[发明专利]基于颜色建模的中医面色识别方法

说明书

技术领域

本发明属于医学图像处理领域，是将计算机技术、图像处理技术、模式识别等技术相结合，实现中医面色特征的自动提取，并给出面色的识别结果。该过程对输入的人体面部图像进行自动分析，采用模糊支持向量机进行面色识别，最终判断所输入图像的面色归属。

背景技术

中医学认为，人体是一个有机的整体，面部犹如反映人体生理病理的一面镜子，望五官神色变化，可直接诊察脏腑病变。根据中医理论，人脸面色有青、赤、黄、白、黑及常色几种分类，青黑多主痛证，黄赤多热证，白多主寒证。可见，人脸面色的变换，可以反映人体健康状况。而传统的色诊都是依靠医生的主观判断得出结论，受病人所处环境、精神状态、医生的经验和主观因素等影响，主观依赖性强。受许多条件的限制，长期以来中医难以精确记录和保存面诊资料，这给临床、教学、科研带来很多不便。

目前的面色识别研究也都依赖于医生的标注，难免存在偏差，在样本集中引入噪声点，因此样本集存在一定的模糊性。

发明内容

本发明旨在解决中医诊疗过程中存在的非客观因素干扰的问题，以及解决中医面诊存在的模糊性问题，为此，本发明将模糊支持向量机应用到中医面色识别中，提出了一种基于颜色建模的模糊隶属度计算方法，为中医面色识别提供定量化依据。通过给噪声样本赋予更小的模糊隶属度，可以降低噪声样本对分离器的贡献，从而得到更优的分类结果，提高识别率。

首先通过对典型样本集中每类样本的颜色直方图特征进行建模，得到每类样本的模型通式中的参数，并计算各类典型样本中各个样本的模型综合变形度α和模型相似度β。选取各类典型样本中α和β的最大值，即α_max,β_max，作为各类典型样本的判定阈值。其中典型样本集是由中医大夫根据中医原理挑选的皮肤块，皮肤块中不包含斑痘等特征点。然后对不满足各类判定阈值条件的样本，赋予很小的类别归属因子，从而实现排除噪声干扰的目的。通过提取样本的色差特征，并根据构建的模糊支持向量机，可以对面色进行分类。技术方案流程图，如图1所示。

本发明的技术方案如下：

首先进行面象的采集

本发明所需照片是以面部为主的照片，头发隆起，耳朵露出，姿势端正，在光源稳定的环境下进行采集。采集的面象通过USB接口输入到计算机处理器中。目前，我们所采集的样本面象都是黄种人，所以该发明主要是面向黄色人种进行面色识别。采集的人脸面象由中医大夫进行面色标定。

然后进行面诊皮肤块的分割

根据中医理论，人脸区域在中医领域被分成了五个部分，如图2所示，每个部分对应了不同的内脏，并且内脏的病变可以改变人脸对应区域的颜色的变化。因此，从人脸面部分割得到的皮肤块，可以较好得反映人体的身体状况。由于目前的分割方法，都不能达到100%的正确率，因此本发明采用手动分割的方法，从人脸上得到相应区域的皮肤块，皮肤块大小为m×n。将中医大夫对人脸面象的标定结果，作为分割得到的各皮肤块的类别，并构成数据集。

面诊皮肤块分割完成之后传输至计算机中进行面色识别工作。具体技术方案如下：

1.中医面色特征提取

计算训练样本和典型样本中所有皮肤块的颜色特征向量x，具体如下：

根据分割得到的人脸皮肤块图像中各像素点的RGB值，通过RGB颜色空间与Lab颜色空间的转换公式，计算各像素的Lab值。本发明将每个皮肤块样本的全部像素点的颜色值读入进行处理，将Lab颜色空间的色差特征作为特征向量。Lab空间常用的色差特征除了三通道的均值外，还包括色饱和度均值色调角均值色差均值和色相差均值可由下列公式计算。