【摘要】：計(jì)算機(jī)舌診系統(tǒng)中,點(diǎn)刺和瘀血點(diǎn)是重要的舌象�；诎唿c(diǎn)檢測(cè)、支持向量機(jī)(SVM)和K-均值聚類算法,提出了對(duì)舌診圖像中點(diǎn)刺和瘀點(diǎn)的識(shí)別及提取方法。首先利用SimpleBlobDetector斑點(diǎn)檢測(cè)算法檢測(cè)斑點(diǎn),并提取出斑點(diǎn)數(shù)量、大小和分布等特征值生成特征向量,再使用SVM進(jìn)行點(diǎn)刺(瘀點(diǎn))舌象識(shí)別。點(diǎn)刺(瘀點(diǎn))提取同樣基于斑點(diǎn)檢測(cè)算法,提取斑點(diǎn)顏色特征,使用K-均值聚類將斑點(diǎn)聚類為多個(gè)小類簇,定義基于加權(quán)顏色空間距離的判別函數(shù),將聚類結(jié)果同第一次斑點(diǎn)檢測(cè)的結(jié)果對(duì)比,得到正類和負(fù)類,最終提取出點(diǎn)刺和瘀點(diǎn)。利用該方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn),識(shí)別正確率達(dá)到97.4%,提取誤檢率為6.0%,漏檢率為10.1%,表明了本方法的有效性和應(yīng)用價(jià)值。
[Abstract]:Puncturing and blood stasis are important tongue signs in computer tongue diagnosis system. Based on spot detection, support vector machine (SVM) (SVM) and K-means clustering algorithm, a method for the identification and extraction of punctures and stasis points in tongue diagnosis images is proposed. First, the SimpleBlobDetector speckle detection algorithm was used to detect the spots, and the eigenvalues such as the number, size and distribution of spots were extracted to generate the eigenvector, and then SVM was used to recognize the tongue image of puncturing (stasis points). Spot extraction is also based on spot detection algorithm to extract the color features of spots. The speckle is clustered into several clusters using K-means clustering, and the discriminant function based on the distance of weighted color space is defined. By comparing the clustering results with the results of the first spot detection, the positive and negative classes were obtained, and the punctures and stasis spots were extracted. The experiments show that the recognition accuracy is 97.4%, the false detection rate is 6.0, and the missing detection rate is 10.1, which shows the effectiveness and application value of this method.
【作者單位】： 天津大學(xué)電子信息工程學(xué)院;清華大學(xué)電子工程系;
【分類號(hào)】：R241;TP391.41

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本文編號(hào)：2179421