоты с добавлением витаминов, аминокислот, пептидов. После 2–3 процедур с периодичностью 1 раз в месяц кожа наполнится энергией.

Вернуться к оглавлению

Как выровнять тон кожи лица

Ровный оттенок кожи является однородным, когда на коже нет веснушек и пятен, прыщей. Если говорить о мейкапе, то здесь можно добиться ровного оттенка с помощью корректоров, базовых кремов, тональных основ. В косметологии представлено много средств, которые способны улучшить оттенок кожного покрова, избавить от разных дефектов.

Чтобы получить необходимый результат, специалисты рекомендуют действовать одновременно в разных направлениях – макияж, уход, здоровый образ жизни. И по каждому из этих пунктов есть свои рекомендации. Если их придерживаться, то можно обеспечить себе идеальный оттенок кожи.

Что может навредить коже?

Есть определенные факторы, которые способны сделать нашу кожу не очень красивой:

косметика не очень хорошего качества, она может вызвать аллергию и закупорить поры;
крем, который не подходит вашему типу кожи;
неправильно подобранная косметика для ухода за кожей;
процедуры, которые были неправильно проведены в салоне;
увлечение солярием, отсутствие солнцезащитного крема во время пляжного отдыха;
употребление копченой, пряной, жирной еды;
вредные привычки;
образ жизни, если он малоподвижный;
нарушенный гормональный фон, также неправильное функционирование ЖКТ;
стрессовые ситуации, которые постоянно присутствуют в жизни человека, неполноценный сон и отдых.

Все это вредит нашей коже, в результате чего она не очень эстетично выглядит, а также теряет свой оттенок. Чтобы вернуть ровный цвет кожного покрова, можно использовать разные методы.

Косметические средства

Тональная основа. Это крем, который способен выровнять тон лица. Они бывают разного типа, некоторые более нежные, а другие более плотные. Если говорить о палитре тональной основы, то здесь насчитывается больше 10 оттенков, начиная с фарфорового и заканчивая шоколадным. Главное подбирать продукты, которые не делают кожу слишком сухой;
Основа под макияж. Это база, которая наносится после крема и перед тем, как наносить тональную основу. Поверхность кожного покрова с помощью основы выравнивается, поэтому оттенок становится равным, и кажется, что кожа идеальная;
Корректор. В макияже он представляет собой дополнительный инструмент. Это паста и довольно плотная, которая может иметь любой оттенок. Корректор наносится на кожу по точкам на те участки, которые являются проблемными. Таким образом, человек легко замаскирует прожилки капилляров, красноту;
Консилер. Это тональный карандаш, который способен осветлить кожу. С его помощью идеально маскируются темные круги, которые располагаются под глазами, а также следы, оставшиеся после прыщей.

Косметологические процедуры

Механическая чистка кожи. Данная процедура является классической, с ее помощью можно очистить поры от загрязнений, убрать кожное сало. Специалист убирает ороговевшие клетки дермы, комедоны, а для этого применяет специальные инструменты. Как только кожный покров восстановится, то он становиться более гладким и чистым. Результат – здоровый и светлый вид;
Биоревитализация. Это курс, который состоит из аппаратных процедур. Его цель – оздоровить кожу. После таких процедур становятся меньше морщины, пигментные пятна, кожа подтягивается, разглаживается. В результате оттенок кожи выравнивается и приобретает естественный вид;
Пилинг. Это процедура, во время которой отмершие клетки эпидермиса убираются. Для этого применяют средства, обладающие полезными кислотами. Кожа становится гладкой, она имеет сияющий вид, на нее проще сделать макияж.

Здоровый образ жизни

Чтобы иметь ровный оттенок кожи, нужно не только пользоваться правильной косметикой и делать определенные процедуры, нужно всегда делать физические упражнения, следить за своим питанием. Специалисты рекомендуют побольше гулять на свежем воздухе, заботиться о собственном кишечнике. Ведь это сразу же отражается на чистоте кожного покрова и иммунитете.

Ровный тон кожи помогут получить:

диета;
фитнес;
комплекс, содержащиеся витамины;
прогулки на свежем воздухе;
отдых, он должен быть полноценным;
отсутствие вредных привычек.

Все эти моменты влияют на состояние кожного покрова. Если придерживаться этих простых правил, то это только поможет сделать вашу кожу более здоровой.

Микродермабразия

Многие люди проводят такую процедуру, как микродермабразия. Она не вызывает аллергических реакций, болевых ощущений. Кроме того, подобные сеансы можно проводить практически всем людям.

Здесь на кожу воздействуют микрокристаллами оксида алюминия, которые передаются через специальный наконечник аппарата. Благодаря им кожа шлифуется, отшелушиваются клетки кожи. В результате такой процедуры кожа становится более гладкой и ровной. Дополнительно пациенты убирает мелкие морщины, уменьшает пигментные пятна, стимулирует выработку эластина, коллагена.

Результат будет уже заметен после проведения первой процедуры. Но чтобы добиться полного желаемого результата, стоит выполнить курс. Он может состоять из 4-6 сеансов.

Важно помнить, что каждая процедура должна выполняться у профессионала. Ведь он знает, как правильно ее проводить, какие есть противопоказания, побочные эффекты, поможет ли определенная процедура вашей кожей. Изначально всегда нужно консультироваться со специалистом, а потом уже решать, каким методом будете выравнивать тон кожи.

Маска для выравнивания тона кожи TimeWise® – увлажняющая маска для выравнивания тона лица

Описание
Советы по использованию
Ключевые ингредиенты
Как работает средство

Маска для выравнивания тона кожи TimeWise® – это средство от компании Mary Kay®, которое мгновенно выравнивает тон кожи, смягчает и увлажняет ее всего за один шаг.
Маска – отличное решение для усталой и тусклой кожи, которую необходимо наполнить сиянием.

Основная причина появления пигментных пятен – чрезмерное воздействие солнечных лучей. И пигментные пятна, и неровный тон кожи могут «добавить» лицу несколько лет.
Все это объясняет возрастающую популярность средств, выравнивающих цвет кожи, которые борются с проявлениями признаков старения, выравнивая тон кожи.

На очищенную кожу лица нанесите кончиками пальцев ровный слой маски средней толщины, избегая области вокруг глаз и рта.
Время воздействия маски – 10-15 минут.
Смойте маску водой или удалите теплой влажной салфеткой.
Для достижения оптимального результата используйте средство 2-3 раза в неделю.

Предупреждение: Не использовать на раздраженной коже.

Экстракт сливы какаду — известен как самый богатый источник витамина С среди фруктов. Витамин С является мощным антиоксидантом, сокращающим последствия воздействия свободных радикалов. Это важный компонент эффективного ухода за кожей, который борется с проявлениями признаков старения кожи.
Экстракт асафетиды — используется на протяжении многих веков, содержит обладающую антиоксидантными свойствами феруловую кислоту, которая широко применяется в формулах средств для выравнивания цвета кожи.
Экстракт семян подсолнечника — мощный антиоксидант, который помогает защитить кожу от UV-лучей. Семена подсолнечника известны высоким содержанием витаминов и минералов, масло семян подсолнечника содержит линолевую кислоту и жирную кислоту Омега-6, которые играют ключевую роль в восстановлении кожи.
Ферменты лактобактерий — способствуют выработке в коже особых компонентов, которые влияют на сокращение пигментных пятен.

Не ароматизировано.
Обезжирено.
Некомедогенно.
Прошло дерматологический контроль.

Формула маски, выравнивающей цвет кожи TimeWise®, сочетает в себе свойства осветляющего комплекса MelaCEP™, который дает мгновенный эффект более ровного тона кожи, а также функции ухода – смягчение и увлажнение кожи.

Написать отзыв

Обязательные поля помечены *

Выберите оценку при помощи клавиш со стрелками «Вправо» и «Влево»

Идеальный цвет лица продукта. Выравнивание цвета лица в салоне и дома

Не каждая женщина может похвастаться идеальным оттенком кожи. Каждый найдет изъян, начиная от кругов под глазами, заканчивая невидимым прыщиком … Большое количество тонального крема и пудры только усугубляет проблему. Как выровнять тон лица, не прибегая к салонным процедурам? Это просто даже дома!

Если лицо требует только световой коррекции, то можно обойтись без косметических средств.скроет любые недостатки, но помните, что все должно быть в меру.

Рассмотрим процесс нанесения корректирующего макияжа поэтапно.

Плохой цвет лица. Причины

Если как таковые на коже нет прыщей, воспалений и других заболеваний, а цвет лица плохой, следует задуматься о своем образе жизни.

Дышите свежим воздухом … Чаще гуляйте на природе. Если нет времени на прогулки из-за учебы или работы, чаще проветривайте комнату.Это улучшает работу всех систем организма, включая регенерацию кожи. Кроме того, получасовая прогулка перед сном поможет уменьшить темные круги под глазами.

Защитите кожу от солнца … Давно доказано, что солнечные ожоги вредны для организма. Солнечные лучи сушат кожу, что приводит к преждевременному старению и появлению морщин. Некоторые типы кожи сильно обжигают. В летнее время необходимо пользоваться солнцезащитным кремом … Даже если небо пасмурное, это не значит, что солнечные лучи не будут доходить до вашего лица.Облака пропускают до 80% ультрафиолета, поэтому не пренебрегайте защитой.

Самый надежный уровень защиты для города — не менее 20 SPF. Кроме того, на этикетке солнцезащитного крема должно быть указано UVA и UVB. Это значит, что он защитит от длинноволнового и коротковолнового ультрафиолета. Кожа убережет как от морщин, так и от ожогов.

Не пренебрегайте водными процедурами … Вода необходима для ровного цвета лица. Сбалансированное потребление воды делает кожу более чистой и свежей.Это помогает предотвратить раннее появление морщин. В день нужно выпивать не менее двух литров чистой воды. Чай, компот, соки, кофе и другие напитки не считаются. А про газировку и алкоголь вообще лучше забыть. Если пить чистую воду не хочется, можно добавить дольку лимона. Это вкуснее и полезнее. Но на ночь напиваться не стоит, утром лицо может опухнуть.

Правильно питайтесь, особенно если у вас проблемная кожа … Жареные и копченые блюда, фастфуд и прочие «радости» нездорового питания в первую очередь вредят желудку. И все проблемы с желудочно-кишечным трактом сразу видны на лице. Это красные пятна, повышенная жирность, угри. Необязательно полностью отказываться от нездоровой, но такой вкусной еды. Просто нужно разнообразить рацион, постепенно и осторожно вводить в него побольше зелени, овощей и фруктов, кисломолочных продуктов, таких как творог и кефир, натуральных соков и т. Д.Кожа отплатит за правильное питание красивым внешним видом.

Занятия спортом и цвет кожи … Упражнения, несомненно, полезны для тела. Но как они связаны с тоном лица? Постоянное поддержание всего тела в тонусе позволяет быстро обновить кожу, сохраняя при этом здоровый и свежий вид. А хорошее кровообращение, которое приходит с физическими упражнениями, способствует очищению.

Высыпайтесь! Если вы спите пять часов в сутки, то глупо ожидать хорошего цвета лица утром.Для отдыха и восстановления организму необходимо как минимум 7 часов сна. Этим нельзя пренебрегать.

Правильный уход за кожей

Чтобы ваша кожа оставалась свежей и здоровой, за ней нужно ухаживать ежедневно.

На полке в ванной должны быть такие средства как:

лосьон очищающий,
тоник для кожи,
крем увлажняющий,
сыворотка или специальные витаминные комплексы для кожи,
маски для лица.

Не стоит копить и покупать средства у неизвестных производителей.Это не обязательно должна быть элитная косметика, даже среди фирм с более-менее демократичными ценами можно найти подходящие качественные товары.

кроме ежедневного ухода раз в неделю стоит баловать лицо масками. Можно использовать покупные, а можно приготовить самостоятельно, используя подручные средства.

Маски на основе огурца освежат лицо, сделают кожу более свежей и сияющей. Медовые маски хорошо увлажняют. К тому же мед — хороший антисептик, он поможет справиться с воспалениями.Косметическая глина отшелушивает лишние частицы, очищает поры, убирает веснушки.

Травяная паровая баня открывает и очищает поры. Сделайте отвар из ромашки или календулы, сядьте над чашкой и накройте большим полотенцем. Пятнадцати минут хватит. Чистые поры без воспалений — залог хорошего цвета лица.

Большую часть года мы ограничены в выборе свежих овощей, ягод и фруктов. У многих авитаминоз начинается в середине зимы, что сразу сказывается на цвете лица.Восполняйте недостаток диеты витаминами. Лучше всего проконсультироваться с врачом перед покупкой препарата.

Кожа лица отражает все проблемы, возникающие в организме. Чтобы изменить образ жизни, заботьтесь о ней каждый день. Очищать и питать, увлажнять. Спите 7-8 часов. В результате цвет лица станет ровным, а кожа засияет здоровым сиянием.

Что вы делаете, чтобы выровнять тон лица? Поделитесь с нами своими секретами, оставив свой комментарий на странице.

В контакте с

Здравствуйте уважаемые читатели блога. Сегодня мы поговорим о том, как выровнять тон кожи. Серая землистая кожа, пигментные пятна, прыщики и круги под глазами совершенно не добавляют шарма и очарования любой девушке.

Но что, если впереди вас ждет долгожданное свидание, важная встреча или собеседование, на котором вам нужно произвести неизгладимое впечатление?

Ответ прост — срочно избавиться от недостатков и мелких дефектов. Действенных методов много, поэтому читайте дальше и выбирайте тот, который вам больше всего подходит.

Косметические средства

Если вам нужно стать неотразимым всего за несколько часов, лучший помощник — декоративная косметика … Только эффект от ее использования недолговечен, и она не способна полностью решить проблему.

Первое и самое главное правило — подготовить лицо перед нанесением макияжа.

Внимательно изучите основные этапы и насладитесь великолепным преображением:

умывайтесь, очищайте лицо пенкой, молочком или скрабом;
промокните кожу, нанесите увлажняющий крем, подождите 5 минут до полного впитывания.Вы можете использовать базу, согласованную с ультрафиолетовым фильтром, который равен 15;
используйте грунтовку. Визуально разглаживает кожу, скрывает мелкие недостатки и морщинки. Здесь тоже есть нюансы. Например, матирующее средство предотвратит появление жирного блеска, а блестящая грунтовка сделает ваше лицо более отдохнувшим и ухоженным. Увлажняющий крем уберет чешуйки, зеленый замаскирует красные пятна, а сиреневый нормализует тон землистого цвета лица. Поэтому выбирайте грунтовку в зависимости от решаемой задачи.После использования продукта подождите 2-3 минуты; Применяется
. Он сделает кожу однотонной, скроет расширенные поры и сухость. Можно пойти на небольшую хитрость и поправить овал. Для этого светлого оттенка средства следует нанести на центральную часть лица, а темный тон — на боковые части и под скулы. Растушуйте границы кистью;
Используйте консилер для маскировки пигментных пятен и прыщей. Продукт требует точечного дозированного нанесения, поэтому будьте очень осторожны;
нанести хайлайтер на самые высокие точки скул, над контуром верхней губы, тонкой полоской на переносице и точечно на внутренние уголки глаз.

Теперь у вас ровный, сияющий, но довольно бледный тон. В завершение нанесите бронзирующую пудру на щеки, лоб и нос, а затем нанесите немного румян от центра щек к скулам. Зафиксируйте идеальный результат при помощи пудры. Полюбуйтесь собственной красотой и постарайтесь не испортить все неумелым макияжем. С такой идеальной кожей достаточно немного туши, светлых теней для век и блеска для губ.

Совет: если вы хотите выровнять цвет лица без тонального крема, просто пропустите этот шаг.

Используйте праймер для коррекции цвета, стойкий консилер или эффект размытия. Они разглаживают кожу, маскируют расширенные поры и отражают свет, скрывая все недостатки.

Помните главное: все хорошее должно быть в меру. Используйте минимум маскирующих средств, иначе превратите лицо в неестественную и безвкусную маску. Но это совершенно не то, что нам нужно.

Пригодится приобрести специальные сыворотки. Действие концентрата направлено на выведение токсинов, стимуляцию обновления клеток, улучшение кровообращения и выравнивание тона кожи.Они эффективно осветляют пигментированные участки, сглаживают микрорельеф, избавляют от «старческого» цвета лица, повышают эластичность кожи.

Косметологические процедуры

Профессиональные косметологи также предлагают множество эффективных методов выравнивания тона кожи лица. Если вы привыкли доверять специалистам, смело обращайтесь в салон красоты или частную клинику. Здесь подберут эффективную процедуру, которая устранит именно ваши недостатки.

А перед этим можно подготовиться и внимательно изучить, какие услуги предлагают квалифицированные косметологи:

химический пилинг.Удаляет мертвые клетки с помощью различных кислот. Он позволяет избавиться от возрастной пигментации, веснушек, шрамов от угревой сыпи и сузить поры. Процедура стимулирует деление клеток, увеличивает выработку собственного коллагена, повышает тонус;

алмазная пилинг. Удаляет пигментные пятна, угри и угри, старые рубцы, мелкие морщинки и сужает поры;

криотерапия. Позволяет избавиться от папиллом, бородавок, прыщей, аллергических высыпаний, морщин.Осветляет кожу лица, устраняет дряблость, улучшает кровообращение и улучшает тон кожи;

Лазерная чистка поможет выровнять тон кожи лица. Купирует воспаление, удаляет излишки жира и гусиные лапки, сужает расширенные поры, сглаживает микрорельеф, устраняет пигментацию;

кислородная терапия. Устраняет тусклое серое лицо, гиперпигментацию, отеки и темные круги под глазами, мимические морщины и прыщи;
микродермабразия.Выравнивает тон кожи, удаляет пигментные пятна, мелкие и глубокие морщинки, шрамы, угри и прыщи. Сужает поры, смягчает огрубевшую кожу, подвергшуюся длительному воздействию ультрафиолетовых лучей, ветра, низких температур и других негативных внешних факторов;

биоревитализация. Устраняет морщины, тусклую кожу, сухость, купероз и пигментные пятна. Замедляет процессы старения, восстанавливает тонус, эластичность и нормальный баланс влаги в клетках.

Важно: самостоятельно выбирать процедуру не нужно.Косметолог сделает это за вас. Определив тип кожи, ее состояние и основные проблемы, которые необходимо решить, он подберет правильный и наиболее эффективный метод.

Бабушкины рецепты

Если салон красоты не может себе этого позволить, выровнять цвет лица можно дома.

Тщательно изучите, как выровнять тон кожи и какие продукты нужно использовать, чтобы кожа сияла изнутри, была идеально гладкой и радовала своим естественным оттенком:

налейте лед в одну емкость, добавьте лаванду или мяту бульон.Во вторую миску налейте горячую воду, капните небольшое количество цитрусового эфира или натрите цедру лимона. Смочите салфетку в ледяной воде и нанесите на лицо на минуту. Затем смочите еще одну салфетку в горячей воде и прикройте лицо. Повторяйте действия в течение 10-15 минут. Контрастные ванны выравнивают цвет лица и разглаживают мелкие морщинки;
Соедините 5 граммов измельченной петрушки, липового цвета, коры дуба и шалфея. Добавьте стакан водки, закройте емкость, настаивайте 2 недели, процедите. Полученной настойкой протрите лицо;
Огурцы измельчить на терке (предварительно удалить косточки), добавить 5 грамм крахмала.Нанесите маску на кожу и оставьте на 20 минут. Смыть прохладной водой, нанести питательный крем;
Соедините столько же арбузного и лимонного сока, добавьте половину чайной ложки меда. Нанести на лицо, дать постоять треть часа, смыть теплой водой.

Домашние рецепты помогут выровнять цвет лица без использования косметических средств.

Помните: народные средства могут вызвать аллергическую реакцию, поэтому обязательно проверьте их, приложив их к внутренней стороне запястья.

Если неприятные ощущения, зуд, жжение и мелкие прыщики не появились в течение 15 минут, можно приступать к оздоровлению кожи лица. Не забывайте, что для здоровой и красивой кожи нужно выпивать более 2 литров воды в день. Нелишним будет добавить в него сок лимона или огурца. Научитесь правильно питаться. Морепродукты и молочные продукты, помидоры, морковь, сливы, шпинат, тыква и папайя благотворно влияют на состояние кожи.

И вам определенно нужен глубокий семичасовой сон.Без него кожа обвиснет, потеряет свежесть, а под глазами появятся темные круги.

Позаботьтесь о своей коже, сияйте и радуйтесь жизни.

Не забывайте подписываться на обновления блога и рекомендовать статью друзьям в социальных сетях.

Что нужно знать о праймерах, bb-кремах, хайлайтерах,
консилерах и шиммерах.

Основное правило любого макияжа — хороший цвет лица. Можно безупречно раскрасить глаза, удлинить и завить ресницы, подчеркнуть линию бровей, но все ваши старания будут напрасными, если ваша кожа будет неровной по цвету, с прыщами или синяками под глазами.

И наоборот, если у вас идеальный цвет лица, нет признаков усталости вокруг глаз, сглаживаются все неровности кожи — в этом случае достаточно просто подкрасить ресницы или нанести блеск на губы. На модных показах дизайнеры все чаще просят визажистов создать естественный макияж в стиле «нюд». Модели выходят на подиумы, демонстрируя слегка сияющую, атласную, однородную кожу и скульптурно подчеркнутые скулы.

Добиться такого отличного результата помогают специальные продукты — праймеры, BB-кремы, хайлайтеры… Как использовать эти средства и для чего они нужны, — рассказала Александра Захарова, арт-директор московского клуба визажистов «Форум».

Александра Захарова , арт-директор Московского клуба визажистов «Форум».

Грунтовка — это продукт, который используется перед нанесением основы. Его основное предназначение — выровнять текстуру кожи и слегка увлажнить ее, чтобы тональный крем лежал ровно и не оставалось следов шелушения. Некоторые основы содержат цветные пигменты (розовый, желтый, зеленый, сиреневый), которые решают проблему неравномерного цвета кожи.Например, если лицо имеет ярко выраженный красновато-розовый оттенок, то стоит использовать тональный крем зеленого цвета — он нейтрализует розовый оттенок кожи, и лицо будет выглядеть естественно. То же самое и с другими цветами: розовая база скроет оливковый оттенок кожи, желтый уберет бледность и голубизну, а сиреневый немного осветлит и осветлит кожу. Праймеры также могут матировать поверхность кожи или активно ее увлажнять. Например, актриса Гвинет Пэлтроу Для создания эффекта фарфора используйте базу под макияж MAC Prep + Prime, которая придаст коже ровный и сияющий цвет.

The Body Shop, Универсальная грунтовка InstaBlur ™; Rouge Bunny Rouge, Original Skin Primer Genesis; Clinique, Суперпраймер-праймер для лица, корректирующий тусклость цвета; M ∙ A ∙ C Prep + Prime

BB крем (CC крем)

Кремы

BB и CC стали настоящей сенсацией на косметическом рынке. Они заботятся о нашей коже и в то же время позволяют нам хорошо выглядеть, значительно экономя время и деньги. Что за хитрость? Эти уникальные продукты предназначены в первую очередь для выравнивания тона кожи, а увлажнение и защита — дополнительные эффекты.BB-кремы имеют более легкую текстуру, чем обычная основа. Они ложатся на кожу очень тонким слоем и практически не видны. CC-крем — это новая версия BB-крема, только еще более легкая, и в него добавлены матирующие компоненты. Такие кремы идеально подходят для комбинированной и жирной кожи … Различные производители косметики дополняют свои варианты кремов другими свойствами — например, в них входят антиоксиданты или ингредиенты, борющиеся со старением кожи.

Bobbi Brown, CC-крем SPF 35; BB крем Clarins SPF 25; M ∙ A ∙ C, Prep + Prime BB Beauty Balm SPF 35; Erborian, Крем Perfect Radiance CC Cream SPF 45

Хайлайтер

Хайлайтер помогает придать коже сияние, выделяя и выделяя определенные участки лица — выступающие скулы, середину лба и переносицу, край верхней губы, акцент на подвижном веке.Хайлайтер часто используется вместе с корректирующими темными пудрами или бронзаторами. Текстура хайлайтера может быть жидкой, кремовой или пудровой. Можно нанести средство под тональный крем или смешать с тоном. Результат — ровная кожа с тонким сияющим жемчужным эффектом. По словам известной голливудской актрисы Николь Кидман , она может спокойно выходить из дома без макияжа, а вот на красную дорожку без хайлайтера — никогда! Для вечернего макияжа Хайлайтер наносится поверх тонального крема или матирующей пудры, но для дневного варианта мы рекомендуем наносить этот продукт под тональный крем, чтобы кожа сияла более естественной и нежной.

Выгода, Watt’s Up! Лечение сияния; Dior, Skin Flash; The Body Shop, Хайлайтер с эффектом осветления

Корректоры

Само название изделия полностью характеризует его назначение. Корректоры маскируют небольшие участки кожи лица, требующие более тщательного изучения. Текстуры консилера могут быть легкими и жидкими, а также кремовыми и довольно плотными. Вы даже можете тонизировать свое лицо с помощью легких жидких консилеров. Плотные компактные консилеры не только удаляют цвет, но и сглаживают рельеф кожи за счет своего матового покрытия, например, борются с прыщами и пигментными пятнами… Чтобы закрепить корректор на коже, достаточно слегка припудрить его. Один из любимых корректоров актрисы Lucy Liu — консилер Clé De Peau Beaute Concealer — он имеет форму карандаша, его очень легко наносить и он всегда поместится в любой косметичке. Что ж, бестселлер и любимый продукт всех визажистов мира — это, конечно же, Yves Saint Laurent Touchе Eclat.

Ив Сен-Лоран, Touch Eclat; Shiseido, корректор прозрачной зоны вокруг глаз;
Givenchy, корректирующий карандаш Mister Eraser; Guerlain, Blanc De Perle Correcteur;
Clé De Peau, Beaute Concealer; Палетка крем-камуфляж Make Up For Ever

Шиммер (англ. Shimmer — мерцать) для лица — продукт, придающий коже легкое или активное сияние, выравнивающий тон и скрывающий тусклость.В отличие от хайлайтера, мерцание содержит такие компоненты, как перламутр, минералы, слюда, которые могут усилить их сияние, и пигменты разных тонов, делающие цвет многогранным. Чаще всего шиммеры имеют пудровую текстуру и используются как последний этап тонирования кожи лица. Их лучше всего использовать для вечернего макияжа. Шиммер с изящным блеском следует наносить специальной кисточкой с искусственной щетиной.

Многие голливудские знаменитости — Дженнифер Лопес , Кейт Хадсон , Бейонсе , Рианна — регулярно используют мерцающие продукты для создания своего звездного макияжа.Самые известные мерцания в мире — это метеориты Guerlain и бесспорный бестселлер марки Bobbi Brown Shimmer Brick, которую обожают многие визажисты и звезды, например Victoria Beckham .

Bobbi Brown, мерцающий кирпич; Dior, Diorskin Nude Shimmer Shimmer; Макияж для вечно компактного сияния; Guerlain, Météorites

Визажисты считают, что идеальный цвет лица — это основа качественного макияжа.

Каким бы интересным ни был акцент на глазах или губах, с неправильным тоном лица они потеряют все свое очарование и эффектность.

Мы подскажем, как добиться красивого цвета лица в зависимости от времени года на улице, а также от того, какие инструменты и средства вам понадобятся для этого.

Ухоженная и здоровая кожа основана на многих аспектах, образ жизни и привычки человека играют важную роль. Необходимо составить для себя правильный рацион, содержащий все необходимые нашему организму витамины, макроэлементы и микроэлементы.

Свести к минимуму употребление жирных, острых, соленых и сладких продуктов, включить в рацион молочные продукты, овощи, фрукты, орехи и рыбу.

Приучите себя пить много чистой воды, выпивайте хотя бы пару литров негазированной воды в день.

Известно, что питьевые жидкости предотвращают преждевременное старение эпидермиса.

Постарайтесь как можно больше времени проводить на свежем воздухе, после рабочего дня прогуляйтесь спокойно домой. Ваша кожа получит необходимое количество кислорода, кроме того, вы расслабитесь после рабочего процесса.

Старайтесь минимизировать или избегать употребления алкоголя, и не увлекайтесь табачными изделиями.Но если по каким-то причинам вы не в состоянии соблюдать эти пункты, на помощь вам придут косметические средства по уходу за кожей лица.

Очищение кожи

Самым явным вредителем для ровного тона лица являются ороговевшие частицы эпидермиса, из-за которых кожа выглядит тусклой и бледной, потому что они не отражают свет. С каждым годом отмирает все больше клеток, поэтому их необходимо своевременно удалять.

Для этого есть скрабы и пилинги, они очищают кожу от омертвевших клеток и придают ей приятный цвет.Главное — правильно подобрать средство, исходя из своего типа кожи.

Например, женщинам с чувствительной кожей не подходят скрабы с крупными частицами; им лучше выбрать нежный пилинг. Также от процедуры очищения нужно отказаться при наличии высыпаний и воспалений, так как вы можете разнести инфекцию по всему лицу. Это первый шаг к созданию правильного тона для вашего лица.

Правильный макияж

Сегодня косметическая индустрия предлагает нам множество консилеров для идеального макияжа, они не устраняют проблему, а помогают на время скрыть ее от посторонних глаз.

Наиболее распространенные средства:

Тональный крем;
Консилер;
Корректор.

Перед тем, как приступить к работе с лицом, увлажните его любимым кремом, и только потом. Хорошая основа должна содержать компоненты, защищающие эпидермис. Консилер или корректор необходим в макияже, чтобы замаскировать самые проблемные участки.

Посмотрите интересное видео:

У них могут быть темные круги под глазами и прыщи.Каждое из средств должно максимально подходить вам по оттенку, чтобы в итоге ваше лицо выглядело естественно, а не как маска.

После тонального крема и корректирующей косметики кожа станет ровной, но ей не будет естественного сияния. Для его создания нужно использовать румяна, они наносятся специальной кисточкой по направлению к области скул.

Напоследок нужно припудрить те участки лица, которые наиболее подвержены проявлению жирного блеска. Обычно это лоб, щеки, нос и подбородок.

С правильным макияжем и макияжем у вас будет естественное лицо с красивой гладкой кожей. Никто не узнает, что ваша кожа далека от идеала, это именно то впечатление, которое она произведет на окружающих.

Тональный крем

Правильно подобранный тональный крем играет очень важную роль в качестве макияжа. Светлым дамам подходит тон с оттенком розового, он придает свежесть и естественный румянец .. Но если у вас есть прыщи, красные пятна, лучше остановить свой выбор на продукте из бежевой палитры, он поможет замаскировать все недостатки.

При нанесении большого количества косметических средств важно соблюдать несколько полезных советов, которые убережут кожу от новых недостатков. Обычно тональный крем имеет очень плотную консистенцию, он не дает коже полноценно дышать, поэтому старайтесь наносить тон максимум на восемь часов в день.

Никогда не освежайте макияж, нанося новый слой макияжа поверх ранее нанесенных продуктов. Для свежего макияжа лучше очистить лицо от ранее нанесенной косметики и повторить процедуру еще раз.

Всегда умывайтесь перед сном, не спите с макияжем на лице. Это плохо сказывается на состоянии кожи. Старайтесь как можно реже пользоваться корректорами. Если кожа у вас чистая, лучше вообще не перегружать ее разнообразными тональными средствами, достаточно будет легкой матирующей пудры.

Если тональный крем имеет неровный слой на коже, смешайте равное количество с любым увлажняющим кремом. После этого слегка смочите подушечки пальцев и нанесите тональную основу на лицо.Этот простой совет придаст вашему лицу естественное сияние.

Если у вас возникли трудности с выбором подходящего оттенка кремового, смешайте два цвета из палитры оттенков, один светлее, а другой темнее. Вы получите именно тот оттенок, который идеально подойдет вашему лицу.

Вот еще несколько дополнительных советов:

Теперь вы знаете, как добиться желаемого тона в домашних условиях. Но обратите внимание на то, что косметические средства не искореняют проблему, они лишь временные помощники.Постарайтесь решить все проблемы, связанные с состоянием вашего эпидермиса, тогда вам не придется пользоваться кучей косметических средств!

Прыщи, неровности кожи преследуют не только обычных девушек, но и голливудских красавиц. Чтобы божественно выглядеть на красной дорожке, они обращаются к волшебникам — визажистам, которые знают, как достичь идеала.

Например, известно, что визажисты Мэрилин Монро использовали вазелин в своем макияже, чтобы скрыть следы сломанной жизни актрисы, прославившейся не только главными ролями, но и пристрастием к ней. алкоголь и таблетки.Визажисты проработали ими лицо звезды перед тем, как нанести тон. Это был чуть ли не единственный на тот момент продукт, который хорошо выравнивал кожу, резче маскировал морщинки. наполнители и создал отличный коврик для соответствия. Правда, на здоровье дермы это сказалось плохо.

У современных визажистов, в отличие от своих коллег из прошлого века, гораздо больше козырей в рукаве — всего лишь изделия с эффектом фотошопа и новыми хитростями различного контура.Как они за час превращают своих клиентов в глянцевых героинь? Читайте в нашем материале.

Пэт МакГрат: правильный оттенок крема

Пэт МакГрат — правильный оттенок крема

Пэт считает, что главный секрет идеального тона — это правильный оттенок тонального крема. Он не должен быть темнее вашей кожи, так как в этом случае, в отличие от шеи, лицо будет выглядеть неестественно и даже грязно, либо светлее — этот оттенок превратит вас в моль. В идеале тональный крем должен полностью сливаться с кожей.

Чтобы найти идеального помощника, воспользуйтесь уловкой: возьмите в магазине продукт трех оттенков — самый светлый, средний, чуть темнее. Нанесите их по одному на линию подбородка, затем выйдите на улицу и посмотрите на эффект. Самый заметный оттенок — неудачный, соответствующий цвету кожи — ваш, а самый темный оттенок можно использовать для тонирования или летом (при условии, что вы быстро «поймаете» загар).

Совет от Пэта МакГрата: Для получения естественного цвета лица нанесите тональный крем на влажную губку, затем аккуратно растушуйте.

Питер Филипс: Хайлайтер

Питер Филипс — Хайлайтер

Белла Хадид стала послом бренда Dior в мае. На пресс-презентации модель буквально сияла от счастья. Конечно, такой эффект можно оправдать бесконечным позитивом звезды, но нельзя отрицать талант Питера Филипса, креативного директора Dior Makeup. Чтобы Белла сияла на красной дорожке, он сделал ей мягкий контурный макияж — технику, которая помогает создать естественный идеальный цвет лица.На тщательно очищенную кожу визажист нанес жидкий тональный крем, затем использовал палитру для контуров. Темный оттенок растушевал по скулам, хайлайтер наносится на те участки лица, которые «ловят» свет — спинку носа и подбородок.

Совет от Питера Филипса: если у вас проблемная кожа, то пользоваться хайлайтером нужно осторожно, так как в этом случае он еще больше подчеркнет недостатки.

Bobby Brown: грамотный бронзер и тон

Bobby Brown — грамотный бронзер

Bobby Brown — профессиональный визажист, основатель бренда Bobbi Brown Cosmetics, именно она сделала модным тренд на естественный макияж, в котором идеальный цвет лица играет главную роль.Для его достижения нужно исправить недостатки, в этом деле поможет корректор и косилка. Консилер устраняет все недостатки в области вокруг глаз, наносить его следует на внутренние уголки и под глаза, растушевывая пальцем или спонжем.

Корректор маскирует мелкие недостатки лица. Если есть синяки, темные круги под глазами, то он будет незаменим и легко замаскирует недостатки.

Тщательно увлажните кожу перед нанесением тона.При выборе тонального оттенка отдавайте предпочтение изделиям с желтым подтоном, они хорошо нейтрализуют покраснения. «Но продукты с розовым цветом могут легко превратить вас в свинью», — говорит Бобби. Последний штрих — бронзер, его необходимо нанести на скулы, нос, подбородок и шею.

Совет Бобби Брауна: Бронзер следует выбирать в соответствии с оттенком кожи тела, а не лица! Это сделает цвет лица более теплым и естественным.

Том Пешо: ловкость рук

Том Пешо — ловкость рук

Тома Пешо называют королем макияжа.К креативному директору бренда Estee lauder буквально выстраиваются голливудские знаменитости!

Совет от Тома Песчо: , если вы просто хотите освежить цвет лица, нанесите тональный крем пальцами, кисть подходит для маскировки прыщей, а губка поможет выровнять микрорельеф кожи.

Лиза Элдридж: пудра и хайлайтер

Лиза Элдридж — пудра и хайлайтер

Лиза Элдридж известна не только среди профессионалов индустрии красоты, она популярна и среди обычных девушек — более полутора миллионов человек из всех со всего мира подписались на ее канал в YouTube.Популярность, интересные техники макияжа, видение цвета и имиджа дали Лизе пост креативного директора по макияжу бренда Lancome. Разрабатывая коллекции, Лиза уделяет большое внимание средствам для создания идеального тона кожи.

Я попробовал иглоукалывание и коррекцию лица, и вот что произошло

Ло Вей Йен

Как прошел курс лечения «ботоксом нового века»? Узнай, стоит ли боль (и слезы)

Должен признаться, когда я впервые услышал об акупунктуре лица (и впоследствии увидел ее фотографии), где-то внутри меня съежился от страха и скептицизма.Первое приписывается просмотру слишком большого количества сиквелов « Final Destination » — этой сцены иглоукалывания! — а второе — потому, что я склонен оставлять здоровое количество сомнений, когда дело доходит до целостных косметических процедур. Или , на самом деле, любая косметическая процедура .

Но мой друг лирически рассердился над этим лечением, поддерживаемым традиционной китайской медициной (он регулярно ходит на сеансы иглоукалывания с 400 иглами), и чудесными эффектами, которые произошли — мы говорим о улучшении кровообращения , сужении пор , более четкая кожа , уменьшение рубцов , «приподнятый» вид , более резкая линия подбородка и т.п.

Естественно, любознательная сторона меня хотела выяснить, является ли эта мешанина оздоровительных процедур чем-то большим, чем кажется на первый взгляд: «Как проткнуть мне лицо 100 иглами, чтобы улучшить кровообращение ?»

Итак, я отправился в Центр здравоохранения Нэн Лян, чтобы узнать, о чем идет речь. Я имею в виду, что если такие знаменитости, как Мадонна, Дженна Деван и Ким Кардашьян-Уэст, как сообщается, являются поклонниками этого лечения и называют его «новым ботоксом», это определенно что-то говорит.

Соскоблите

Основатель центра и традиционный китайский физик мадам Чан определила мои проблемы с кожей и прописала три конкретных лечения: лимфодренаж и лифтинг, коррекцию лица и акупунктуру лица. Первый включает моховой агат , полудрагоценный камень, который, как полагают, «уравновешивает и усиливает поток энергии лица, помогая выводить токсины , улучшать кровообращение и укреплять иммунную систему », по ее словам.

Камнем она поскребла контуры моего лица мазками, похожими на гуа ша . Это не было слишком болезненно для моей кожи, и я мог чувствовать «неровности», когда камень касался части моего лица. Она называет эти неровности « блокирует » токсинов, которые связаны с дилеммами моей кожи, такими как прыщи, рубцы, тусклый оттенок кожи и т.д.

Сгибая мои кости

Как раз когда я подумал, что следующие две процедуры будут простыми (как и первая), я был совершенно неправ.После процедуры Face Reignment мое лицо было похоже на кусок теста, а умелые фаланги мадам Чан напоминали фаланги пекаря — , очень сильная, со склонностью к ударам, замешивая все нужные места.

Мадам Чан указала, что правая сторона моего лица была слегка асимметричной нет, из-за поздней ночи и плохого здоровья / плохих привычек в еде. Чтобы выровнять мое лицо, она пальцами буквально толкнула мои лицевые кости в исходное положение. Она также массировала мои десны и внутренности моих щек указательным пальцем — мое мучительное выражение на видео говорит обо всем — чтобы снять напряжение с моих мышц.

Я думал, что моя переносимость боли достойна похвалы, но, по-видимому, она не прошла тест на массаж десен … а затем последовал сеанс иглоукалывания. * реплики Jaws саундтрек *

Глубокое копание

Прилагательное «болезненный» не соответствует точному описанию того момента, когда она начала вводить серебряных игл в мою кожу. Она сфокусировалась на определенных точках меридиана моего лица, стимулируя его иглами, то есть медленно вкручивая его в мою кожу (в этот момент я чувствовал, как он впивается в мой эпидермис).По ее словам, этот процесс восстанавливает инь- и ян баланс моего тела, что, в свою очередь, улучшает мое общее здоровье и самочувствие наряду с моим внешним видом.

Легкое просверливание игл почти заставило мои желеобразные ноги выскочить из кровати и вылететь за дверь, но я стоял на своем (несмотря на сжатые кулаки), потому что , что — это красота без боли , верно? После этого обычный процесс иглоукалывания с введением около 80 игл в мою кожу казался легким ветерком.

По-видимому, безопасно ходить и есть, ходить в туалет и т. Д. С сотнями игл на лице. Но вместо этого я предпочел полежать — я видел достаточно фильмов ужасов, чтобы знать, что плохие вещи могут случиться с хорошими людьми. Кхм, ну или еще какие-то люди, если на то пошло. Она оставила иглы на моем лице на добрых 45 минут, прежде чем удалить все.

А работает?

Боль в определенных частях лица длилась всего час или два после лечения, но я испытал небольших синяков и отеков на других участках.Синяки исчезли через неделю или две, и хороший консилер / тональный крем не могут сделать ничего, чтобы скрыть неровный тон кожи.

Что касается здоровья кожи, я рад отметить, что моя экзема с тех пор не вспыхнула . Вскоре после этого обзора я прилетела в Шанхай в командировку и обнаружила, что моя кожа была на удивление послушной — без сухих пятен , которые обычно возникают из-за холодного и сухого климата (в некоторые дни температура была 12 ° C). Моя кожа казалась более гладкой , мои скулы выглядели приподнятыми , и даже моя линия подбородка имела задатки V-образного лица .

Я вернусь? Да и нет. Я очень хочу провести еще один раунд гуаша и выровнять лицо, но может потребоваться больше, чем стальные нервы, чтобы иглы вонзились мне в лицо. Но, по словам мадам Чан, вы можете объединить ваших обычных процедур для лица с этими комплексными процедурами для лица для более впечатляющих результатов.

Удобный трюк для сокрытия

Тем, кто собирается попробовать эти процедуры, не беспокойтесь, если вы заметите на лице легкие синяки и припухлости — обычно это длится несколько дней или недель, в зависимости от способности вашей кожи к заживлению.

Но если обстоятельства не позволяют вам выйти с лицом, полным синяков (мне задали много вопросов любопытные — и обеспокоенные — люди), попробуйте этот совет по макияжу ниже, как сказал профессиональный визажист Шиё. Джу:

Как скрыть легкие синяки на лице:

1. Используйте консилер более темного оттенка, чем ваш оттенок кожи, желательно того же тона, что и синяк, и нанесите его на пораженный участок. «Я обычно использую консилер Studio Fix Concealer от M.A.C Cosmetic и консилер Too Faced Born This Way на этом этапе», — говорит он.

2. Не растушуйте консилер, оставьте его в виде небольшого пятна на участке.

3. Нанесите слой пудры поверх консилера.

4. Используйте тональную подушку (Шиё рекомендует Tom Ford Beauty) и нанесите на эту область — опять же, , а не , смешивайте какие-либо продукты на этой области, просто нанесите на .

5. Если у вас более жирная кожа, нанесите еще один слой пудры на основу.

6. Используйте пуховку вместо кисти при нанесении пудры на этапах 3 и 5.

Кредиты:

Видеосъемка: Chong Yi Suen

Особая благодарность Центру здравоохранения Ненг Лян

Точное выравнивание лица и адаптивный выбор пластыря для оценки частоты пульса из видео в реалистичных сценариях

Abstract

Бесконтактное измерение частоты сердечных сокращений (ЧСС) с помощью видеоизображений лица вызвало большой интерес благодаря удобству и экономической эффективности. Однако точная и надежная оценка HR при различных реалистичных сценариях остается очень сложной задачей.В этой статье мы разрабатываем новую систему, которая может обеспечить надежную и точную оценку HR в этих сложных сценариях. Во-первых, чтобы свести к минимуму артефакты отслеживания, возникающие из-за больших движений головы и выражений лица, мы предлагаем совместный метод обнаружения и выравнивания лиц, который может создавать удобные для выравнивания ограничивающие рамки лица с надежными начальными формами лица, способствуя точному и надежному выравниванию лица даже в присутствии больших вариаций поз и выражений. Во-вторых, в отличие от большинства существующих методов [1–5], которые получают импульсные сигналы из заранее определенных ячеек сетки (т.е.е. локальные пятна), наши пятна представляют собой треугольники разного размера, созданные адаптивно, чтобы исключить негативные эффекты от нежестких движений лица. В-третьих, мы предлагаем адаптивный метод выбора участков для выбора участков, которые содержат участки кожи и с большей вероятностью содержат полезную информацию, с последующим независимым анализом компонентов для точной оценки ЧСС. Обширные эксперименты как с общедоступными наборами данных, так и с нашим собственным набором данных показали, что по сравнению с современными методами [1–3] наш метод значительно снижает среднеквадратичную ошибку (RMSE), составляющую от 12%. до 63% и может обеспечить надежную и точную оценку в различных сложных сценариях.

Образец цитирования: Wang Z, Yang X, Cheng K-T (2018) Точное выравнивание лица и адаптивный выбор патча для оценки частоты пульса из видео в реалистичных сценариях. PLoS ONE 13 (5): e0197275. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0197275

Редактор: Константино Карлос Рейес-Альдасоро, Городской университет Лондона, ВЕЛИКОБРИТАНИЯ

Поступила: 06.07.2017; Одобрена: 30 апреля 2018 г .; Опубликовано: 11 мая 2018 г.

Авторские права: © 2018 Wang et al.Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Доступность данных: Все данные из набора данных MAHNOB-HCI доступны через https://mahnob-db.eu/hci-tagging/. Все данные из набора данных Pose-Variant HR доступны по ссылке на Github: https://github.com/Andysis/adaptive-patch-selection.Доступ к изображениям из набора данных 300W можно получить через https://ibug.doc.ic.ac.uk/resources/300-W/.

Финансирование: Эта работа была поддержана грантом 61502188 Национального фонда естественных наук Китая для XY. Спонсор не имел никакого отношения к дизайну исследования, сбору и анализу данных, принятию решения о публикации или подготовке рукописи.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили, что никаких конкурирующих интересов не существует.

Введение

Быстрое развитие электронных устройств, оснащенных различными мультимедийными инструментами, такими как цифровые камеры, стимулировало взрывной рост мультимедийных вычислений с разнообразными приложениями для медицинских услуг и мониторинга здоровья [6–11].Измерение частоты сердечных сокращений (ЧСС) человека является одним из основных показателей клинической диагностики многих сердечно-сосудистых заболеваний, рекомендаций по кардиотренировкам и многих других медицинских приложений и приложений для мониторинга состояния здоровья. Традиционное измерение ЧСС, которое в основном основывается на оптическом методе [4, 12–15] или электрическом методе, например электрокардиограмма (ЭКГ) требует, чтобы пользователи физически контактировали с устройствами (например, поместили кончик пальца в контакт с оптическим датчиком для оптических методов или поместили электроды на кожу груди и / или конечностей для электрических методов), таким образом, не подходит для постоянного и длительного мониторинга.В последнее время появившиеся методы [3–5, 16–25], которые используют мультимедийные данные на основе видео для извлечения импульсных сигналов, вызвали большой интерес, поскольку они являются бесконтактными и, таким образом, облегчают применение мониторинга ЧСС человека в гораздо более широком диапазоне сценарии, которые невозможны или неудобны для традиционных подходов, основанных на контакте. Например: 1) долгосрочное и повсеместное наблюдение за сердечным ритмом недоношенных новорожденных и пожилых людей, чья кожа хрупкая и может быть повреждена традиционными датчиками; 2) помощь в распознавании человеческих эмоций [26] путем сопоставления ЧСС субъекта с мимикой и речью с использованием единственной камеры перед субъектом; 3) рекомендации по кардиотренировкам, которые направляют тренирующегося в достижении цели сжигания жира, кардиотренировок, тренировок на выносливость и т. Д.и, тем временем, для обеспечения надлежащей интенсивности тренировки путем постоянного наблюдения за тренажером с использованием спортивного оборудования (например, бегового тренажера) со встроенной фронтальной камерой.

Основная идея метода оценки ЧСС на основе видео на лице заключается в том, что каждое сердцебиение перекачивает кровь в лица, что приводит к объемным изменениям в кровеносных сосудах лица и, в свою очередь, изменяет отражение падающего окружающего света. Было предложено несколько методов оценки ЧСС на основе видео; тем не менее, точное измерение ЧСС остается проблематичным в реалистичных сценариях: 1) большие артефакты отслеживания из-за неконтролируемых движений головы, приводящие к большим изменениям интенсивности из-за несоосности, которые смешиваются с сигналом, связанным с пульсом, и 2) чрезвычайно низкая мощность сигнала форма волны, связанной с пульсом, из-за небольшого количества крови (от 2% до 5% от общего количества крови в организме) в сосудистом русле кожи лица и небольшого изменения (~ 5%) объема крови синхронно с сердечно-сосудистый пульс [5].Связанный с импульсами сигнал внедряется в различные другие источники шума (включая изменения цвета, вызванные движением, динамические изменения освещения в мобильных сценариях и т. Д.), Интенсивность которых на несколько порядков выше, чем у связанных с импульсами изменений цвета.

Несколько усилий было предпринято для решения этих двух проблем. Чтобы устранить артефакты отслеживания, вызванные движением, авторы [3, 4, 19] использовали обнаружение лиц и / или отслеживание лиц, чтобы локализовать ограничивающую рамку, охватывающую все лицо на каждом видеокадре.Все пиксели в ограничивающей рамке усредняются для оценки импульса, чтобы сгладить небольшие изменения движения. Однако ограничивающая рамка, локализованная с помощью существующих методов обнаружения / отслеживания лиц, может быть чувствительной к большим движениям головы, изменениям освещения и / или фона и, таким образом, колеблется от кадра к кадру. Следовательно, для достижения высокой точности эти методы требуют, чтобы пользователь не двигал головой во время процесса оценки ЧСС. Более того, ограничивающие рамки лица неизбежно содержат пиксели, не относящиеся к коже, такие как волосы, борода и фон, нарушая истинные сигналы, связанные с пульсом, и приводя к ошибкам.Для устранения этих ограничений в недавних методах [1, 2, 5] использовались современные методы выравнивания лица для точной локализации набора лицевых ориентиров на каждом кадре видео и оценки ЧСС по локальным участкам, включая только пиксели кожи. Например, Li et al. [2] использовал метод подбора карты различий (DRMF) [27] для обнаружения лицевых точек на первом кадре, а затем отслеживал лицевые точки в последующих кадрах с помощью алгоритма Канаде-Лукаса-Томази (KLT) [28].Kumar et al. [5] разделил всю область лица на семь подобластей с помощью алгоритма подбора деформируемого лица [29]. Лам и др. [1] обнаруживал и отслеживал лицевые точки с помощью трекера подбора лицевых ориентиров [30]. Проблема, однако, в том, что существующие методы выравнивания лиц [31–33] зависят от ограничивающей рамки и начальной формы. Большие движения головы, которые действительно происходят в практических сценариях, больше не могут гарантировать сходимость модели формы лица и, как следствие, приводят к большим ошибкам несоосности и ошибкам измерения ЧСС [34].Следовательно, для измерения ЧСС в реалистичных сценариях существует потребность в разработке высокоточного метода выравнивания лица, устойчивого к различным движениям головы.

Чтобы восстановить тонкие импульсные сигналы от смеси различных источников, Xu et al. [4], в предположении, что окружающее освещение остается постоянным в течение периода измерения, использовал разницу частных пикселей каждых двух соседних кадров для имитации связанных с импульсом изменений цвета. Но на практике предположение о постоянном освещении окружающей среды обычно неверно.Чтобы решить эту проблему, Li et al. [2] сегментировал фоновую область видео и вычислил среднее значение зеленого фона в каждом кадре, чтобы сформировать сигнал фонового освещения. Импульсный сигнал был получен путем вычитания фонового сигнала из записанного на видео сигнала лица. Другие методы сформулировали ее как проблему слепого разделения источников (BSS) и применили независимый компонентный анализ (ICA) для извлечения ненаблюдаемого сигнала (то есть импульсного сигнала) из набора наблюдений (т.е. сигналы интенсивности из лицевого видео), которые состоят из линейных смесей нижележащих источников. Например, Poh et al. [3, 19] усредненные значения пикселей красных (R), зеленых (G) и синих (B) трасс в области лица отдельно и использовали сигналы R, G и B в качестве наблюдений ICA для разложения импульсного сигнала. . Вместо использования всех кривых RGB, как [3, 19], авторы [1] предложили использовать только зеленый канал для извлечения импульсного сигнала, основываясь на том факте, что спектры поглощения гемоглобина и оксигемоглобина в крови имеют пики примерно на 520 °. –580 нм [35], что находится в аналогичном диапазоне полосы пропускания зеленого канала [5].Несколько пар локальных пятен случайным образом выбираются из области лица для наблюдений за ICA. Каждая пара патчей используется для вывода гипотезы HR, а гипотеза с наибольшим консенсусом сообщается как окончательная оценка HR. Производительность, достигнутая с помощью [1] на общедоступном наборе данных, превосходит показатели [3, 19] и некоторых других современных методов. Однако случайный выбор пары патчей вряд ли может гарантировать качественный результат, особенно когда количество вставок (то есть патчей, на основе которых может быть получена истинная ЧСС) невелико.Точно так же авторы в [5] использовали только зеленый канал сигнала и улучшили отношение сигнал / шум (SNR), разделив лицо на набор небольших участков на основе точек лицевых ориентиров и динамически назначив веса участкам в соответствии с насколько вероятно, что заплатка может обеспечить точную оценку ЧСС. Однако размер пятна существенно влияет на точность измерения ЧСС [1, 5]. Небольшой участок более устойчив к нежестким изменениям лица (например, мимике), но более чувствителен к ошибкам несоосности; большой участок менее устойчив к нежестким изменениям лица, но более устойчив к смещению.На сегодняшний день не решена проблема динамического определения размера и формы пятна и адаптивного выбора наиболее надежных участков для оценки ЧСС.

В этой статье мы стремимся к надежной и точной оценке ЧСС в реалистичных сценариях, даже когда есть сильное движение головы (например, когда пользователь ходит или говорит) и когда изменения окружающего освещения значительны и очень динамичны (например, когда пользователь смотрит телевизор и т. д.). Во-первых, мы предлагаем совместный метод обнаружения и выравнивания лиц, который может надежно обеспечить точные ориентиры лица даже при больших движениях головы.Вместо того, чтобы определять лицо и локализовать его ориентиры отдельными и независимыми шагами, как это делали большинство существующих методов [1, 2, 5], наш метод предоставляет ограничивающую рамку с начальными лицевыми ориентирами, которые могут гарантировать быструю сходимость от первоначальной предполагаемой формы к фактической форме. даже при наличии больших вариаций позы головы. Во-вторых, мы применяем метод триангуляции Делоне (DT) к локализованным ориентирам, чтобы аппроксимировать нежесткую поверхность лица с помощью набора треугольников. Затем каждый треугольник используется как локальный участок для последующей оценки ЧСС.Поскольку форма каждого треугольника изменяется с нежестким движением лица, чтобы покрыть ту же область кожи, таким образом, наши локальные пятна устойчивы к нежестким движениям. В-третьих, мы предлагаем адаптивный метод выбора участков для фильтрации участков, не относящихся к коже (например, глаз, очков, бород и т. Д.), И выявления надежных участков, которые с большей вероятностью будут полезны для получения правильного импульсного сигнала. То есть наш метод может эффективно удалять потенциальные шумы и, в свою очередь, улучшать SNR. Более конкретно, цветное изображение сначала преобразуется в карту вероятности кожи (SPM) с помощью наивной байесовской модели, где каждый пиксель представляет вероятность того, что он является пикселем кожи.Затем мы вычисляем среднее значение вероятностей кожи в пластыре, чтобы определить, является ли пластырь не кожей, или нет, с помощью пороговой обработки. Участки, размеры которых остаются стабильными по временной оси, считаются надежными участками, которые затем используются для анализа ICA для лучшего восстановления тонких импульсных сигналов и, таким образом, для надежной оценки HR. Таким образом, наш ключевой вклад включает:

Новый метод совместного обнаружения и выравнивания лиц, который обеспечивает надежное и точное выравнивание лица даже при сильных движениях головы, сводя к минимуму артефакты отслеживания при оценке ЧСС.
Адаптивный метод выбора локальных участков, который может эффективно улучшить SNR, отфильтровывая участки, не связанные с кожей, и обнаруживая надежные участки для надежной оценки ЧСС.

Мы тестируем предложенный нами метод на 487 сложных видео из набора данных MAHNOB-HCI [36]. Этот набор данных содержит видео лиц с различными задачами, включая вариации позы головы, выражения лица и динамическое освещение, хорошо имитирующие реалистичные сценарии. Мы сравниваем наш метод с современными методами [1–3] на этом наборе данных, и экспериментальные результаты показывают, что наш метод значительно превосходит [1–3] за счет снижения RMSE на 12% до 63%.Кроме того, мы оценили влияние двух ключевых компонентов нашего метода на самостоятельно собранный набор данных. Экспериментальные результаты показывают, что точное выравнивание лица улучшает общую производительность с 9,2 RMSE до 5,2 RMSE, а адаптивный выбор участка дополнительно снижает RMSE до 2,4.

Методы

Определение проблемы

На видео лица записывается свечение света, отраженного обратно от области лица. кадр видео и временная точка.

В общем, отраженный свет, зарегистрированный видеокамерой, представляет собой сумму двух частей: (i) I ( x , y , t ) — свет, непосредственно отраженный поверхностью кожи, который характеризуется функцией двунаправленного распределения отражательной способности кожи (BRDF) [5], как обозначено оранжевой стрелкой на рис. 1, и (ii) A ( x , y , t ) — свет проходит под кожа, а затем отражается обратно после поглощения различными пигментами в тканях, включая гемоглобин в кровеносных сосудах дермы, меланин в эпидермисе и β -каротин в подкожно-жировой ткани [4], как обозначено красной стрелкой на рис. 1: (1)

В уравнении (1) I ( x , y , t ) в основном полагается на освещение окружающей среды, а A ( x , y , t ) полагается как на освещение окружающей среды, так и на количество света, поглощаемого кожей.Обычно меланин и β -каротин остаются статичными в коже в течение периода видеозаписи, обеспечивая постоянное поглощение света. Каждое сердцебиение изменяет объем крови в сосудах лица. В результате концентрация гемоглобина изменяется синхронно с сердцебиением и, в свою очередь, синхронно изменяет количество поглощения света. Такие изменения поглощения называют сигналом фотоплетизмограммы (ФПГ). Мы определяем A _h ( x , y , t ) как свет, отраженный после поглощения гемоглобином, и A _m ( x , y , y ). t ) как свет, отраженный после поглощения меланином и β -каротином, тогда A ( x , y , t ) можно представить как сумму A _h ( x , y , t ) и A _m ( x , y , t ), как показано в уравнении (2): (2)

Комбинируя уравнения (1) и (2), получаем: (3) где α ( x , y ) p ( t ) = A _h ( x , y , t ) и β 906 , y ) w ( t ) = I ( x , y , t ) + A _m ( x

, y 906 т ).
Уравнение (3) указывает, что интенсивность лицевого видео может быть разложена на два основных сигнала: часть, относящаяся к сигналу PPG, p ( t ) и часть, относящаяся к окружающему освещению, w ( t ). p ( t ) и w ( t ) взвешиваются по факторам, зависящим от местоположения α ( x , y ) и β ( x , y ) соответственно . В частности, α ( x , y ) и β ( x , y ) зависят от интенсивности падающего света, угла падения света и количества пигментов в разных местах. по лицу.Ключевая задача оценки ЧСС из лицевых видео — извлечь p ( t ) из P ( x , y , t ) без предварительного знания о α ( x , ). y ), β ( x , y ) и w ( t ).
Основа предлагаемого способа
Наш метод состоит из четырех ключевых компонентов, обеспечивающих точное решение извлечения p ( t ) из уравнения (3).Рис. 2 иллюстрирует структуру нашего метода.
Во-первых, к каждому видеокадру применяется метод совместного обнаружения и выравнивания лиц для локализации ориентиров на лицах, который устойчив к большим позам головы и выражениям лица (раздел Совместное обнаружение и выравнивание лиц для минимизации артефактов слежения). Во-вторых, на каждом видеокадре мы соединяем лицевые ориентиры с помощью алгоритма DT [37], чтобы сформировать набор треугольников. Каждый треугольник используется как локальный участок, соответствующий уникальному участку кожи. После этого мы адаптивно выбираем подмножество локальных пятен, которые включают только пиксели кожи и с большей вероятностью достигают точной ЧСС (разд.Генерация локальных патчей и адаптивный выбор). Наконец, окончательная оценка HR выводится из всех адаптивных выбранных локальных исправлений с помощью стратегии большинства (раздел «Надежная оценка HR»).
Совместное обнаружение и выравнивание лиц для минимизации артефактов отслеживания
Точное выравнивание лиц при больших движениях головы остается очень сложной задачей, поскольку выравнивание лица зависит от исходной формы лица, начиная с которой получается истинная форма, подходящая для лица.Большинство существующих методов выравнивания лица [31, 32, 38] используют среднюю форму в качестве исходной формы и определяют размер и местоположение исходной формы в соответствии с ограничивающей рамкой. Средняя форма рассчитывается путем усреднения всех форм из обучающих выборок, а ограничивающая рамка предоставляется детектором лиц. Однако, когда в видеокадре представлена большая вариация позы головы, размер и форма исходной формы, определяемой ограничивающей рамкой и средней формой, могут сильно отличаться от фактической формы (как показано в верхней части рис. (а)).Большое несоответствие между исходной формой и фактической формой не могло быть полностью исправлено с помощью последующих итераций, что приводило к большим ошибкам совмещения и артефактам движения при оценке ЧСС.
Рис. 3. Сравнение производительности на основе различных методов вычисления ограничивающей рамки и исходной формы.
(a) При использовании ограничивающего прямоугольника, обеспечиваемого детектором Виолы-Джонса [39], и средней формы для инициализации, ошибка выравнивания велика (т.е. 7,8% (среднее расстояние между двумя точками) / (межзрачковое расстояние)) (b) Использование удобной для выравнивания ограничительной рамки, предоставляемой нашим совместным методом, и использование средней формы в качестве исходной формы уменьшает ошибку выравнивания с 7.От 8% до 2,7%. (c) Дальнейшая замена метода инициализации, основанного на средней форме, нашим совместным методом может дополнительно снизить ошибку до 1,9%.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0197275.g003
Чтобы свести к минимуму ошибки смещения из-за больших движений головы, мы разработали совместный метод обнаружения и совмещения лиц, объединив удобный для совмещения многоцелевой детектор лиц и надежный инициализация выравнивания лиц в единую каскадную структуру. В отличие от традиционного метода обнаружения лиц [39], который рассматривает области лица как положительные обучающие образцы, а не-лицевые изображения как отрицательные образцы, положительный образец, определенный в нашем методе, представляет собой комбинацию области лица и формы, примерно указывающей на позу лица и в противном случае отрицательный образец (как показано на рис. 4).Соответственно, выходной сигнал нашего детектора лица представляет собой комбинацию ограничивающего прямоугольника и примерно выровненной формы лица, которая действует как надежная начальная форма для обеспечения быстрого и точного схождения при последующем выравнивании лица (как показано на рис. 3 (c)).
Рис 4. Определение положительных и отрицательных черт.
Комбинации, обозначенные зелеными линиями, используются для извлечения положительных элементов с индексированной формой, а комбинации, обозначенные красными линиями, используются для извлечения отрицательных элементов.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0197275.g004
На этапе обучения каждая выборка представлена помещением формы S в область изображения x и последующим извлечением объектов с индексированными формами [ 40] на основе ориентиров S из x , где S = ( l ₁, ⋯, l _k, ⋯, l _K ∈) R ^{2 K}, K — количество лицевых точек, а l _k ∈ R ² — 2D-координаты k -й лицевой точки.Элементы с индексированием формы ϕ ( x , S ) вычисляются путем первого случайного выбора пар пикселей в x . Затем для каждого пикселя в паре пикселей он индексируется по его местоположению относительно локальных координат его ближайшей лицевой точки l _k. Пара пикселей с индексированием формы может быть представлена разными способами, и в этой работе мы представляем пару, используя разницу в яркости между двумя пикселями для простоты и эффективности.Для положительных образцов, поскольку его форма S примерно совпадает с его фактической формой, соответствующие индексированные по форме признаки могут хорошо отображать черты лица. С другой стороны, для отрицательных образцов, из-за большого несоответствия между S и фактической формой или отсутствием лица, включенного в x , можно извлечь небольшую репрезентативную информацию для лица. На основе этих обучающих выборок {( x , S )} и функций с индексированием формы { ϕ ( x , S )} мы строим наш детектор лиц с использованием каскадного случайного леса как: (4) где каждый C ⁱ — слабый классификатор, реализованный с использованием дерева решений [41], а C ⁱ ( ϕ ( x , S )) возвращает оценку классификации.Дерево решений состоит из нескольких слоев, и узлы дерева в каждом слое имеют два соответствующих дочерних узла. Каждый узел дерева выбирает одну проиндексированную по форме функцию (то есть пару пикселей) из подмножества всех функций в обучающей выборке, которая может лучше всего классифицировать все обучающие выборки, и каждое дерево решений слабо разделяет положительные и отрицательные результаты по порогу смещения. Детектор лиц изучает набор пороговых значений смещения { θ ⁱ | i = 1, 2,…, N } для всех деревьев решений { C ⁱ} для получения наилучшего разделения.
На этапе тестирования скользящее окно применяется к каждому видеокадру. Каждое скользящее окно x последовательно проходит через слабые классификаторы и немедленно отклоняется всякий раз, когда f ⁱ < θ ⁱ для любых i = 1, 2,…, N . Комбинация ( x , S ), которая достигает наибольшего f ^N как уравнение (5), рассматривается как ограничивающая рамка лица и соответствующая ей исходная форма лица: (5)
После этого метод выравнивания лиц, основанный на локальных двоичных функциях (LBF-fast) [38], берет результаты ( x , S ) из детектора лиц и выполняет выравнивание, как показано на рис. 5.Наша фаза обнаружения очень быстрая, так как большинство негативных областей изображения отклоняются после оценки только нескольких слабых классификаторов и тем временем могут обеспечить начальную форму, которая может обеспечить быстрое и точное выравнивание вместе с ограничивающей рамкой.
Детали реализации.
Чтобы сократить временные затраты на извлечение признаков из одной области x , мы перечисляем конечное число S (т.е. в нашем эксперименте смотрящие влево, вправо и фронтальная форма), чтобы допускать различные позы, когда извлекать элементы с индексированными формами и при этом поддерживать разумную временную сложность.Типичные формы для трех поз { S _i | i = 1, 2, 3} генерируются путем кластеризации форм граней в наборе поездов на основе расстояния Хаусдорфа [42] и получения средних форм из каждого класса в качестве репрезентативных форм { S _i}. Мы извлекли 16 866 положительных и отрицательных характеристик из 2 811 изображений и их зеркальных версий из наборов данных HELEN и LFPW, предоставленных [43].
По сравнению с обычным методом обнаружения лиц, наш совместный метод может обеспечить более удобный для выравнивания ограничивающий прямоугольник.Сравнивая рис. 3 (a) и 3 (b), наш метод может уменьшить ошибку выравнивания с 7,8% до 2,7%. По сравнению с использованием средней формы в качестве инициализации, использование исходной формы, созданной нашим совместным методом, может дополнительно снизить ошибку выравнивания с 2,7% до 1,9% (как показано на рис. 3 (b) и 3 (c)). Формальное определение ошибки юстировки представлено в разд. Сравнение лицевого выравнивания на 300Вт.
Локальная генерация патчей и адаптивный выбор
Учитывая точно локализованные лицевые точки, мы можем создать локальный патч, соединив более трех неповторяющихся точек.Чтобы сгенерированные локальные пятна были нежесткими, устойчивыми к движению и содержали значимые импульсные сигналы, сгенерированные участки должны соответствовать следующим двум правилам:
Размер локального патча должен быть подходящим, ни слишком большим, чтобы избежать частичной окклюзии и быть устойчивым к нежестким движениям, ни слишком маленьким, чтобы быть устойчивым к некоторым ошибкам несоосности.
Локальные исправления не должны перекрывать друг друга, чтобы избежать избыточности.
Мы применяем метод триангуляции Делоне (DT) [37], который вполне может удовлетворять указанным выше правилам для генерации локальных патчей.Алгоритм DT соединяет три лицевые точки, которые находятся на близком расстоянии, и при этом может максимизировать минимальный угол всех углов треугольника. Это требование может гарантировать, что каждый сгенерированный треугольник (т.е. локальный патч) имеет правильный размер. Кроме того, алгоритм DT требует, чтобы никакая лицевая точка не находилась внутри описанной окружности любого локального фрагмента треугольника, что гарантирует, что сгенерированные фрагменты не перекрываются. Образцовые патчи, сгенерированные DT, могут быть визуализированы на шаге 2 на рис. 2.
Два типа локальных пятен могут помешать правильной оценке ЧСС: 1) участки, содержащие большинство пикселей, не относящихся к коже, таких как пиксели, принадлежащие бороде, глазам, очкам и т. Д.2) пятна, размеры которых постоянно меняются из-за движений головы. Например, размер пятен, содержащих веки, периодически изменяется, когда глаза моргают, а участок, содержащий область щек рядом с носом, может частично перекрываться носом при движении головы, что приводит к изменениям размера пятна с течением времени. Эти пропущенные пиксели, вызванные движением головы / выражением лица, приводят к появлению нетривиальных шумов при извлечении необработанных сигналов из патчей и, в свою очередь, вызывают неточность оценки ЧСС, объяснение которой будет дополнительно сформулировано в разд.Надежная оценка HR.
Чтобы удалить пятна, не связанные с кожей, мы строим карту вероятности скин-эффекта (SPM) на основе видеокадра RGB. Сначала мы собираем 78 обучающих изображений, и каждое из них содержит как человеческую кожу, так и фон (то есть области, не связанные с кожей). Мы конвертируем каждое изображение из цветового пространства RGB в цветовое пространство YCbCr , в котором пиксели плотно принадлежат кластеру кожи человека даже для разных рас, в то время как пиксели, не относящиеся к коже, распределяются случайным образом. Мы построили двухмерную гистограмму Cb — Cr цветности телесных цветов, h _кожи ( Cb , Cr ).Каждая запись в ячейке ( Cb , Cr ) гистограммы — это количество пикселей кожи, значение цвета которых равно ( Cb , Cr ). Точно так же мы построили другую гистограмму для всего набора пикселей, h _всего ( Cb , Cr ). Используя правило Байеса, вероятность быть кожей для данного ( Cb , Cr ) цветового вектора выражается как: (6)
p ( Cb , Cr | скин ) и p ( Cb , Cr ) рассчитываются как h _skin ( Cb 906 906, 9064) / N _скин и h _итого ( Cb , Cr ) / N _итого соответственно, где N
номер скина всех пикселей кожи и N _всего — это количество всех пикселей, включая кожу и не кожу.А p ( скин ) аппроксимируется долей наблюдаемых скин-подобных пикселей как p ( skin ) ≅ N _skin/ N _всего. Мы генерируем SPM согласно уравнению (6) для каждого видеокадра. Затем вычисляется среднее значение вероятностей кожи для каждого участка на основе SPM, и те участки, средняя вероятность кожи которых меньше заданного порогового значения (т.е. 0,7 в нашем эксперименте), отфильтровываются как участки, не связанные с кожей.
Во-вторых, мы выбираем участки, размеры которых относительно стабильны для всех кадров видео. Для локального патча, количество пикселей которого в серии из K видеокадров, обозначается как N = ( N ₁, N ₂,…, N _i,… , N _K), где N _i — количество пикселей в i -м видеокадре. N _i — N _{i −1} отражает изменение количества пикселей между двумя кадрами, поэтому мы определяем серию изменения пикселей как C : (7)
Чтобы нормализовать каждую серию изменений пикселей в одном и том же масштабном пространстве, мы взвешиваем каждый элемент в C , в результате получаем: (8)
Несколько образцовых фрагментов и соответствующие им N , C , прямоугольные диаграммы для C и спектральная плотность мощности (PSD) показаны на рисунке 6.Межквартильный диапазон ( IQR ), который рассчитывается как Q 3 — Q 1, где Q 1 и Q 3 являются первым и третьим квартилями, в прямоугольных диаграммах указывает на стабильность размера участка по височная ось. Как видно из рис. 6, чем меньше IQR , тем более очевиден пик и меньше шума PSD. Например, размер первого участка на рис. 6 сильно различается из-за самоокклюзии носа при большом разбросе позы головы.В результате его соответствующая PSD содержит несколько пиков и много шумов, поэтому их не следует использовать в качестве наблюдения ICA для извлечения сигнала PPG. Таким образом, в нашем алгоритме мы вычисляем IQR каждого патча и выбираем только патчи с верхними 50% наименьшего IQR для оценки окончательного HR.
Рис. 6. Четыре локальных фрагмента отбираются, чтобы показать их временной ряд размера фрагмента (единица измерения: пиксели) N, изменение размера фрагмента с течением времени (единица измерения: пиксели) C, прямоугольные диаграммы C и PSD ряда интенсивности пикселей.Серия яркости пикселей равна.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0197275.g006
Надежная оценка персонала
Окончательная оценка HR производится на основе всех этих отобранных локальных пятен со стабильным размером, покрытых оболочкой, посредством стратегии голосования большинством. В частности, для каждого выбранного локального фрагмента мы усредняем интенсивность зеленого канала всех пикселей в этом фрагменте на каждом кадре, чтобы сформировать соответствующее наблюдение необработанного сигнала. Таким образом, все фрагменты дают набор наблюдений, где n обозначает общее количество адаптивно выбранных локальных фрагментов.После этого мы случайным образом выбираем пару наблюдений необработанного сигнала из [1] и решаем следующие уравнения: (9) где ( x , y ) — это индекс пикселя в локальном патче, площадь которого составляет N , то есть,. Оба и являются постоянными, не зависящими от времени.
Мы генерируем гипотезу p ( t ) для каждой пары патчей, решая уравнение (9) с помощью FastICA [44]. Согласно правилу большинства голосов, каждая гипотеза p ( t ) голосует за интервал частот, который содержит наивысший пик в частотной области в диапазоне от 0.От 7 Гц до 4 Гц, а частотный интервал, получивший наибольшее количество голосов, сообщается как окончательная оценка частоты импульсов f _HR. Окончательная оценка HR из видео вычисляется как HR = 60 × f _HR.
Результаты экспериментов
Мы поставили три эксперимента, чтобы оценить наш метод. Во-первых, мы оценили эффективность выравнивания лица на основе нашего совместного метода на общедоступных наборах данных с большими вариациями позы головы, выражениями лица и частичными окклюзиями (разд.Сравнение лицевого выравнивания на 300Вт). Во-вторых, мы количественно оценили влияние двух ключевых компонентов нашего метода — совместное обнаружение и выравнивание и адаптивный выбор патча, используя наш самосборный набор данных, названный набором данных Pose-Variant HR (раздел «Оценка набора данных Pose-Variant HR»). Наконец, мы оценили эффективность нашего метода на большом и всеобъемлющем наборе данных MAHNOB-HCI. В частности, мы сравнили точность нашего метода оценки средней ЧСС для данного видеоклипа с несколькими современными методами [1–3] (разд.Сравнение измерения ЧСС на MAHNOB-HCI). Далее мы кратко опишем наборы данных и метрики оценки, используемые в каждом эксперименте, с указанием соответствующих результатов.
Сравнение выравнивания лиц на 300Вт
Набор данных и показатели оценки.
Мы оценили точность выравнивания, достигаемую нашим совместным методом, используя сложный набор данных 300W [43]. Этот набор данных включает 3837 изображений лиц с крупномасштабными различиями, вариациями позы головы, мимикой и частичными окклюзиями.Для обучения мы использовали ту же конфигурацию, что и в [34, 38, 45]. В частности, мы использовали 3148 обучающих изображений, которые состоят из 337 изображений из AFW, 2000 изображений из обучающего набора HELEN и 811 изображений из обучающего набора LFPW. Зеркальная версия из 3148 изображений также используется для обучения. Мы оценили точность совмещения лиц с использованием 689 изображений, которые состоят из 330 изображений из тестового набора HELEN, 224 изображений из тестового набора LFPW и 135 изображений из iBug. Для выравнивания лица мы использовали модель 68 ориентиров.
Точность совмещения лиц рассчитывается как нормализованная ошибка совмещения, которая представляет собой среднее евклидово расстояние между точками земной поверхности и предсказанными ориентирами, деленное на межглазное расстояние (измеряемое как евклидово расстояние между внешними углами глаз). Средняя нормализованная ошибка используется для количественной оценки производительности нашего совместного метода. Кроме того, будет построена кривая совокупного распределения ошибок (CED), где каждое значение на оси x является нормализованной ошибкой, а значение y каждой точки указывает долю тестовых изображений, для которых нормализованная ошибка меньше значения x .
Результаты.
Для сравнения точности совмещения лиц мы реализовали несколько современных методов, включая CCNF [46], CFAN [33], DRMF [27], GNDPM [47], IFA [31], LBF [38]). , SDM [32], TCDCN [48], PCPR [49], CFSS [45] и Zhu et al. [50]. Для пропущенных лиц во время обнаружения мы использовали предписанные ограничивающие рамки лица, предоставленные в [43], и среднюю форму в качестве начальной формы для справедливого сравнения. Из кривых CED на рис. 7 и результатов сравнения нормализованных ошибок в таблице 1 видно, что наш совместный метод превосходит большинство предыдущих методов и имеет очень схожую производительность с TCDCN.Однако TCDCN использовала глубокие нейронные сети и требовала большого количества обучающих данных со вспомогательными метками, включая пол, выражение лица, внешний вид и т. Д., Что ограничивало его применение в практических сценариях. В частности, благодаря удобному для выравнивания ограничивающему прямоугольнику лица и грубо выровненному начальному решению наш совместный метод обеспечивает значительное улучшение по сравнению с исходным LBF-fast, уменьшая нормированную ошибку с 7,37% до 5,55%, как показано в таблице 1.
Улучшение распознавания лиц и выравнивания лиц с помощью нашего совместного метода позволяет нам извлекать сигналы PPG на основе более точных локальных участков, что приводит к более надежной оценке ЧСС, особенно для лиц с большими вариациями позы.
Настройки параметров
В этом разделе мы проводим два эксперимента для статистического анализа влияния двух пороговых значений для скин-вероятности и IQR соответственно и поиска подходящих пороговых значений для нашего метода. В первом эксперименте мы исключили этап удаления патчей, не связанных с кожей, и использовали патчи, IQR которых находится в пределах и наименьшего IQR среди всех сгенерированных локальных патчей для извлечения PSD. Мы устанавливаем n на разные значения, от 10% до 100%, с шагом 10%.Для каждого n мы вычислили усредненное SNR PSD, полученное из всех пар фрагментов. Обратите внимание, что если для n установлено значение 100%, никакие патчи не будут отфильтрованы на основе IQR. Во втором эксперименте мы исключили этап выбора адаптивного патча на основе IQR-фильтрации и использовали патчи, средняя скин-вероятность которых ниже предопределенного порога м для извлечения PSD. Устанавливаем м на разные значения, от 0,0 до 0,9, с шагом 0,1. Для каждых м рассчитывалось усредненное SNR.Обратите внимание, что если для m установлено значение 0,0, никакие участки не будут отфильтрованы на основе скин-вероятности.
SNR каждой PSD вычисляется, как в [22]. То есть SNR рассчитывается как энергия около истинной частоты (т.е. E _gt) плюс первая гармоника импульсного сигнала (т.е. E _{1 st — h}) деленное на оставшуюся энергию, содержащуюся в спектре (т.е. E _{оставшееся}): (10)
Два эксперимента были проведены с набором данных для проверки, извлеченным из MANNOB-HCI (подробности об этом общедоступном наборе данных представлены в разд.Сравнение измерения ЧСС на MAHNOB-HCI). Чтобы избежать перекрытия между набором данных проверки и набором тестовых данных, используемым в нашей работе, из каждого видео мы вырезали 30-секундный клип, который отличается от 30-секундного клипа для тестирования. На рис. 8 (а) и 8 (б) показаны статистические результаты для первого и второго экспериментов соответственно.
Как видно на рис. 8 (a), когда порог для IQR превышает 70%, SNR PSD резко падает, и SNR достигает достаточно высокого и стабильного значения, когда порог составляет около 50%.На рис. 8 (b) отношение сигнал / шум PSD увеличивается по мере увеличения порога скин-вероятности от 0,0 до 0,7. Дальнейшее увеличение порога до 0,9 может привести к колебаниям значений SNR. Поэтому в нашем эксперименте мы выбрали 0,7 в качестве порога скин-вероятности и 50% в качестве порога IQR для стабильного и достаточно высокого отношения сигнал / шум.
Оценка на наборе данных Pose-Variant HR
Набор данных и показатели оценки.
Мы создали набор данных ЧСС с вариантами позы, записав 20 видеороликов лиц 10 человек в течение 30 секунд с помощью смартфона SAMSUNG G9300 .Видео представлено в 24-битном цвете со скоростью 30 кадров в секунду с разрешением 1920 × 1080. Каждого участника попросили повернуть голову от 10 до 20 раз с большим углом, который находится в диапазоне от -40 ° до 40 °, в основном по оси рыскания во время видеозахват. Истина ЧСС измерялась с помощью коммерческого медицинского сфигмометра OMRON Electronic Sphygmometer HEM-1020 . Поскольку сфигмометр измеряет ЧСС в 5-секундном окне, мы усреднили 6 последовательных эталонных измерений ЧСС для 30-секундного видео, чтобы убедиться, что как наземный метод истинности, так и предлагаемый нами метод измеряют ЧСС на одной и той же длине окна (т.е. 30-е годы). Мы записали по 2 видеоролика для каждого испытуемого: первое видео под названием kineticHR было записано после того, как испытуемый бегал в обычном темпе в течение трех минут, а второе под названием basalHR было записано, когда испытуемый отдыхал. Третий столбец таблицы 2 суммирует характеристики нашего набора данных Pose-Variant HR.
В качестве оценочных показателей мы использовали RMSE и график Блэнда Альтмана. График Блэнда Альтмана используется для количественной оценки согласия между методом на основе видео и контактным методом измерений [51].Пределы согласия 95%, оцениваемые по средней разнице ± 1,96 стандартного отклонения разницы, обеспечивают интервал, в пределах которого 95% различий между измерениями двумя методами. Кроме того, чтобы лучше продемонстрировать разброс ошибок для каждого метода на основе видео, мы использовали ошибку измерения HR _ошибка = HR ^pred — HR ^GT, где HR ^pred и HR ^GT — это значение HR, прогнозируемое с помощью метода на основе видео и наземного HR, и предоставлено среднее значение HR _error, обозначенное как, где N — это количество видео и погрешность измерения для видео i ^th и стандартное отклонение ошибок измерения, обозначенное как SD _e.
Результаты.
Чтобы оценить влияние нашего метода, мы создали базовый метод, заменив наш совместный метод обнаружения и выравнивания лиц исходным LBF-fast для первого шага и удалив третий шаг из нашей структуры, показанной на рис. 2. Рис. показывает сравнение достоверной ЧСС и ЧСС, оцененной базовым методом и нашим, соответственно. Коэффициент корреляции Пирсона базовой линии равен 0,86, а наш — 0,97.
Улучшение двух ключевых компонентов в предложенном алгоритме было дополнительно оценено с использованием графика Бланда Альтмана, как показано на рис.На рис. 10 показано, что почти все оценки HR с помощью предлагаемого метода расположены внутри синих граничных линий, удовлетворяющих 95% -ным пределам согласия, в то время как есть 4 из 20 (т.е. 20%) оценок по базовой линии, расположенной за граничными линиями из-за к плохой оценке лицевых баллов для лиц с большими движениями головы.
Для дальнейшей оценки значения адаптивного выбора пластыря для оценки ЧСС, мы провели эксперимент, в котором мы запускали все процедуры, кроме адаптивного выбора пластыря (т.е. Все процедуры без адаптивного выбора патчей) в наборе данных Pose-Variant. В Таблице 3 представлены его RMSE, а также RMSE для базовых условий и полный предложенный метод (то есть все процедуры). Кроме того, мы провели t-тест, чтобы оценить статистическую значимость улучшений, достигнутых нашим методом. В частности, статистическая значимость обозначается p-значением, p-значение меньше 0,05 указывает на то, что существует значительная разница между двумя наборами результатов, достигнутых разными методами.Как показано в Таблице 3, предлагаемый нами метод значительно превосходит метод «Базовый уровень» (p = 0,0295). При сравнении «Все процедуры без адаптивного выбора патчей» с «Все процедуры» результаты показывают, что адаптивный выбор патча снижает RMSE на 53,8% для всего набора данных (p = 0,0426), что указывает на то, что устранение участков, не связанных с кожей, и Выбор участков со стабильным размером действительно эффективен для надежной оценки ЧСС. Сравнивая производительность «Базового уровня» с «Все процедуры без адаптивного выбора патчей», мы видим, что снижение среднеквадратичного значения, достигаемое методом совместного обнаружения и выравнивания лиц, составляет 39.1% (p = 0,0412).
Сравнение измерения ЧСС на MAHNOB-HCI
Набор данных и показатели оценки.
Хотя на самостоятельно собранном наборе данных Pose-Variant HR наш метод показывает хорошую производительность оценки HR и устойчивость к большой дисперсии позы головы, мы все же хотим продемонстрировать наш метод, ответив на два вопроса: 1) является ли наш метод неизменно устойчивый к более полному набору данных, который содержит различные проблемы, кроме большой дисперсии позы головы для оценки HR (например,грамм. различные оттенки кожи, изменения освещения и выражения лица), хорошо моделирующие реалистичные сценарии, и 2) является ли наш метод стабильно устойчивым на большом наборе данных, который содержит более сотни видеоклипов. Чтобы ответить на эти два вопроса, мы оценили наш метод на общедоступном наборе данных MAHNOB-HCI [36]. Этот набор данных содержит 600 видео лиц, снятых в 24-битном цвете со скоростью 61 кадр в секунду с разрешением 780 × 580 от 30 человек. Сигналы ЭКГ регистрировались с частотой 256 Гц с помощью трех датчиков, прикрепленных к телу каждого участника, что позволяет точно идентифицировать сердцебиение и, следовательно, вычислять истинную ЧСС.Для честного сравнения мы использовали ту же конфигурацию видео, что и [1], т. Е. Выбрав первые 27 человек, что дает в общей сложности 487 видео лиц, 30-секундный клип из каждого видео, от 306 до 2135 кадров, используется для нашего тестовое задание. ЧСС земли-истины рассчитывается с помощью алгоритма обнаружения QRS [52] из части соответствующей ЭКГ второго канала (EXG2, верхний левый угол грудной клетки). Набор данных MAHNOB-HCI представляет различные проблемы для оценки ЧСС, включая большие движения головы, динамические изменения освещения, различные оттенки кожи и частичные окклюзии.Во втором столбце таблицы 2 обобщены характеристики набора данных, а примеры некоторых сложных случаев показаны на рис. 11.
Рис. 11. Примеры сложных случаев в наборе данных MAHNOB-HCI.
Поскольку во время записи видео участники смотрели на мигающий экран, проблема изменения освещения присутствует во всех видео.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0197275.g011
Чтобы продемонстрировать устойчивость нашего метода к различным проблемам, мы реорганизовали MAHNOB-HCI и создали 8 подмножеств путем выборки из MAHNOB-HCI. набор данных.Каждое подмножество состоит из 20 видеоклипов. В соответствии с наиболее распространенной задачей в каждом подмножестве, эти 8 подмножеств называются соответственно Стационарная , Большая поза , Выражение , Со стеклом , С бородой , Белый , Светло-коричневый и Темный коричневый / черный . Для подмножества Stationary видеоклипы собраны из кейсов испытаний Small Pose Variation и Small Expressions в таблице 2.Для подмножества Большая поза видеоклипы в основном содержат большие вариации позы, где головы поворачиваются от -40 ° до 40 ° в основном по оси рыскания. Поскольку количественно измерить выражения лица довольно сложно, подмножество Expression составлено из субъективно выбранных видеоклипов, в которых испытуемые смеются (как показано на рис. 11), хмурятся или удивляются. Мы считаем, что такие 8 подмножеств могут хорошо покрыть почти все возможные проблемы в реалистичных сценариях.
Сначала мы сравнили три метода: базовый уровень, все процедуры без адаптивного выбора патча и все процедуры на 8 подмножествах с использованием графика Блэнда Альтмана, чтобы понять влияние каждого модуля в нашем методе на решение трех проблем (т.е. разные движения, окклюзии и разные оттенки кожи). Затем мы сравнили общую производительность оценки HR на основе нашего метода с тремя современными методами на всех 487 видео из набора данных MAHNOB-HCI, используя RMSE и коэффициент оценки скважины, то есть процент тестовых выборок. абсолютные погрешности которых менее 5 ударов в минуту [1], которые являются широко используемыми метриками оценки для измерения ЧСС.
Результаты.
На рис.12 показано влияние совместного обнаружения и выравнивания лиц и адаптивного выбора патчей на решение проблем, вызванных движениями: 1) артефакты отслеживания, возникающие в результате движений головы (т.е.е. перевод, масштабирование и вращение по вертикали) и 2) выражения лица. Читая графики слева направо, мы можем заметить, что как проблемы, связанные с большой дисперсией позы, так и выражением лица, значительно ухудшают производительность базовой линии. Использование совместного обнаружения и выравнивания лиц, то есть всех процедур без адаптивного выбора патча, может улучшить производительность. Дальнейшая интеграция адаптивного выбора патчей в метод может обеспечить неисключительные улучшения. Как показано на рис. 12, черные точки, соответствующие всем процедурам, плотно сгруппированы, что указывает на то, что более точные лицевые ориентиры и стратегия адаптивного выбора патчей действительно значительно улучшают SNR и делают наш метод устойчивым как к артефактам движения (включая перемещение и вращение), так и к выражению. -артефакты.
Рис. 12. Результаты оценки базового уровня, всех процедур без адаптивного выбора заплат и всех процедур на подмножествах Стационарный , Большая поза и Экспрессия .
Красная линия на каждом графике указывает среднее значение разницы между всеми процедурами и эталоном. Пара пунктирных линий на каждом графике представляет собой среднее значение ± 1,96 σ между всеми процедурами и ссылкой для обозначения диапазона дисперсии.
https: // doi.org / 10.1371 / journal.pone.0197275.g012
Чтобы продемонстрировать устойчивость нашего метода к окклюзиям, главным образом из-за очков и бороды, мы оценили три метода на подмножествах со стеклом и с бородой . Результаты сравнения на рис. 13 показывают, что предлагаемый адаптивный выбор участка обеспечивает очевидное улучшение производительности при сравнении черных точек с оранжевыми и синими точками. Прирост производительности в основном достигается за счет исключения участков с небольшим количеством пикселей кожи, которые могут снизить SNR и, в свою очередь, создать трудности для оценки HR.Напротив, предлагаемая нами модель SPM в стратегии адаптивного выбора исправлений может значительно удалять такие исправления, улучшая конечную производительность.
Рис. 13. Результаты оценки исходного уровня, всех процедур без адаптивного выбора пластыря и всех процедур на подмножествах Со стеклом и С бородой .
Красная линия на каждом графике указывает среднее значение разницы между всеми процедурами и эталоном. Пара пунктирных линий на каждом графике соответствует среднему значению ± 1.96 σ между всеми процедурами и ссылкой для обозначения диапазона дисперсии.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0197275.g013
Для разных оттенков кожи мы оценивали только Все процедуры на подмножествах Белый , Светло-коричневый и Темно-коричневый / черный , поскольку трудно найти образцы видео из набора данных MAHNOB-HCI, которые имеют только вариацию тона кожи без движения и вращения головы, выражения лица или окклюзии.Более того, экспериментальный опыт показал, что вариация позы головы и окклюзии оказывает более значительное влияние на оценку ЧСС, чем вариация тона кожи. Три графика на рис. 14 показывают, что существует высокая степень соответствия между нашим методом и эталоном для всех трех типов различных оттенков кожи.
Рис. 14. Результаты оценки всех процедур на подмножествах Белый , Светло-коричневый и Темно-коричневый / черный .
Красная линия на каждом графике указывает среднее значение разницы между всеми процедурами и эталоном.Пара пунктирных линий на каждом графике представляет собой среднее значение ± 1,96 σ между всеми процедурами и ссылкой для обозначения диапазона дисперсии.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0197275.g014
Следует отметить, что устойчивость нашего метода к изменениям освещенности, что является важной проблемой в реалистичных сценариях, уже была продемонстрирована среди всех экспериментов выше. , поскольку все участники смотрели на мигающий экран во время записи видео.Подводя итог, можно сказать, что для решения более разнообразных задач в реалистичных сценариях, включая большие варианты позы, выражения лица, частичные окклюзии и разные оттенки кожи, наш метод демонстрирует стабильно устойчивую производительность благодаря более надежным импульсным сигналам, извлекаемым с помощью предлагаемого совместного обнаружения и выравнивания лица и адаптивного патча. стратегия выбора.
Чтобы ответить на вопрос, является ли наш метод стабильно устойчивым на большом наборе данных, который содержит более сотни видеоклипов, мы оценили наш метод на всех 487 видеоклипах из набора данных MAHNOB-HCI, и такое количество видео в ~ 30 раз больше чем самостоятельно собранный набор данных Pose-Variant HR.Кроме того, мы сравнили наш метод с тремя современными методами оценки ЧСС, включая метод оценки ЧСС на основе обнаружения лиц, то есть Poh3011 [3], и два метода на основе выравнивания лиц, то есть Li2014 [2] и Lam2015 [ 1]. Li2014 и Lam2015 приняли аналогичную идею, которая отслеживает фиксированное локальное пятно на лице вокруг носа и рта на основе выравнивания лица для оценки ЧСС. В таблице 4 представлены экспериментальные результаты.
Неудивительно, что методы на основе выравнивания лиц (Li2014 и Lam2015) обеспечивают лучшую производительность, чем метод на основе обнаружения лиц (Poh3011), поскольку пиксели, не связанные с кожей, которые имеют негативное влияние на извлечение PPG, в некоторых случаях исключаются. путем выбора конкретной локальной области лица на основе ориентиров, полученных при выравнивании лица.Для двух методов, основанных на выравнивании лиц, Li2014 использовал только одну предопределенную маску неправильной формы, которая может не оценить ЧСС, когда в маске много источников шума (например, бороды), в то время как Lam2015 извлекал PPG-сигналы из нескольких локальных участков и объединял их. их оценки HR по схеме большинства голосов для окончательного HR, повышая надежность оценки HR.
По сравнению с Lam2015 [1], FastICA намного проще идентифицировать правильный PPG-сигнал в нашем методе по трем причинам: 1) локальные патчи генерируются на основе более точных лицевых ориентиров, что сводит к минимуму неблагоприятное влияние артефактов слежения, 2) участки, не относящиеся к коже, включая глаза, стекло и участки с бородой, исключаются, и невозможно восстановить правильные сигналы из таких участков, и 3) ненадежные участки отклоняются путем выбора только участков стабильного размера на временной шкале, обеспечивая необработанные сигналы с относительно высоким SNR для надежной оценки HR.Более конкретно, движение головы / выражение лица может вызвать нетривиальное количество недостающих пикселей в локальных участках и, в свою очередь, сделать два коэффициента в уравнении (9) переменными, изменяющимися во времени, что приведет к неточности при решении уравнения (9) с использованием ICA. Подводя итог, можно сказать, что наш метод может удалить как можно больше выбросов (то есть локальных патчей, производящих необработанные сигналы с низким отношением сигнал / шум) и, следовательно, квадратично повысить вероятность выбора пары вставных патчей для получения правильного сигнала PPG с помощью FastICA. Соответственно, даже с учетом ошибок измерения и разрешения сигналов ЭКГ, среднеквадратичное значение 8.9 ударов в минуту, достигнутые Lam2015, считались результатом, близким к насыщению, наш метод по-прежнему обеспечивает снижение RMSE еще на 12%, что демонстрирует эффективность нашего совместного метода обнаружения и выравнивания для обработки больших вариаций позы и адаптивного выбора патчей для обнаружения полезных патчей.
Обращает на себя внимание недавняя работа Тулякова et. al. [20] также продемонстрировал высочайшую производительность на наборе данных MAHNOB-HCI, но мы не сравнивали наш метод напрямую с их, в основном по двум причинам.Во-первых, они приняли старую видео-конфигурацию набора данных MAHNOB-HCI, которая содержит 527 видео, и мы больше не можем воспроизводить такую конфигурацию, поскольку набор данных MAHNOB-HCI время от времени обновлялся. Во-вторых, нет выпущенного исходного кода, и довольно сложно повторно реализовать их работу из-за отсутствия деталей реализации и конфигураций параметров их метода. Однако мы все же можем провести косвенное сравнение нашего метода с [20]. Мы считаем, что новая конфигурация видео, используемая в нашей работе, является более сложной, чем старая, поскольку Poh3011 [3] и Li2014 [2] оценили свои методы на MAHNOB-HCI как старых, так и новых конфигураций.Результаты, представленные в [1], показывают, что производительность Poh3011 [3] и Li2014 [2] в старой конфигурации намного лучше, чем в новой конфигурации (RMSE 13,6 bpm и 7,62 bpm соответственно на старой и RMSE 21,3 и 15,0 уд / мин соответственно на новой конфигурации). Несмотря на более сложные случаи в нашей конфигурации, наш метод по-прежнему обеспечивает производительность, близкую к значению RMSE к [20], у которого RMSE в старой и более простой конфигурации видео составляет 6,32 ударов в минуту.
На рис. 15 показаны результаты сравнения ЧСС, измеренной нашим методом, и ЧСС, полученной на основании набора данных MAHNOB-HCI с новой конфигурацией видео.Коэффициент корреляции Пирсона составляет 0,84, что означает, что общая оценка HR хорошо коррелирует с истиной. Более того, мы проверили выбросы в нашей оценке HR и обнаружили, что сбой обычно происходит, когда лица участников в значительной степени закрыты руками или даже за пределами экрана.
Заключение и будущая работа
В этом исследовании мы представляем метод оценки ЧСС, который может надежно и точно измерить ЧСС человека по видео лица при больших движениях головы, мимике, частичной окклюзии лица или динамическом освещении.Во-первых, в нашем методе используется совместное обнаружение лиц и метод выравнивания, включающий хорошо спроектированный многоцелевой детектор лиц с инициализацией выравнивания лиц в единой каскадной структуре. Совместный процесс может обеспечить быстрое и точное схождение выравнивания лица. По сравнению с современными методами выравнивания, предложенный метод соединения обеспечивает повышение точности на 25% и, в свою очередь, значительно снижает артефакты движения для оценки ЧСС. Во-вторых, алгоритм DT применяется для создания треугольных неперекрывающихся локальных участков путем соединения локализованных ориентиров, уменьшая негативные эффекты нежестких движений.Затем создается SPM для фильтрации не связанных с кожей участков, а оставшиеся участки, размеры которых остаются стабильными по временной оси, адаптивно выбираются для извлечения сигналов PPG. Экспериментальные результаты на самостоятельно собранном наборе данных Pose-Variant HR и более крупном и всеобъемлющем наборе данных MAHNOB-HCI последовательно продемонстрировали превосходную производительность нашего метода по сравнению с современными методами в реалистичных сценариях.
В дополнение к оценке средней ЧСС для данного видео, наш метод может также извлекать другие жизненно важные сигналы с небольшими изменениями.Например, мы можем усреднить все необработанные сигналы, которые голосуют за окончательную оценку ЧСС, и получить импульсный сигнал путем фильтрации усредненного сигнала с использованием полосового фильтра. Импульсный сигнал может предоставлять больше информации помимо ЧСС, например вариабельность сердечного ритма (ВСР). Мы продолжим исследовать эту идею в нашей будущей работе.
Благодарности
Работа поддержана грантом Национального фонда естественных наук Китая 61502188.
Ссылки
1.Лам А., Куно Ю. Надежное измерение сердечного ритма по видео с использованием выбранных случайных фрагментов. В: Материалы Международной конференции IEEE по компьютерному зрению; 2015. с. 3640–3648.
2. Ли Икс, Чен Дж., Чжао Дж., Пиетикайнен М. Удаленное измерение сердечного ритма по видео с лица в реалистичных ситуациях. В: Материалы конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов; 2014. с. 4264–4271.
3. Пох MZ, McDuff DJ, Пикард RW. Достижения в бесконтактных многопараметрических физиологических измерениях с помощью веб-камеры.IEEE Trans Biomed Eng. 2011; 58 (1): 7–11. pmid: 20952328
4. Сюй С., Сун Л., Роде Г.К. Надежная и эффективная оценка пульса сердечного ритма по видео. Биомед Опт Экспресс. 2014. 5 (4): 1124–1135. pmid: 24761294
5. Кумар М., Верарагхаван А., Сабхарвал А. DistancePPG: Надежный бесконтактный мониторинг основных показателей жизнедеятельности с помощью камеры. Биомед Опт Экспресс. 2015; 6 (5): 1565–1588. pmid: 26137365
6. Ю Дж, Бхагаватула В., Пьюри В., Чжан Д. Гость Редакция: Мультимедийное здравоохранение.Транзакции IEEE в мультимедиа. 2016; 18 (10): 1925–1928.
7. Зигерт Ю., Цзян Х, Криг В., Бартоломеус С. Связь записей на основе классификации с псевдонимизированными данными для эпидемиологических реестров рака. Транзакции IEEE в мультимедиа. 2016; 18 (10): 1929–1941.
8. Alaa AM, Moon KH, Hsu W., van der Schaar M. ConfidentCare: система поддержки принятия клинических решений для персонализированного скрининга рака груди. Транзакции IEEE в мультимедиа. 2016; 18 (10): 1942–1955.
9. Dimoulas CA. Аудиовизуальный пространственно-звуковой анализ средствами локализации звука и визуализации: мультимедийная система здравоохранения в картировании звука в брюшной полости. Транзакции IEEE в мультимедиа. 2016; 18 (10): 1969–1976.
10. Guo Y, Tao D, Cheng J, Dougherty A, Li Y, Yue K и др. Дискриминантные проекции тензорного многообразия для распознавания человеческой деятельности на основе ускорения. Транзакции IEEE в мультимедиа. 2016; 18 (10): 1977–1987.
11. Фэн Цюй, Чжоу Ю.Комбинированное разреженное представление ядра для распознавания заболеваний. Транзакции IEEE в мультимедиа. 2016; 18 (10): 1956–1968.
12. Ким Б.С., Ю СК. Уменьшение артефактов движения в фотоплетизмографии с использованием независимого компонентного анализа. Сделки IEEE по биомедицинской инженерии. 2006. 53 (3): 566–568. pmid: 16532785
13. Zhang Z, Pi Z, Liu B. TROIKA: Общая схема мониторинга сердечного ритма с использованием фотоплетизмографических сигналов типа запястья во время интенсивных физических упражнений.IEEE Transactions по биомедицинской инженерии. 2015; 62 (2): 522–531. pmid: 25252274
14. Аллен Дж. Фотоплетизмография и ее применение в клинических физиологических измерениях. Физиологическое измерение. 2007; 28 (3): R1. pmid: 17322588
15. Ху С., Азорин-Перис В., Чжэн Дж. Оптико-физиологическое моделирование применительно к фотоплетизмографической оценке сердечно-сосудистой системы. Журнал медицинской инженерии. 2013. 4 (4): 505–528. pmid: 24287429
16. Балакришнан Г., Дюран Ф., Гуттаг Дж.Обнаружение пульса по движениям головы на видео. В: Материалы конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов; 2013. с. 3430–3437.
17. Verkruysse W, Svaasand LO, Nelson JS. Дистанционная плетизмографическая визуализация при окружающем освещении. Opt Express. 2008. 16 (26): 21434–21445. pmid: 173
18. Квон С., Ким Х, Пак К.С. Подтверждение извлечения частоты пульса с помощью видеоизображения на встроенной системе камеры смартфона. В: Ежегодная международная конференция 2012 IEEE Engineering in Medicine and Biology Society.IEEE; 2012. с. 2174–2177.
19. Пох MZ, McDuff DJ, Пикард RW. Бесконтактное автоматическое измерение пульса сердца с использованием видеоизображения и слепого разделения источников. Opt Express. 2010. 18 (10): 10762–10774. pmid: 20588929
20. Туляков С., Аламеда-Пинеда X, Риччи Е., Инь Л., Кон Дж. Ф., Себе Н. Самоадаптивное заполнение матрицы для оценки частоты сердечных сокращений по видео с лица в реальных условиях. В: Материалы конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов; 2016 г.п. 2396–2404.
21. Морено Дж., Рамос-Кастро Дж., Мовеллан Дж., Паррадо Э., Родас Дж., Капдевила Л. Фотоплетизмография на основе видео лица для определения ВСР в состоянии покоя. Международный журнал спортивной медицины. 2015; 36 (06): 474–480. pmid: 25700104
22. de Haan G, Jeanne V. Надежная частота следования импульсов от rPPG на основе цветности. IEEE Trans Biomed Eng. 2013. 60 (10): 2878–2886. pmid: 23744659
23. Хуан Ц., Ян Х, Ченг КТТ. Точное и эффективное измерение пульса с помощью видео с лица на смартфоне.В: Зимняя конференция IEEE 2016 по приложениям компьютерного зрения (WACV). IEEE; 2016. с. 1–8.
24. Де Хаан Дж., Ван Лест А. Повышенная устойчивость удаленного PPG к движению за счет использования сигнатуры пульса объема крови. Физиологическое измерение. 2014; 35 (9): 1913. pmid: 25159049
25. Ван В., Стуйк С., Де Хаан Г. Использование пространственной избыточности датчика изображения для устойчивой к движению rppg. IEEE Transactions по биомедицинской инженерии. 2015; 62 (2): 415–425. pmid: 25216474
26.Фанелли Дж., Галл Дж., Ромсдорфер Х., Вайз Т., Ван Гул Л. Трехмерный аудиовизуальный корпус аффективной коммуникации. Транзакции IEEE в мультимедиа. 2010. 12 (6): 591–598.
27. Астана А., Зафейриу С., Ченг С., Пантик М. Надежная карта дискриминантной реакции, подходящая для локальных моделей с ограничениями. В: Материалы конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов; 2013. с. 3444–3451.
28. Томаси Ч., Канаде Т. Обнаружение и отслеживание точечных объектов.Школа компьютерных наук, Carnegie Mellon Univ. Питтсбург; 1991.
29. Сараги Дж. М., Люси С., Кон Дж. Ф. Подгонка деформируемой модели с помощью регуляризованного среднего сдвига ориентира. Международный журнал компьютерного зрения. 2011. 91 (2): 200–215.
30. Ю X, Хуанг Дж, Чжан С., Ян В., Metaxas DN. Безпозиционная подгонка лицевых ориентиров с помощью оптимизированного сочетания деталей и каскадной модели деформируемой формы. В: Материалы Международной конференции IEEE по компьютерному зрению; 2013.п. 1944–1951.
31. Астана А., Зафейриу С., Ченг С., Пантик М. Постепенное выравнивание лица в дикой природе. В: Материалы конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов; 2014. с. 1859–1866 гг.
32. Xiong X, De la Torre F. Метод спуска с учителем и его применение для выравнивания забоя. В: Материалы конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов; 2013. с. 532–539.
33. Чжан Дж., Шань С., Кан М., Чен Х.Сети автокодирования (cfan) с грубым и точным кодированием для выравнивания лиц в реальном времени. В: Европейская конференция по компьютерному зрению. Springer; 2014. с. 1–16.
34. Ян Х, Мо В., Чжан И, Патры И., Гунес Х, Робинсон П. Выравнивание лица с помощью оценки позы головы. В: Труды Британской конференции по машинному зрению (BMVC). BMVA Press; 2015. с. 130.1–130.13.
35. Horecker BL. Спектры поглощения гемоглобина и его производных в видимой и ближней инфракрасной областях.J biol Chem. 1943. 148 (1): 173–183.
36. Soleymani M, Lichtenauer J, Pun T, Pantic M. Мультимодальная база данных для распознавания аффектов и неявного тегирования. IEEE Transactions on Affective Computing. 2012. 3 (1): 42–55.
37. Lee DT, Schachter BJ. Два алгоритма построения триангуляции Делоне. Международный журнал компьютерных и информационных наук. 1980. 9 (3): 219–242.
38. Ren S, Cao X, Wei Y, Sun J. Выравнивание лиц со скоростью 3000 кадров в секунду посредством регрессии локальных двоичных функций.В: Материалы конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов; 2014. с. 1685–1692.
39. Виола П., Джонс М. Быстрое обнаружение объектов с использованием усиленного каскада простых функций. В: Computer Vision and Pattern Recognition, 2001. CVPR 2001. Proceedings of the 2001 IEEE Computer Society Conference on. т. 1. IEEE; 2001. с. I – 511.
40. Цао Х, Вэй И, Вэнь Ф, Сунь Дж. Выравнивание лица с помощью явной регрессии формы. Международный журнал компьютерного зрения.2014; 107 (2): 177–190.
41. Loh WY. Деревья классификации и регрессии. Междисциплинарные обзоры Wiley: интеллектуальный анализ данных и открытие знаний. 2011; 1 (1): 14–23.
42. Huttenlocher DP, Klanderman GA, Rucklidge WJ. Сравнение изображений с использованием расстояния Хаусдорфа. IEEE Transactions по анализу образов и машинному интеллекту. 1993. 15 (9): 850–863.
43. Sagonas C, Tzimiropoulos G, Zafeiriou S, Pantic M. 300 сталкиваются с проблемой в дикой природе: первой проблемой локализации лицевых ориентиров.В: Материалы Международной конференции IEEE по семинарам по компьютерному зрению; 2013. с. 397–403.
44. Хювяринен А., Оя Э. Независимый компонентный анализ: алгоритмы и приложения. Нейронные сети. 2000. 13 (4): 411–430. pmid: 10946390
45. Zhu S, Li C, Change Loy C, Tang X. Выравнивание лица с помощью поиска от грубого до тонкого. В: Материалы конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов; 2015. с. 4998–5006.
46. Балтрушайтис Т, Робинсон П., Моренси Л.П.Непрерывные условные нейронные поля для структурированной регрессии. В: Компьютерное зрение – ECCV 2014. Springer; 2014. с. 593–608.
47. Цимиропулос Г., Пантик М. Модели деформируемых деталей Гаусса-Ньютона для выравнивания лица в естественных условиях. В: Материалы конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов; 2014. с. 1851–1858 гг.
48. Zhang Z, Luo P, Loy CC, Tang X. Обнаружение лицевых ориентиров с помощью глубокого многозадачного обучения. В: Европейская конференция по компьютерному зрению.Springer; 2014. с. 94–108.
49. Burgos-Artizzu XP, Perona P, Dollár P. Оценка точных ориентиров лица при окклюзии. В: Материалы Международной конференции IEEE по компьютерному зрению; 2013. с. 1513–1520.
50. Чжу X, Раманан Д. Обнаружение лиц, оценка позы и определение местоположения ориентира в дикой природе. В: Компьютерное зрение и распознавание образов (CVPR), Конференция IEEE 2012 г. IEEE; 2012. с. 2879–2886.
51. Бланд Дж. М., Альтман Д. Г..Согласованность измерений в сравнительных исследованиях методов. Статистические методы в медицинских исследованиях. 1999. 8 (2): 135–160. pmid: 10501650
52. Пан Дж., Томпкинс В.Дж. Алгоритм обнаружения QRS в реальном времени. Сделки IEEE по биомедицинской инженерии. 1985; (3): 230–236. pmid: 3997178
7DAYS Go Vegan Red Day Tone Alignment Tomato Sheet Маска для лица Суббота 25 г — Маска для выравнивания тона и увлажнения
7DAYS Go Vegan Red Day Tone Alignment Tomato Sheet Маска для лица Суббота 25 г — Маска для выравнивания тона и увлажнения — Vita4you перенаправляется в течение нескольких секунд.
Магазин не будет работать корректно в случае, если куки отключены.
Похоже, в вашем браузере отключен JavaScript. Для наилучшей работы с нашим сайтом обязательно включите Javascript в своем браузере.
Задать вопрос
Специальная цена 3,59 € Обычная цена 3,99 €
Поставка / отгрузка
Отгрузка товаров производится во все регионы Греции с помощью компании Geniki Taxydromiki Courier, а в Салоники — в сотрудничестве с компанией ACS Courier.Отгрузка товара осуществляется в течении 1-3 рабочих дней, в зависимости от наличия товара.
Платеж
Оплата вашего заказа будет произведена до или после доставки товара и может быть произведена одним из следующих способов оплаты:
Прием и оплата в нашем центральном магазине , без наценки. Адрес: K.Karamanli 62 & A.Veloyxioti 33A Ag. Иоаннис, Каламария Салоники (Почтовый индекс: 55135).Телефон: 2310 444422
Оплата товаров при доставке в выбранное вами место (дом, офис) или из официальных курьерских магазинов — с доплатой 1,90 €
С помощью депозита / перевода на банковский счет компании (в любом магазине или через электронный банкинг). Банки-партнеры: Eurobank, Alpha Bank, Piraeus Bank, Национальный банк Греции и Банк Кипра
С кредитной картой
С системой безопасных платежей PayPal
Стоимость доставки
Для заказов, стоимость и вес продукта не превышает 39 евро и 4 кг , транспортные расходы составляют 2 евро.
Для заказов, стоимость которых на больше 39 евро и вес продукта меньше 4 кг, транспортные расходы не взимаются.
В любом другом случае, если вес продукта для заказа превышает 4 кг , взимается дополнительная плата в размере 0,90 € за каждый дополнительный кг.
Возврат товара
Возврат товаров принимается в течение 14 дней с момента получения, если товары находятся в хорошем состоянии и упаковка не распечатана.Возврат продукции сопровождается возвратом соответствующего документа.
Купите на сумму более 50 евро бесплатно один La Roche Posay Lipikar Baume AP + 75 мл. * Только для онлайн-заказов
Преимущества Πλήρη 12.000 κωδικών наличие мест
Καθημέρινή εξυπηρέτηση από επιστημονικό προσωπικό
100% επιστροφή χρημάτων
Αποστολή στο εξωτερικό
Δωρεάν μεταφορικά άνω των 39 €
Описание товара
Маска для лица
Сбалансирует недостатки и увлажняет
Для комбинированной кожи, склонной к акне
98% натуральные ингредиенты
Подходит для веганов
Не тестировалось на животных
7DAYS Go Vegan Red Day Tone Alignment Tomato Sheet Face Mask Saturday — это сертифицированная косметическая маска для лица из листьев растительного происхождения, на 98% состоящая из натуральных ингредиентов, для выравнивания тона, увлажнения и жизненной силы.
Экстракты помидоров и свеклы увлажняют, скрывают прошлые «преступления» и недостатки кожи, а улучшают цвет лица . Экстракты ламинарии и имбиря дадут вам заряд микроэлементов, минералов и витаминов, взорвав бомбу страсти и любви на первом свидании.
Инструкция по применению
Удалить макияж.
Нанесите маску и оставьте на 10-15 минут .
Ополосните лицо водой.
При желании оставьте остатки на лице.
Подходит для веганов
Подходит для вегетарианцев
Без жестокости
Синтез реалистичного изображения на основе выравнивания ориентиров лица
Мы предлагаем алгоритм замены лица на основе изображения, который можно использовать для замены лицо на контрольном изображении с той же формой и чертами лица, что и исходное лицо. Сначала выполняется выравнивание лица на основе группы обнаруженных ориентиров на лице, чтобы выровненное входное лицо и эталонное лицо были согласованными по размеру и положению.Во-вторых, представлен алгоритм деформации изображения, основанный на триангуляции, для настройки эталонного лица и его фона в соответствии с выровненными входными гранями. Чтобы добиться более точной замены лиц, вводится алгоритм анализа лиц для реализации точного обнаружения областей интереса лица, а затем область интереса лица в эталонном изображении заменяется входной областью интереса лица. Наконец, применяется алгоритм редактирования изображения Пуассона для реализации граничной обработки и цветокоррекции между областью замены и исходным фоном, после чего получается окончательный результат замены лица.В ходе экспериментов мы сравниваем наш метод с другими алгоритмами смены лица и проводим качественный и количественный анализ, чтобы оценить реальность и достоверность замененного лица. Результаты анализа показывают, что наш метод имеет некоторые преимущества в общей производительности эффекта подкачки.
1. Введение
Синтез лиц относится к технологии обработки изображений автоматического слияния двух или более разных лиц в одно лицо, которая широко используется в областях синтеза видео, защиты конфиденциальности, улучшения изображения и развлекательных приложений.Например, когда мы хотим поделиться некоторыми интересными вещами в социальных сетях, мы можем использовать технику синтеза лица, которую можно рассматривать как сочетание черт и деталей лица, чтобы соответствующим образом изменить нашу внешность без утечки информации о конфиденциальности. Как еще один тип слияния лиц, смена лица объединяет некоторые части лица одного человека с другими частями лица другого, чтобы сформировать новое изображение лица. Например, в приложении визуализации виртуальной прически область лица клиента может быть объединена с областями волос на изображениях модели для формирования новых фотографий, так что клиенты могут виртуально просматривать свои фигуры с разными прическами.Эта статья посвящена проблеме смены лица в приложениях виртуального просмотра прически и одевания. Наш основной вклад в предложенный алгоритм включает следующее: (1) создание конвейера обмена лицами, который объединяет некоторые модули, основанные на обучении, в традиционный подход, основанный на замене, (2) улучшение ощущения реальности и надежности синтезируемого лица на основе о точном обнаружении лицевых ориентиров и (3) проблема окклюзии лица может быть решена путем введения точного алгоритма анализа лица.
2. Сопутствующие работы
Существующие алгоритмы замены лиц можно условно разделить на три категории: основанные на замене, основанные на модели и основанные на обучении. Метод на основе замены обычно заменяет область лица в эталонном изображении входной областью лица, а затем применяет некоторые методы обработки изображения для улучшения реального смысла синтезированного изображения. Bitouk et al. [1] построил набор изображений лица с различными выражениями, формами лиц и позами, и алгоритм мог автоматически выбрать наиболее похожее эталонное лицо из набора изображений для замены лица.Хотя этот метод может уменьшить влияние различий в выражении лица, форме лица и позе, применение алгоритма ограничено, поскольку пользователи не могут самостоятельно выбрать любимое эталонное изображение лица. Махаджан и др. [2] установили изображение-маску черт лица, а затем покрытое маской изображение было прикреплено к эталонному изображению, чтобы добиться смены лица. Но выбранное изображение маски, которое может покрывать только черты лица, не может сохранить другие черты лица, такие как морщины, текстуры, цвета кожи и деформации мышц.Кроме того, этот метод требует, чтобы пользователи носили интерактивные инструкции во время работы, что значительно снижает практичность алгоритма.
В подходе, основанном на моделях [3], устанавливается двухмерная или трехмерная параметрическая модель признаков для представления человеческого лица, а параметры и особенности хорошо подстраиваются под входное изображение. Затем по эталонному изображению выполняется реконструкция лица по результату настройки параметров модели. Ранняя работа, представленная Blanz и Volker et al.[4] использовали 3D-модель для оценки формы лица и позы, что улучшило недостаток неудовлетворительного выполнения синтеза из-за освещения и перспективы. Однако алгоритм требует трехмерной входной модели и ручной инициализации для получения лучшего результата, что, несомненно, требует более строгих требований к сбору данных. Wang et al. [5] предложил алгоритм, основанный на активной кажущейся модели (AAM). При использовании хорошо обученного AAM смена лиц выполняется в два этапа: подгонка модели и составление компонентов.Но для этого метода необходимо вручную указать ROI лица и определенное количество изображений лиц для обучения модели. Lin et al. [6] представили метод построения 3D-модели на основе фронтального изображения лица для работы с различными ракурсами эталонного изображения и входного изображения. Но реконструированная модель не отражает точно характеристики исходного лица и требует слишком много времени для вычисления.
В большинстве моделей, основанных на обучении, опорное изображение преобразуется в синтезированное изображение лица путем обучения генеративной нейронной сети, которая содержит информацию входного изображения.Коршунова и др. [7] предложили модель, основанную на свёрточной нейронной сети, которая может заменять эталонную грань на входную, сохраняя при этом позу, выражение и освещение первой. Хотя этот метод [7] имеет некоторые преимущества с точки зрения реальности, он требует большого количества обучающих данных и большого объема вычислений, а обученная сеть работает только для одного человека. Кроме того, технология gan (генеративные состязательные сети) также может быть использована для создания синтетических изображений лиц [8].Этот метод заменяет представление лица в латентном пространстве, а затем восстанавливает все изображение лица с помощью модели гана с разделением на области. Однако эта модель должна создавать большой набор данных изображения лица с метками синтаксического анализа на уровне пикселей, при этом слегка ухудшая качество синтетического изображения.
Прежде всего, подход, основанный на замене, прост и быстр, но чувствителен к изменениям позы и перспективы. Модельный метод может эффективно решить перспективную задачу; однако обычно требуется сбор трехмерных данных о лицах, а надежность — это не то, что нужно.Подход, основанный на обучении, может создавать вполне реальное и естественное синтетическое изображение лица, хотя обычно требует большого количества обучающих данных и имеет больше ограничений на вводимые и контрольные лица. Основываясь на всестороннем рассмотрении характеристик вышеупомянутых трех методов, алгоритм замены лица, поддерживаемый выравниванием лицевых ориентиров, предлагается в рамках структуры на основе замены.
Кроме того, в наших методах были применены другие широко используемые алгоритмы для достижения лучших результатов, такие как определение лицевых ориентиров [9, 10], сегментация области лица [11, 12] и деформация лица [13].И мы подробно расскажем, как эти алгоритмы применяются в разделе методов.
3. Метод
Алгоритм состоит из трех шагов: выравнивание граней, деформация и замена. Точность и надежность алгоритма повышены за счет введения некоторых модулей, основанных на обучении, таких как обнаружение лицевых ориентиров и анализ лиц.
3.1. Конвейер замены лиц
Хотя замена лиц кажется несложной и практичной, тщательно продуманная последовательность алгоритмов все же влияет на реализацию конечного результата.Конвейер предлагаемого алгоритма начинается с двух каналов, которые в конечном итоге сливаются в один, как показано на рисунке 1. Сначала входное изображение выравнивается с эталонным изображением на основе алгоритма обнаружения лицевых ориентиров. Во-вторых, эталонное изображение деформируется, чтобы оно соответствовало выровненной грани входного изображения. С помощью усовершенствованного алгоритма анализа лица на следующем этапе области интереса лица извлекаются из выровненного входного изображения и деформированного эталонного изображения соответственно. Наконец, вводятся некоторые общие шаги по замене лица и цветокоррекции для создания окончательного составного изображения лица.Подводя итог, предлагаемый алгоритм будет продемонстрирован в трех частях: выравнивание лица, деформация лица и замена лица.

3.2. Выравнивание лица
В качестве первого шага замены лица выравнивание относится к выравниванию входного изображения лица и эталонного изображения лица по размеру и направлению. Для обнаружения лиц на изображениях мы применяем соответствующие методы, описанные в статье [14], в которой предлагается новая структура множественного разреженного представления для визуального отслеживания для обнаружения лиц на изображениях.Помимо увеличения скорости алгоритма, применение разреженного кодирования и изучения словаря также позволяет этим методам получать больше знаний из относительно меньшего количества выборочных данных. Затем мы извлекаем несколько устойчивых ключевых точек из изображений, чтобы отметить лица, что называется обнаружением лицевых ориентиров (сокращенно FLD). В этой статье мы используем популярный алгоритм FLD [9, 15], основанный на ансамбле деревьев регрессии для обнаружения лицевых ориентиров, как показано на рисунке 2 (a). Мы используем этот метод, основанный на нашей реализации.Каждая контрольная точка симметрична другой точке относительно центральной оси лица, например, и, и. Точки, расположенные на центральной оси, симметричны друг другу, например, и. Чтобы оценить поворот между входной и опорной гранью, необходимо предварительно выделить центральную ось входной грани. Согласно базовому определению, центральная ось может быть оценена на основе процедуры оптимизации, как где — отображение относительно линии. Уравнение (1) указывает, что центральной осью должна быть линия, которая оптимизирует симметрию всех 68 обнаруженных лицевых ориентиров.Следовательно, центр лица определяется как средняя точка проекций всех 68 обнаруженных лицевых ориентиров на центральной оси. Среднее расстояние от всех обнаруженных ориентиров до центральной точки обозначается значком, который может использоваться в качестве метрики размера входной грани. Следовательно, среднее расстояние можно записать как где. Аналогичным образом центральная ось и размер контрольной грани соответственно обозначены и. Затем выравнивание лица может быть реализовано путем поворота входного изображения на угол и масштабирования его с коэффициентом, где — угол поворота от до, а — соотношение между и, как показано в. После выравнивания лица исходные ориентиры лица переносятся на новые местоположения, а выровненное входное изображение обозначается значком.На рис. 2 (b) показаны входная и эталонная лица с разными размерами и позами. На рис. 2 (c) показаны результаты определения лицевых ориентиров и выравнивания лиц. Из результата видно, что выровненная входная грань очень похожа по размеру и направлению на опорную грань.
3.3. Деформация лица
Чтобы сохранить форму замененной грани, мы деформируем эталонное изображение, чтобы оно соответствовало выровненной входной грани перед заменой лица. Деформация реализована на основе совмещения лицевых ориентиров.Мы выбираем 18 из 68 лицевых ориентиров и обозначаем их (см. Рис. 3 (а)), которые, как считается, оказывают значительное влияние на форму лица. Ориентиры эталонного лица обозначены значком. Новые местоположения большинства ориентиров (кроме и) после деформации изображения должны быть идеально выровнены по входной грани, поэтому на рисунке 3 (b) показаны исходные ориентиры (красные точки) и их новые местоположения (зеленые точки). Чтобы реализовать деформацию изображения, опорное изображение сначала разбивается на множество треугольных частей на основе ориентиров.Триангуляция требуется, чтобы минимизировать изменение фона изображения, потому что мы обычно надеемся сохранить некоторые части фона, такие как волосы, тело и платье (вот почему мы не двигаемся, и). Окончательный план триангуляции разработан, как показано на рисунке 3 (а). Затем деформация изображения может быть реализована путем применения определенного аффинного преобразования к соответствующим частям треугольника.
Предположим, что существует треугольник, три вершины которого равны, и, а соответствующие места после деформации обозначены соответственно.Тогда аффинное преобразование треугольника можно описать как где — матрица преобразования, решение которой в замкнутой форме есть. С помощью матрицы каждый пиксель внутри треугольника может быть преобразован из исходного местоположения в новое местоположение. Поскольку координаты новых местоположений, как правило, не являются целыми, билинейная интерполяция используется для генерации окончательного деформированного эталонного изображения. Рисунок 3 (c) показывает, что деформированная эталонная грань имеет точно такую же форму, что и выровненная входная грань.
3.4. Замена лица
Согласно конвейеру предложенного алгоритма, нам необходимо извлечь входную область интереса лица и эталонную область интереса лица из выровненного входного изображения и деформированного эталонного изображения, соответственно. Хорошая рентабельность инвестиций в лицо должна включать как можно больше черт лица, исключая задний фон и отвлекающие факторы. Однако большинство традиционных алгоритмов смены лица [2, 16] используют выпуклую оболочку лицевых ориентиров в качестве области интереса лица, которая может покрывать некоторые отвлекающие области, такие как волосы, шляпа, лоб и шея.Поэтому в нашей модели используется более точный алгоритм анализа лица, основанный на глубоком обучении [17], для получения более точной рентабельности инвестиций в лицо. В отличие от мультиклассовой сети синтаксического анализа, описанной в статье [17], мы используем только две метки классов, face и nonface, для обучения нейронной сети синтаксического анализа, основанной на наборе данных Helen [18], который содержит 2330 изображений лиц с достоверностью на уровне пикселей. Поскольку наш метод требует анализа лица, а не сегментации кожи, используется детектор контура. Мы инициализируем кодер предварительно обученной сетью VGG-16, а декодер — случайными значениями.Во время обучения мы фиксируем параметры кодера и оптимизируем только параметры декодера. Архитектура сети показана на рисунке 4. Мы установили скорость обучения на 0,0001 и обучаем сеть с 30 эпохами, при этом все обучающие изображения обрабатываются каждую эпоху. Затем ROI лица могут быть сгенерированы переобученной сетью анализа лиц.

Из рисунка 5 видно, что переобученная сеть анализа лиц может точно извлекать ROI лиц в большинстве случаев. Однако некоторые части границы области интереса лица, полученной с помощью алгоритма, находятся слишком близко к краю волос.Если мы заменим искаженную эталонную область интереса лица непосредственно выровненной входной областью интереса лица, граница между замененной областью интереса лица и исходным фоном искаженного эталонного изображения станет очень резкой. Это приведет к нарушению результатов сглаживания границ и цветокоррекции на следующем этапе. Для решения этой проблемы представлен алгоритм условной эрозии изображения, описанный в (7), для калибровки границы и получения уточненной области интереса лица: где — квадратный элемент структуры, а — набор пикселей, которые находятся слишком близко к границе. между лицом и фоном.Точная площадь может быть получена с помощью где — амплитуда градиента пикселя в деформированном опорном изображении, а — пороговое значение амплитуды градиента. Уравнения (7) и (8) показывают, что граница области области интереса с уточненной гранью позволяет избежать острых краев.

Затем мы заменяем пиксели в перекрытии между уточненной эталонной областью интереса лица и выровненной входной областью интереса лица в соответствии с рисунками 6 (а) и 6 (b), показаны уточненная эталонная область интереса лица и первичный результат замена лица.Из рисунка 6 (b) видно, что цвет замененного лица немного отличается от цвета шеи, ушей, лба и других остаточных частей эталонного лица. Чтобы устранить граничный эффект и сделать составную грань более реалистичной, мы используем общий механизм интерполяции, основанный на решении уравнений Пуассона [19, 20], чтобы исправить цвет замененной грани и сгладить границу. Основная идея алгоритма цветокоррекции — минимизация разницы в цвете между исходными пикселями и замененными пикселями при сохранении градиента пикселей на границе.Из рисунка 6 (c) видно, что этот метод позволяет добиться бесшовного клона цветов человеческого лица, делая изображение более реалистичным и естественным.
4. Эксперимент
В экспериментальной части мы проверим превосходство нашей модели, сравнив ее с тремя популярными алгоритмами замены лиц [2, 7, 16], и проанализируем экспериментальные результаты с качественных и количественных аспектов, чтобы объяснить эффективность. нашего метода.
В качественном эксперименте мы используем фотографии нескольких общественных деятелей в качестве входного и эталонного изображения, соответственно, как показано на Рисунке 7 [7].Пять эталонных лиц имеют разные позы, пол, оттенки кожи, формы лиц и прически, в то время как входные лица включают мужское и женское лицо. Соответствующие визуальные результаты, полученные с помощью конкурирующих алгоритмов и нашей модели, показаны на рисунке 8, где пять эталонных граней заменены двумя входными гранями соответственно. На рисунках 8 (a) и 8 (b), соответственно, показаны результаты замены лица для входной мужской и женской входной грани, где каждый столбец соответствует контрольной грани, а каждая строка соответствует алгоритму замены лица.В целом результаты смены лица алгоритма, основанного на обучении [7] (обозначенного как L1), более естественны и реалистичны и обладают хорошей адаптируемостью к различным ракурсам, прическам и цветам кожи. Однако, как упоминалось выше, этот метод действителен только для идентификаторов с большим количеством обучающих изображений, и каждый идентификатор лица соответствует генеративной нейронной сети. Другими словами, этот метод нельзя применить к необученным новым изображениям лиц, что серьезно ограничивает применение этого метода.Наша модель также обещает реальный смысл результата смены лица, и она лишь немного хуже, чем L-модель, в отношении дисперсии перспективы. Кроме того, в этой статье представлены этапы точного анализа лица и адаптивной цветокоррекции, что позволяет эффективно решить проблему разницы в цвете кожи и окклюзии волос. В то время как другие два алгоритма на основе замены (обозначенные как R1 [16] и R2 [2]) используют только относительно простой алгоритм, невозможно полностью удалить граничные эффекты.
Многие конкретные приложения требуют, чтобы черты лица и форма лица оставались такими, какими они должны быть при замене лица, поэтому количественный эксперимент разработан для проверки сходства между результатом замены лица и входным лицом. В таблице 1 приведены меры сходства между входной гранью и результатами обмена, показанными на рисунке 8, которые получены с помощью модели на основе CNN [21]. Более высокие баллы в таблице 1 представляют большее сходство. Согласно Таблице 1, наша модель явно лучше, чем L-модель и R2-модель, но в некоторых случаях немного ниже, чем R1-модель.Это связано с тем, что L-модель создает составное лицо с небольшой модификацией черт лица, чтобы гарантировать реалистичность результатов замены. R2-модель не включает этап цветокоррекции и поэтому имеет более низкий балл. Модель R1 имеет наибольшее сходство, поскольку сохраняет всю область лица за счет частичного уменьшения реальности границ между лбом и волосами. Напротив, наша модель сохраняет почти все черты лица исходного входного лица, гарантируя при этом реалистичность замененного лица, что приводит к лучшему балансу между сходством и реализмом.
сложность вычислений и время выполнения нашего метода и других методов. Все алгоритмы реализованы на Python и протестированы на одноядерном i7-8700K.
Входное изображение L-модель R1 R2
87,131 92,549
87,524 93,727 90,188 94,06
89,299 94,201 89.138 92,864
85,401 92,975 85,117 95,202
87,228 93,896 75,316 95,256
+
84,895 94,83 81,406 96,012
86,644 94,711 86,024 95,017
85,985 95,334 78.906 94,41
91,504 94,008 76,047 94,027
85,83 94,649 77.808
N ²)
L-модель R1 R2

O ( N ) O ( N ) O ( N )
Время выполнения 2.32s 355ms 304ms 330ms
В таблице 3 приведены средние оценки мнений (MOS) результатов, показанных на рисунке 8. MOS — это среднее арифметическое всех индивидуальных значений. по предопределенной шкале оценок, которую субъект присваивает своему мнению о качестве смены лица. Оно выражается одним рациональным числом, обычно в диапазоне от 1 до 5, где 1 — это самое низкое воспринимаемое качество, а 5 — самое высокое воспринимаемое качество.В этой статье MOS получают 100 студентов Северо-Восточного университета в Китае в соответствии с рейтинговой шкалой, определенной в таблице 4.
4,78868686
Входное изображение L -модель R1 R2 Наша
4,88 3,89 3,21 4,85
4.92 3,91 3,04 4,88
4,75 3,93 3,18 4,80
4,78 4,01 3,22 4,81
4,77 3,78 3,27 4,67
4,89 3,71 3.15 4,87
4,45 3,72 3,09 4,74
4,56 3,65 3,36 4,82
Рейтинг Этикетка
3 Удовлетворительно
2 Плохо
1 Плохо
На рис. полученные результаты.Основная причина неудачи, показанная на рисунке 9 (а), заключается в том, что наш алгоритм основан на двумерных цифровых изображениях, чтобы уменьшить временную сложность, но на самом деле лица трехмерны. Если разница положения лица между входным и эталонным изображениями слишком велика, результат замены лица неудовлетворителен. На рисунке 9 (b) показан результат отказа, когда лицо входного изображения закрыто очками. В основном это связано с тем, что алгоритм анализа лица извлекает только черты лица.
На рисунке 10 показаны некоторые другие результаты нашего метода, и все использованные изображения доступны в открытом доступе.
5. Заключение
В этой статье предлагается новый алгоритм замены лица, основанный на обнаружении лицевых ориентиров, который может обеспечить быструю, стабильную и надежную замену лица без трехмерной модели. Наш подход напрямую вводит результаты обучения существующих моделей обучения. Предложенный нами метод не требует никаких обучающих данных, потому что он не использует обучающую модель для нового обучения.Результаты экспериментов показывают, что составное изображение, полученное с помощью нашей модели, обладает большой реалистичностью и высокой адаптируемостью к различию цвета кожи и окклюзии волос, сохраняя при этом большинство черт лица входного изображения. По сравнению с другими алгоритмами наша модель имеет некоторые преимущества с точки зрения визуального реализма, временной сложности и требований к данным. Тем не менее, есть еще возможности для дальнейшего улучшения, что в основном показывает, что результат замены не идеален, когда исходное лицо и эталонное лицо имеют значительную разницу в перспективе и позе.Предсказание и создание изображения лица с одной точки зрения на другую имеет важное значение для решения проблемы, а также является основным направлением наших будущих исследований.
Доступность данных
Данные, использованные для подтверждения выводов этого исследования, можно получить у соответствующего автора по запросу.
Дополнительные моменты
Основные моменты. (i) Выравнивание грани обеспечивает соответствие входной грани размеру и углу контрольной грани.(ii) Контрольное изображение деформируется таким образом, чтобы форма лица в результате замены лица соответствовала исходному лицу. (iii) Был введен алгоритм анализа лица для достижения лучших визуальных эффектов. (iv) Алгоритм редактирования изображения Пуассона улучшает реалистичность результатов.
Конфликт интересов
Авторы заявляют, что у них нет конфликта интересов в отношении этой работы.
Благодарности
Эта работа поддержана Национальным фондом естественных наук Китая (61701101) и Национальным фондом естественных наук Китая в рамках гранта U1613214 и частично поддержана Фондом фундаментальных исследований Центрального университета Китая в рамках грантов N160413001 и N170402008 Фондом городского научно-технического плана Шэньяна в рамках гранта F16-2051-04 и Программой 111 исследований и разработок Китая в рамках гранта 2016YFC0821402.
Выравнивание, стили шрифтов и горизонтальные правила в HTML-документах
Выравнивание, стили шрифтов и горизонтальные правила в HTML-документах
В этом разделе спецификации обсуждаются некоторые элементы HTML и атрибуты, которые могут использоваться для визуального форматирования элементов. Многие из они устарели.
15.1 Форматирование
15.1.1 Цвет фона
Определения атрибутов
bgcolor = цвет [CI]
Устарело. Этот атрибут устанавливает цвет фона для текста документа или ячеек таблицы.
Этот атрибут устанавливает цвет фона холста для тело документа (элемент BODY ) или для таблицы (элементы TABLE , TR , TH и TD ). Дополнительные атрибуты для указания цвет текста можно использовать с BODY элемент.
Этот атрибут устарел и заменен таблицами стилей для указание информации о цвете фона.
15.1.2 Мировоззрение
Возможно выравнивание элементов блока (таблицы, изображения, объекты, абзацы и т. д.) на холсте с выравниванием элемент. Хотя этот атрибут может быть установлен для многих элементов HTML, его диапазон возможных значений иногда отличается от элемента к элементу. Мы тут обсуждайте только значение атрибута align для текста.
Определения атрибутов
выровнять = слева | по центру | справа | по ширине [CI]
Устарело. Этот атрибут определяет горизонтальный выравнивание своего элемента относительно окружающего контекста. Возможные значения:
слева : текстовые строки отображаются заподлицо слева.
по центру : текстовые строки расположены по центру.
справа : текстовые строки отображаются заподлицо справа.
по ширине : текстовые строки выравниваются по обоим полям.
Значение по умолчанию зависит от основного направления текста. Для оставленных правый текст, по умолчанию align = left , а для текст справа налево, по умолчанию align = right .
УСТАРЕВШИЙ ПРИМЕР:
В этом примере заголовок центрируется на холсте.
Как вырезать по дереву

Используя CSS, например, вы можете добиться такого же эффекта следующим образом:
<ГОЛОВА> Как вырезать из дерева <СТИЛЬ type = "text / css"> h2 {выравнивание текста: центр} <ТЕЛО>
Как вырезать из дерева

Обратите внимание, что это будет центрировать все h2 декларации.Вы можете уменьшить объем стиля, установив класс атрибут элемента:
<ГОЛОВА> Как вырезать из дерева <СТИЛЬ type = "text / css"> h2.wood {выравнивание текста: центр} <ТЕЛО>
Как вырезать из дерева

УСТАРЕВШИЙ ПРИМЕР:
Аналогичным образом, чтобы выровнять абзац на холсте по правому краю с помощью HTML выровнять атрибут, который вы могли бы иметь:
...Много текста абзаца ...
, который с CSS будет:
<ГОЛОВА> Как вырезать из дерева <СТИЛЬ type = "text / css"> P.mypar {text-align: right} <ТЕЛО>
... Много текста абзаца ...
УСТАРЕВШИЙ ПРИМЕР:
Чтобы выровнять ряд абзацев по правому краю, сгруппируйте их DIV элемент:

... текст в первом абзаце...
... текст во втором абзаце ...
... текст в третьем абзаце ...

В CSS свойство text-align наследуется из родительского элемента, вы можете использовать:
<ГОЛОВА> Как вырезать из дерева <СТИЛЬ type = "text / css"> DIV.mypars {выравнивание текста: справа} <ТЕЛО>

... текст в первом абзаце ...
...text во втором абзаце ...
... текст в третьем абзаце ...

Чтобы центрировать весь документ с помощью CSS:
<ГОЛОВА> Как вырезать из дерева <СТИЛЬ type = "text / css"> ТЕЛО {text-align: center} <ТЕЛО> ... тело по центру ...
Центр Элемент в точности эквивалентен указанию элемента DIV с атрибутом align , установленным на «center». Элемент CENTER устарел.
15.1.3 Плавающие объекты
Изображения и объекты могут отображаться непосредственно «в строке» или могут перемещаться в одну сторону страницы, временно изменяя поля текста, которые могут поток по обе стороны от объекта.
Плавать объект
Атрибут align для объекта, изображений, таблицы, фреймы и т. д. заставляет объект перемещаться к левому или правому краю. Плавающие объекты обычно начинают новую строку.Этот атрибут принимает следующие значения:
left: Перемещает объект в текущее левое положение прибыль. Последующий текст перемещается по правой стороне изображения.
right: Перемещает объект вправо прибыль. Последующий текст перемещается по левой стороне изображения.
УСТАРЕВШИЙ ПРИМЕР:
В следующем примере показано, как перемещать IMG элемент к текущему левое поле холста.

Некоторые атрибуты выравнивания также допускают «центральное» значение, которое не вызывает плавающего, но центрирует объект в текущем поля. Однако для P и DIV значение «center» вызывает содержимое центрируемого элемента.
Плавающий текст вокруг объекта
Другой атрибут, определенный для BR элемент, управляет потоком текста вокруг плавающих объектов.
Определения атрибутов
прозрачный = нет | слева | справа | все [CI]
Устарело. Указывает, где должна отображаться следующая строка в визуальном браузере после разрыва строки, вызванного этим элементом. Этот атрибут учитывается учет плавающих объектов (изображений, таблиц и т. д.). Возможные значения:
нет: Следующая строка начнется нормально. Это значение по умолчанию.
осталось: Следующая линия начнется с ближайшего линия под любыми плавающими объектами на левом поле.
справа: Следующая линия начнется с ближайшего линия под любыми плавающими объектами на правом поле.
все: Следующая строка начинается с ближайшего линия под любыми плавающими объектами на любом поле.
Рассмотрим следующий визуальный сценарий, в котором текст перетекает вправо. изображения до тех пор, пока линия не будет прервана BR :
********* ------- | | ------- | изображение | -
| | *********
Если очистить атрибут установлен на нет , следующая строка BR начнется сразу под ним у правого поля изображения:
********* ------- | | ------- | изображение | -
| | ------ *********
УСТАРЕВШИЙ ПРИМЕР:
Если очистить атрибут установлен на осталось или все , следующая строка будет выглядеть как следует:
********* ------- | | ------- | изображение | -
| | ********* -----------------
Используя таблицы стилей, вы можете указать, что все разрывы строк должны вести себя таким образом для объектов (изображений, таблиц и т. д.)) плавающий против левого прибыль. С помощью CSS вы можете добиться этого следующим образом:
<СТИЛЬ type = "text / css"> BR {clear: left}
Чтобы указать это поведение для конкретного экземпляра элемента BR , вы можете объединить информацию о стиле и атрибут id :
<ГОЛОВА> ... <СТИЛЬ type = "text / css"> BR.mybr {clear: left} <ТЕЛО>
... ********* ------- | | ------- | стол | -
| | ********* ----------------- ...
Следующие элементы HTML определяют информацию о шрифте. Несмотря на то что не все они устарели, их использование не рекомендуется в пользу стиля листы.
15.2.1 Элементы стиля шрифта:
TT , I , B , BIG , SMALL , STRIKE , S и U элементы
Начальный тег: требуется , Конечный тег: требуется
Атрибуты, определенные в другом месте
id , класс (по всему документу идентификаторы)
язык (язык информация), дирек (направление текста)
титул (заголовок элемента)
стиль (встроенный стиль Информация)
onclick , ondblclick , onmousedown , onmouseup , на мышке над , onmousemove , onmouseout , onkeypress , г. onkeydown onkeyup (внутренние события)
Отображение элементов стиля шрифта зависит от пользовательского агента.Ниже приводится только информативное описание.
TT: Отображает как телетайп или моноширинный текст.
I: Отображает шрифт курсивом.
B: Отображает полужирный шрифт.
BIG: Отображает текст «крупным» шрифтом.
МАЛЕНЬКИЙ: Отображает текст «мелким» шрифтом.
STRIKE и S: Устарело. Визуализировать зачеркнутый текст в стиле.
U: Не рекомендуется. Отображает подчеркнутый текст.
Следующее предложение показывает несколько типов текста:
жирный , курсив , жирный курсив , текст телетайпа и большой и маленький текст.
Эти слова можно было бы перевести следующим образом:
С помощью таблицы стилей.Чтобы указать синий курсивный текст в абзаце с помощью CSS:
<ГОЛОВА> <СТИЛЬ type = "text / css"> P.mypar {стиль шрифта: курсив; цвет синий}
... Много синего курсива ...
Элементы стиля шрифта должны быть правильно вложены. Отрисовка вложенных элементы стиля шрифта зависят от пользовательского агента.
15.2.2 Элементы модификатора шрифта:
FONT и BASEFONT
FONT и BASEFONT устарели.
См. Переходный DTD для формального определения.
Определения атрибутов
размер = cdata [CN]
Устарело. Этот атрибут устанавливает размер шрифта. Возможные значения:
Целое число от 1 до 7. Устанавливает фиксированный размер шрифта, рендеринг которых зависит от пользовательского агента. Не все пользовательские агенты могут визуализируйте все семь размеров.
Относительное увеличение размера шрифта.Значение «+1» означает один размер. больше. Значение «-3» означает на три размера меньше. Все размеры принадлежат шкала от 1 до 7.
цвет = цвет [CI]
Устарело. Этот атрибут устанавливает цвет текста.
лицо = cdata [CI]
Устарело. Этот атрибут определяет список названий шрифтов, разделенных запятыми, которые пользовательский агент должен ищите в порядке предпочтения.
Атрибуты, определенные в другом месте
Элемент FONT изменяет размер шрифта и цвет текста в его содержимом.
Элемент BASEFONT устанавливает базовый шрифт size (с использованием атрибута size ). Размер шрифта изменения, достигнутые с FONT , относятся к базовый размер шрифта установлен в BASEFONT . Если BASEFONT не используется, размер основного шрифта по умолчанию составляет 3.
УСТАРЕВШИЙ ПРИМЕР:
Следующий пример покажет разницу между семью размеры шрифта доступны с ШРИФТ :
size = 1 size = 2 size = 3 size = 4 size = 5 size = 6 size = 7
Это может быть представлено как:
Ниже показан пример влияния относительных размеров шрифта с использованием базовый размер шрифта 3:
Базовый размер шрифта не применяется к заголовкам, за исключением случаев, когда они изменяются с помощью элемента FONT с относительное изменение размера шрифта.
15,3 Правила:
HR элемент
Начальный тег: требуется , Конечный тег: запрещено
Определения атрибутов
выровнять = слева | в центре | справа [CI]
Устарело. Этот атрибут определяет горизонтальный выравнивание правила относительно окружающего контекста. Возможные значения:
слева : правило отображается на одном уровне с левым.
по центру : линейка по центру.
справа : правило отображается заподлицо.
По умолчанию align = center .
без оттенка [CI]
Устарело. Если установлено, этот логический атрибут запрашивает, чтобы пользовательский агент отображать правило в сплошном цвете, а не в традиционном двухцветная «выемка».
размер = пикселей [CI]
Устарело. Этот атрибут определяет высоту правила. Значение по умолчанию для этот атрибут зависит от пользовательского агента.
ширина = длина [CI]
Устарело. Этот атрибут определяет ширину правила. Ширина по умолчанию 100%, т.е. правило распространяется на весь холст.
Атрибуты, определенные в другом месте
id , класс (по всему документу идентификаторы)
lang (язык информация), дирек (направление текста)
title (заголовок элемента)
стиль (встроенный стиль Информация)
onclick , ondblclick , onmousedown , onmouseup , на мышке над , onmousemove , onmouseout , onkeypress , г. onkeydown , onkeyup (внутренние события)
выровнять (выравнивание)
Элемент HR вызывает горизонтальную линейку для визуализации визуальными пользовательскими агентами.
Размер вертикального промежутка между правилом и содержимым. то, что его окружает, зависит от пользовательского агента.
УСТАРЕВШИЙ ПРИМЕР:
Это пример центрирует правила, изменяя их размер до половины доступной ширины между поля. Верхнее правило имеет толщину по умолчанию, а два нижних установлены на 5 пикселей. Нижняя линейка должна быть окрашена в сплошной цвет. без штриховки:

Эти правила могут быть представлены следующим образом:
Анализ компьютерного зрения показывает, что движения лица, сделанные во время воспроизведения мандаринского тона, совпадают с траекториями звука
https: // doi.org / 10.1016 / j.specom.2019.08.003Получить права и контент
Аннотация
Используя компьютерное зрение и методы обработки изображений, мы стремимся идентифицировать определенные визуальные сигналы, вызванные движениями лица, сделанными во время воспроизведения тона мандарина, и исследовать, как они связаны с каждым из четырех тонов мандарина. Были проанализированы аудиовидеозаписи 20 носителей мандаринского языка, произносящих мандаринские слова, состоящие из гласных / 3 / с каждым из четырех тонов. Четыре точки интереса на лице были обнаружены автоматически: медиальная точка левой брови, кончик носа (показатель движения головы) и средние точки верхней и нижней губ.Затем обнаруженные точки автоматически отслеживались в последующих видеокадрах. Критические характеристики, такие как расстояние, скорость и ускорение, описывающие локальные движения лица по отношению к покоящейся стороне каждого говорящего, были извлечены из позиционных профилей каждой отслеживаемой точки. Анализ дисперсии и анализ важности характеристик на основе случайного леса был проведен для изучения значимости каждой характеристики для представления каждого тона и того, насколько хорошо эти особенности могут индивидуально и в совокупности характеризовать каждый тон.Результаты предполагают выравнивание между артикуляционными движениями и траекториями высоты звука, с движениями головы и бровей вниз или вверх, следуя траекториям опускания и подъема тона соответственно, движение закрытия губ связано с падающим тоном и минимальными движениями для ровного тона.
No related posts.
Опубликовано в Разное

alexxlab
Больше в РазноеБольше записей в Разное »
Мягкая бестеневая схема освещения: Свет сверху на человека. Тонкостях построения красивой схемы студийного света
Кто такой великий человек: Великий человек (1956) — Всё о фильме, отзывы, рецензии
Диафрагма у фотоаппарата: Диафрагма в фотоаппарате — Советы «Ракурс.бай»
Черно белые фото парней: D1 87 d0 b5 d1 80 d0 bd d0 be d0 b1 d0 b5 d0 bb d1 8b d0 b9 d0 bf d0 be d1 80 d1 82 d1 80 d0 b5 d1 82 d0 b1 d0 be d1 80 d0 be d0 b4 d1 8b: стоковые фото, изображения
Станьте первым комментатором
Добавить комментарий Отменить ответ
Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *
Комментарий
Имя*
Email*
Web-сайт

Свежие записи
Мягкая бестеневая схема освещения: Свет сверху на человека. Тонкостях построения красивой схемы студийного света
Кто такой великий человек: Великий человек (1956) — Всё о фильме, отзывы, рецензии
Диафрагма у фотоаппарата: Диафрагма в фотоаппарате — Советы «Ракурс.бай»
Черно белые фото парней: D1 87 d0 b5 d1 80 d0 bd d0 be d0 b1 d0 b5 d0 bb d1 8b d0 b9 d0 bf d0 be d1 80 d1 82 d1 80 d0 b5 d1 82 d0 b1 d0 be d1 80 d0 be d0 b4 d1 8b: стоковые фото, изображения
Фотожурналист: Карьера в сфере фотожурналистики за рубежом
Редкие куклы: Какие самые редкие куклы ЛОЛ (LOL) в России и мире
Никон шины: Доступ с вашего IP-адреса временно ограничен — Авито
Средний формат фотоаппараты: Среднеформатные фотоаппараты — огромный выбор по лучшим ценам
Panasonic lumix dmc fz50: Ошибка 404. Страница не найдена — Объявления на сайте Авито
Цифровой фотоаппарат canon ixus 285 hs: Ваш браузер устарел — Москва

Архивы
Сентябрь 2021
Август 2021
Июль 2021
Июнь 2021
Май 2021
Апрель 2021
Март 2021
Февраль 2021
Январь 2021
Декабрь 2020
Ноябрь 2020
Октябрь 2020
Сентябрь 2020
Август 2020
Июль 2020
Июнь 2020
Май 2020
Апрель 2020
Март 2020
Февраль 2020
Январь 2020
Декабрь 2019
Ноябрь 2019
Октябрь 2019
Сентябрь 2019
Август 2019
Июль 2019
Июнь 2019
Май 2019
Апрель 2019
Март 2019
Февраль 2019
Январь 2019
Декабрь 2018
Ноябрь 2018
Октябрь 2018
Сентябрь 2018
Август 2018
Июль 2018
Июнь 2018
Май 2018
Апрель 2018
Март 2018
Февраль 2018
Январь 2018
Декабрь 2017
Ноябрь 2017
Октябрь 2017
Сентябрь 2017
Август 2017
Июль 2017
Июнь 2017
Май 2017
Апрель 2017
Март 2017
Февраль 2017
Ноябрь 1983
Октябрь 1983
Сентябрь 1983
Август 1983
Июль 1983
Июнь 1983
Май 1983
Апрель 1983
Март 1983
Февраль 1983
Январь 1983
Декабрь 1982
Ноябрь 1982
Октябрь 1982
Сентябрь 1982
Август 1982
Июль 1982
Июнь 1982
Май 1982
Апрель 1982
Март 1982
Февраль 1982
Январь 1982
Декабрь 1981
Ноябрь 1981
Октябрь 1981
Сентябрь 1981
Август 1981
Июль 1981
Июнь 1981
Май 1981
Апрель 1981
Март 1981
Февраль 1981
Январь 1981
Декабрь 1980
Ноябрь 1980
Октябрь 1980
Сентябрь 1980
Август 1980
Июль 1980
Июнь 1980
Май 1980
Апрель 1980
Март 1980
Февраль 1980
Январь 1980
Декабрь 1979
Ноябрь 1979
Октябрь 1979
Сентябрь 1979
Август 1979
Июль 1979
Июнь 1979
Май 1979
Апрель 1979
Март 1979
Февраль 1979
Январь 1979
Декабрь 1978
Ноябрь 1978
Октябрь 1978
Сентябрь 1978
Август 1978
Июль 1978
Июнь 1978
Май 1978
Апрель 1978
Март 1978
Февраль 1978
Январь 1978
Декабрь 1977
Ноябрь 1977
Октябрь 1977
Сентябрь 1977
Август 1977
Июль 1977
Июнь 1977
Декабрь 1976
Ноябрь 1976
Октябрь 1976
Сентябрь 1976
Август 1976
Июль 1976
Июнь 1976
Май 1976
Апрель 1976
Март 1976
Февраль 1976
Январь 1976
Декабрь 1975
Ноябрь 1975
Октябрь 1975
Сентябрь 1975
Август 1975
Июль 1975
Июнь 1975
Май 1975
Апрель 1975
Март 1975
Февраль 1975
Январь 1975
Декабрь 1974
Ноябрь 1974
Октябрь 1974
Сентябрь 1974
Август 1974
Июль 1974
Июнь 1974
Май 1974
Апрель 1974
Март 1974
Февраль 1974
Январь 1974
Декабрь 1973
Ноябрь 1973
Октябрь 1973
Сентябрь 1973
Август 1973
Июль 1973
Июнь 1973
Май 1973
Апрель 1973
Март 1973
Февраль 1973
Январь 1973
Декабрь 1972
Ноябрь 1972
Октябрь 1972
Сентябрь 1972
Август 1972
Июль 1972
Июнь 1972
Май 1972
Апрель 1972
Март 1972
Февраль 1972
Январь 1972
Декабрь 1971
Ноябрь 1971
Октябрь 1971
Сентябрь 1971
Август 1971
Июль 1971
Июнь 1971
Май 1971
Апрель 1971
Март 1971
Февраль 1971
Январь 1971
Декабрь 1970
Ноябрь 1970
Октябрь 1970
Сентябрь 1970
Август 1970
Июль 1970
Июнь 1970
Май 1970
Апрель 1970
Март 1970
Февраль 1970
Январь 1970
Рубрики
Бюджет
Бюджетно
Идеи
Линз
Лучшие
Научиться
Обзор
Обзоры
Обработк
Обработка
Обучение
Объектив
Объективы
Оптика
Проф
Профессиональная съемка
Разное
Совет
Тест
Тестирование
ТОП
Урок
Уроки
Фотограф
Фотографии
2019 © Все права защищены. Интернет-Магазин Санкт-Петербург (СПБ)
Карта сайта

Логин:
Пароль: