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申请/专利权人：山东锋士信息技术有限公司
摘要：本发明涉及一种基于融合面部多特征的中医面诊方法和系统，属于医疗及健康信息处理技术领域。先用图像对面部进行区域划分和三庭分割，判断出脸型；利用整体的脸型特征初步预测健康异常；根据红外热像仪的反馈提取面部温度特征Tem，提取整个面部和分区域提取面部颜色特征、纹理特征；利用主成分分析PCA算法对图像特征的向量进行融合；利用决策树方法训练样本集，建立诊断分类变量关于融合后特征的分类预测模型；将采集的待诊面部数据输入分类预测模型预测，结合初步预测最终给出人体及脏腑器官健康状态诊断。本发明方法提取特征全面，特征融合高效准确，建模分类识别速度较快，大大提高了面诊的准确性和实时性。
主权项：1.一种基于融合面部多特征的中医面诊方法，其特征是，包括步骤如下：S1.采集面部图像，并存储至图片样本库；S2.对样本库中的图片进行预处理，并添加标签；S3.对人脸图像进行人脸关键点检测，利用关键点坐标，对面部进行区域划分和三庭分割，根据三庭计算的距离，判断出脸型；S4.利用整体的脸型特征初步预测健康异常；S5.根据红外热像仪的反馈提取面部温度特征Tem；提取整个面部和分区域提取面部颜色特征、纹理特征；将提取的一张面部图像所有特征组合成一个表达该面部图像特征的向量X； ， ， ，其中，Xwhole为输入图片为完整的面部图像时提取的特征；当分别输入11个面部区域截取图片时提取的特征为Xsubi；对应的特征分别为面部温度特征Tem，三基色中红色占比r、绿色占比g、蓝色占比b，色调H，饱和度S，亮度V，纹理特征能量Asm、相关性Corr、对比度Con、熵Ent，局部纹理特征的算子LBP编码；S6.利用主成分分析PCA算法对面部图像特征的向量X进行融合，得到融合后的特征向量Y；S7.利用决策树方法训练样本集，建立诊断分类变量关于融合后特征的分类预测模型；S8.将采集的待诊面部数据输入分类预测模型预测，结合步骤S4的初步预测最终给出人体及脏腑器官健康状态诊断。
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权利要求：
百度查询： 山东锋士信息技术有限公司 一种基于融合面部多特征的中医面诊方法和系统
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