中医体质辨识仪重要现实意义
中医体质辨识仪中医学认为人体是一个有机整体,需要根据个体体质进行养生保健和疾病防治。所以,面部形态、神色的变化与身体体质有着某种程度上的联系。目前的面诊研究主要集中于面色与脏腑病症或其他具体病症之间的关系研究。本论文通过拍摄受检者的面部图像,利用数字图像处理、模式识别等技术初步完成了中医体质辨识仪中医面诊的自动分析研究,并在此基础上,完成了一个体质辨识的辅助系统。该系统为体质辨识提供更多的理论依据,对中医体质辨识仪中医四诊客观化的发展和中医体质辨识仪中医体质辨识有重要的现实意义。
具体来说,本论文主要完成以下几方面的工作:
1.
完成了对采集到的人体面部图像的预处理工作。在面象采集过程中,由于人体姿势或拍摄角度等因素的影响,我们采集到的人体面部图像不统一。为了排除其他不稳定因素的干扰,减小误差,得到统一的人体面部图像,有必要对采集的人体面部图像进行预处理工作。本论文利用基于YCb Cr颜色空间的椭圆模型进行肤色检测,并对检测结果进行去噪处理,进而利用基于面部矩形特征的方法进行人脸定位,终得到图像中人脸的具体位置。
2.
提取与
中医体质辨识仪中医体质类型相关的面象颜色特征和纹理特征。对面部额头、鼻子、脸颊进行子图定位,然后对其颜色特征和纹理特征进行提取,将人脸上的特征转化为数字形式的向量。在颜色特征提取时,将图像按非线性转换公式由RGB颜色空间转换到HSV颜色空间,然后提取面部子图的H、S、V三个分量作为面象的颜色特征;对于纹理特征,利用灰度共生矩阵的四个分量表征纹理特征。
3.
首次对面象特征与
中医体质辨识仪中医体质的关系进行了客观化的研究。在图像预处理和特征提取的工作基础上,采用SVM对面象特征进行分类学习,分别使用网格遍历法和粒子群法对SVM中核参数d和惩罚因子C进行寻优,并结合交叉验证法得到优参数,进而对基于面象特征的
中医体质辨识仪中医体质进行分类研究,探索了面象特征与
中医体质辨识仪中医体质的客观关系。
4.
开发了基于面象特征的
中医体质辨识仪中医体质自动辨识系统。在以上研究的基础上,搭建全生命周期健康管理平台,设计开发面象自动分析模块,对
中医体质辨识仪中医体质进行自动辨识,对
中医体质辨识仪中医全面健康体检提供新的依据,也为基于面象特征的
中医体质辨识仪中医体质辨识提供了一个新的思路。