皮膚老化是人體衰老進程中最明顯的標志，對其進行定性或定量評價具有重要意義，并可廣泛應用于人體衰老程度研究以及抗衰老措施功效評價等領域。針對傳統人為皮膚老化分級的主觀性，本文探索用自組織映射（SOM）神經網絡實現對皮膚老化程度的自動分級。首先，采用便攜式數碼顯微鏡獲取人體前臂腹側皮膚圖像，經圖像處理分析，提取皮膚紋理參數：皮溝平均寬度和交點個數，用于表征皮膚紋理老化的變化情況；其次，將紋理參數值輸入 SOM 神經網絡，用于網絡訓練學習及分級。結果顯示，本文所設計的基于機器視覺下的皮膚老化評價方法，與人工方法相比較，分類一致率達 80.8%，可實現較為客觀且快速的皮膚老化分級。
