如果皮肤水分不足，油水失衡，皮肤将变得粗糙，弹力变弱，特别是皮肤恢复缓慢，可能会导致敏感性皮肤，成为老化的主要原因。 水分通过诊断装置的水分传感器进行测定后，根据各装置之间可能出现的偏差进行校正，并使用一系列表达式计算结果。
水分
油性
多余的油产生于皮肤皮脂腺中。 这种情况下皮肤通常表现红润，毛孔粗大。 用皮脂纸采集油分，用诊断仪进行分析。 检测到油分较大的区域将提高2%的亮度以区分其他区域。
皱纹
皱纹是自然的老化现象,是指皮肤的龟裂、折叠或弯曲。 如果皮肤暴露在紫外线下，弹性就会下降，随着弹性蛋白和胶原蛋白的退化,皮肤干燥，皱纹就会增加。 与毛孔一样,观察到的皱纹比周围相对较暗。 使用VSL来检测皱纹的深度，然后用类似的方法去除体毛。 褶皱的主要表现为是长度和深度的加深，因此只有长度在固定值以上时才能视为褶皱。 使用与实际深度相似的 HSL 颜色检测并提供S值。 最后，对于被定义为皱纹的每个区域，将皱纹的长度乘以平均深度值，除以图像大小值来计算皱纹指数。
毛孔
毛孔是皮肤表面可见的毛囊细孔，皮脂腺在皮脂腺发育的地方（如前额和鼻子）可见。当连接毛囊的皮脂腺分泌的皮肤表面皮脂量增加，皮脂和杂质积聚在毛孔内，或者由于皮肤老化导致弹性降低，毛孔壁下垂和拉伸时，毛孔的大小可能会看起来更大。这通过形态学开放方法分离出小的、下垂的或连通的孔隙，并使用VSL来检测孔隙的深度。特别地，孔隙值是通过将这两个值相乘并除以每个像素的图像大小来计算的，因为深度和大小很重要。
杂质
皮脂被皮脂腺覆盖，并与毛孔相连。它是一种细菌分泌物，与汗液混合，起到天然保湿霜的作用，防止水分过度流失，但当分泌到一定水平以上时，会堵塞毛孔，导致皮肤问题。皮脂中出现的木瓜蛋白酶在特定波长范围内被检测呈现为UVL的红光，此外，它们还与堵塞毛孔的黄光和绿光一起被检测，将一系列表达式应用于图像大小以计算指数。
色斑与瑕疵
色斑和瑕疵是由于暴露在阳光下或使用晒黑机时，皮肤的某些部位比平时产生更多的黑色素而引起的。 这也与皮肤状况有关，有时可能由药物的副作用引起。 对于雀斑或瑕疵，它们被计算为亮度值。 我们根据黑暗程度给予第一个权重，我们根据周围的黑暗程度给予第二个权重。最终结果通过将两者组合起来，然后将它们除以图像大小值来计算的。
色素沉着
色素沉着主要是由于皮肤暴露在紫外线下，黑色素或皮肤感染或疤痕增加引起的。 一般来说,在可见光下进行图像分析,很难发现紫外线引起的皮肤损伤和色素沉着初期征兆,因此黑色素色素会吸收紫外线,并利用强调色素斑点的照明。 较暗的色素沉着区域由亮度值检测，并且只有黑色素（棕色）通过检测过程残留。 着色数字按亮度值计算。 我们根据黑暗程度给予第一权重，而第二权重则根据周围黑暗程度给第二权重。 通过将两者组合起来，然后将它们除以图像大小值来计算点索引。
是指眼底黑色素长期堆积在眼睛周围或因眼底皮肤薄而暴露皮下静脉时，看起来暗淡的状态。疲劳或压力会导致眼睛周围的血液循环恶化。 利用大量黑眼圈数据训练的AI模型，将预测特定图像中的黑眼圈，分析使人的脸看起来疲惫、暗沉的因素。
黑眼圈
光泽
皮肤光泽是充分休息和营养充足的表现，在健康皮肤中展现出温暖光泽。 受皮肤细胞的反射、皮肤本身的光滑性、均匀性等影响。 VSL 能检测到脸部的光泽程度。
红血丝
(敏感度)
虽然原因很多，但一般来说，是由于皮肤暴晒或过敏反应等持续刺激下，过多的血液会涌向皮肤表面，形成大面积红色。这时，通过冲洗能消除刺激，促进治愈。 对于重症患者则需要医疗。 用色差法检测红血丝区域。 在RGB图像的R、G色通道中，检测区域的强度值与周围环境不同，将红色指数作为两个色通道的差值和常数值的组合来计算，然后除以图像大小值。
皮脂
皮肤表面的脂肪被称为皮脂,皮脂是油的成分,由皮肤的皮脂腺分泌。 皮脂不仅能防止皮肤干燥，还能提拉水分，中和碱性物质，防止有害物质进入肌底层，延缓皮肤老化。 但是，如果皮脂分泌过多，可以使用以大量数据为基础训练的人工智能算法，给定图像的皮脂数据检测。
暗沉
皮肤暗沉是由于皮肤表面角质细胞过度堆积所致。 干燥、受损细胞堆积、细胞循环缓慢等会使皮肤失去光泽，从大量数据中学习到的AI算法可以识别出没有光泽、与皮肤自然色调不同的暗沉。
弹性
皮肤弹性是皮肤拉伸后恢复原状的能力。 皮肤弹力下降是老化过程中的自然现象，特别是暴露在紫外线下，将加速导致弹力下降，弹性蛋白和胶原蛋白流失，皮肤干燥，皱纹增多。 我们使用皱纹和暗沉双重分析测量皮肤弹性。
肤色
皮肤颜色的差异是由遗传上分配给表皮和真皮边界的黑色素的量决定的。 肤色是通过拍摄脸部正面,按脸部面积分类部分,测定各RGB值,对提取出的各区域的RGB值和肤色RGB值适用一系列公式来计算的。
