[發(fā)明專利]一種中醫(yī)胖舌識別方法及裝置

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• 申請?zhí)枺?/td>: 201911346435.0
• 申請日: 2019-12-24
• 公開（公告）號: CN111209801A
• 公開（公告）日: 2020-05-29
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 魏春雨;王雨晨;周楓明
• 申請（專利權(quán)）人: 新繹健康科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G16H20/90;G16H50/20
• 代理公司: 北京工信聯(lián)合知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11266
• 代理人: 郭欣欣

1.一種中醫(yī)胖舌識別方法，其特征在于，包括：

使用面部識別深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定位圖像中人的面部，獲取面部的矩形區(qū)域；

將面部矩形區(qū)域進行分割，獲取舌部檢測區(qū)；

使用深度學(xué)習(xí)分類模型，判斷所述舌部檢測區(qū)是否有舌體；

若所述舌部檢測區(qū)有舌體，則使用胖大舌深度學(xué)習(xí)模型，判斷所述舌體的分類，確定所述舌體是否是胖大舌。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，使用面部識別深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定位圖像中人的面部，獲取面部的矩形區(qū)域，包括：

使用基于ResNet的面部識別深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，定位到圖像中人的面部，進而獲取面部的矩形區(qū)域。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，將面部矩形區(qū)域進行分割，獲取舌部檢測區(qū)，包括：

將面部矩形區(qū)域進行分割，將分割的下面二分之一區(qū)域作為舌部檢測區(qū)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，使用深度學(xué)習(xí)分類模型，判斷所述舌部檢測區(qū)是否有舌體，包括：

基于SqueezeNet的深度學(xué)習(xí)分類模型，使用有舌體和無舌體的圖像作為訓(xùn)練樣本對所述模型進行訓(xùn)練；

訓(xùn)練完成后，使用基于SqueezeNet的深度學(xué)習(xí)分類模型，對所述舌部檢測區(qū)圖像進行識別，所述模型輸出所述舌部檢測區(qū)圖片是否有舌體。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，若所述舌部檢測區(qū)有舌體，使用胖大舌深度學(xué)習(xí)模型，判斷所述舌體的分類，確定所述舌體是否是胖大舌的步驟之前，還包括：

使用圖片標(biāo)注工具LabelImg對舌體的矩形區(qū)域進行標(biāo)注，將所述舌體的矩形區(qū)域作為訓(xùn)練樣本；

使用所述訓(xùn)練樣本，對SqueezeNet和SSD相結(jié)合的舌部定位模型進行訓(xùn)練；

訓(xùn)練完成后，所述舌部定位模型對所述舌部檢測區(qū)的圖片中的舌體進行定位。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在使用胖大舌深度學(xué)習(xí)模型之前，還包括：對所述胖大舌深度學(xué)習(xí)模型進行訓(xùn)練，訓(xùn)練的步驟包括：

根據(jù)舌體區(qū)域左上角頂點坐標(biāo)、寬度和高度，獲得舌體正方形區(qū)域；

使用所述舌體正方形區(qū)域，對基于SqueezeNet的胖大舌深度學(xué)習(xí)模型進行訓(xùn)練，所述模型輸出舌體正方形區(qū)域?qū)?yīng)的舌體分類；所述舌體分類包括胖舌，瘦舌，胖瘦適中舌。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，若所述舌部檢測區(qū)有舌體，使用胖大舌深度學(xué)習(xí)模型，判斷所述舌體的分類，確定所述舌體是否是胖大舌，包括：

將所述舌部檢測區(qū)有舌體的圖片，經(jīng)過基于SqueezeNet的胖大舌深度學(xué)習(xí)模型進行識別，輸出所述舌體的分類，確定所述舌體是否是胖大舌。

8.一種中醫(yī)胖舌識別裝置，其特征在于，包括：

面部矩形區(qū)域獲取單元，用于使用面部識別深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定位圖像中人的面部，獲取面部的矩形區(qū)域；

舌部檢測區(qū)確定單元，將面部矩形區(qū)域進行分割，獲取舌部檢測區(qū)；

舌體檢測單元，用于使用深度學(xué)習(xí)分類模型，判斷所述舌部檢測區(qū)是否有舌體；

胖大舌確定單元，若所述舌部檢測區(qū)有舌體，則使用胖大舌深度學(xué)習(xí)模型，判斷所述舌體的分類，確定所述舌體是否是胖大舌。

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的方法，其特征在于，舌體檢測單元，包括：

訓(xùn)練子單元，用于基于SqueezeNet的深度學(xué)習(xí)分類模型，使用有舌體和無舌體的圖像作為訓(xùn)練樣本進行訓(xùn)練；

舌體檢測子單元，用于訓(xùn)練完成后，使用基于SqueezeNet的深度學(xué)習(xí)分類模型，對所述舌部檢測區(qū)圖像進行識別，所述模型輸出所述舌部檢測區(qū)圖片是否有舌體。

10.根據(jù)權(quán)利要求8所述的方法，其特征在于，還包括：

標(biāo)注子單元，用于使用圖片標(biāo)注工具LabelImg對舌體的矩形區(qū)域進行標(biāo)注，將所述舌體的矩形區(qū)域作為訓(xùn)練樣本；

訓(xùn)練子單元，用于使用所述訓(xùn)練樣本，對SqueezeNet和SSD相結(jié)合的舌部定位模型進行訓(xùn)練；

舌體定位子單元，用于訓(xùn)練完成后，所述舌部定位模型對所述舌部檢測區(qū)的圖片中的舌體進行定位。