[發明專利]一種舌苔舌質分析方法、系統、計算機設備和存儲介質在審
| 申請號: | 201811443339.3 | 申請日: | 2018-11-29 |
| 公開(公告)號: | CN109598297A | 公開(公告)日: | 2019-04-09 |
| 發明(設計)人: | 魏春雨;宋臣;湯青;周楓明;王雨晨 | 申請(專利權)人: | 新繹健康科技有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/62 | 分類號: | G06K9/62;G06K9/46;G06K9/34 |
| 代理公司: | 北京工信聯合知識產權代理有限公司 11266 | 代理人: | 蘆玲玲 |
| 地址: | 065001 河北*** | 國省代碼: | 河北;13 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 舌部 圖像 舌苔 舌質 計算機設備 存儲介質 分類模型 橢圓形模板 定位模型 面部圖像 舌苔顏色 舌質顏色 苔質分離 圖像分離 準確度 分類 算法 預存 匹配 分析 | ||
1.一種舌苔舌質分析方法,其特征在于,所述方法包括:
根據預存的舌部定位模型從包含舌部區域的面部圖像中,獲取所述舌部區域的圖像;
利用橢圓形模板將所述舌部從所述舌部區域的圖像分離出來,形成舌部圖像;
根據苔質分離算法將所述舌部圖像分為舌質圖像和舌苔圖像;
將所述舌質圖像與預存的舌質顏色分類模型、所述舌苔圖像與舌苔顏色分類模型進行匹配,得到所述舌質分類和舌苔分類。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述舌部定位模型、舌質顏色分類模型和舌苔顏色分類模型由多個訓練樣本采用輕量化深度卷積神經網絡模型訓練得到。
3.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,還包括:
采集包含舌部區域的面部圖像。
4.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述輕量化深度卷積神經網絡模型包括:SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception和SSD中至少一種。
5.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據苔質分離算法將所述舌部圖像分為舌質圖像和舌苔圖像,包括:
將所述舌部圖像分為舌根、舌中、舌尖、左舌邊、右舌邊五個位置區域;
將所述舌部圖像中根據不同位置的像素采用聚類算法分成三類像素;其中,三類像素中包括舌質像素、舌苔像素和背景像素;
將所處的位置區域位于舌根、舌中的像素定義為舌苔像素,所述舌苔像素所覆蓋的圖像為舌苔圖像;
將所處的位置區域位于舌尖的像素定義為舌質像素,所述舌質像素所覆蓋的圖像為舌質圖像;
將所處的位置區域位于舌邊的像素定義為背景像素,所述背景像素所覆蓋的圖像為背景圖像。
6.根據權利要求5所述的方法,其特征在于,所述聚類算法為K-means聚類算法。
7.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,舌質顏色分類模型和舌苔顏色分類模型由多個訓練樣本通過機器學習方法進行訓練得到。
8.一種舌苔舌質分析系統,其特征在于,所述系統包括:
舌部區域圖像獲取模塊,用于根據舌部定位模型從包含舌部區域的面部圖像中,獲取所述舌部區域的圖像;
舌部圖像分離模塊,用于利用橢圓形模板將所述舌部從所述舌部區域的圖像分離出來,形成舌部圖像;
舌苔舌質分離模塊,用于根據苔質分離算法將所述舌部圖像分為舌質圖像和舌苔圖像;
匹配模塊,用于將所述舌質圖像與預存的舌質顏色分類模型、所述舌苔圖像與舌苔顏色分類模型進行匹配,得到所述舌質分類和舌苔分類。
9.一種計算機設備,包括存儲器和處理器,所述存儲器存儲有計算機程序,其特征在于,所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1至7中任一項所述方法的步驟。
10.一種計算機可讀存儲介質,其上存儲有計算機程序,其特征在于,所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至7中任一項所述的方法的步驟。
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