[发明专利]中医面色诊断方法及装置

说明书

本发明公开了一种中医面色诊断方法及装置。诊断方法包括：对输入图像进行肤色检测，得到人脸掩膜；对输入图像进行预处理，得到眼部增强图像；将眼部增强图像进行阈值分割，得到阈值分割结果；根据阈值分割结果和人脸掩膜分割出面部五脏区域；使用粒子群算法建立预测模型；利用预测模型对面色进行识别，得到识别结果。装置包括：图片输入模块，采集图像并将图像输入至系统中；目标分割模块，在人脸图像中分割出中医面部五脏区域；面色识别模块，使用粒子群算法训练出预测模型；健康状态判断模块，对人脸图像进行面色识别。先对图像进行预处理再进行分割，避免了直接使用阈值分割处理导致的眼睛眉毛黏在一起的问题，提高了检测精度。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种中医面色诊断方法及装置。

背景技术

在中医望诊中，面部色诊是望诊的重要内容，它是通过观察人体面部皮肤的色泽变化来 诊察病情的方法。中医面色诊断中存在的主观性和经验局限性可以通过信息技术进行改进， 如应用机器学习识别中医面部五脏分布区域的颜色以辅助诊断。

相关技术中，一般通过检测眼睛，眉毛，嘴巴等人脸关键器官，把它们作为参考位置， 再结合人脸的对称性及人脸黄金比例，对面部五脏分布区域进行分割。常用的方法是使用阈 值分割直接对眼睛区域进行处理，并利用Haar特征结合AdaBoost检测出相关面部器官，然 后根据框出器官的矩形框算出器官重心，但是该方法计算出的重心鲁棒性较差，且容易导致 眼睛眉毛黏在一起，检测精度较低。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种中医面色 诊断方法及装置，能够提高检测的精度。

第一方面，本发明提出了一种中医面色诊断方法，包括：

对输入图像进行肤色检测，得到人脸掩膜；

对输入图像进行预处理，得到眼部增强图像；

将眼部增强图像进行阈值分割，得到阈值分割结果；

根据阈值分割结果和人脸掩膜分割出面部五脏区域；

使用粒子群算法建立预测模型；

利用预测模型对面色进行识别，得到识别结果。

根据本发明第一方面实施例提出的中医面色诊断方法，至少具有如下有益效果：采集完 人脸图像后，对输入的图像进行预处理，然后将眼部增强处理的图像进行阈值分割；同时对 原始的人脸图像进行肤色检测，从而得到人脸掩膜，并根据阈值分割的结果与人脸掩膜定位 分割出人脸面部的五脏区域；最后使用改进的粒子群算法建立预测模型，对面色进行识别， 得出相应的结果。先对图像进行预处理再进行分割，避免了直接使用阈值分割处理导致的眼 睛眉毛黏在一起的问题，提高了检测精度。

根据本发明第一方面的一些实施例，所述使用粒子群算法建立预测模型，包括：

设置预测模型中粒子的位置信息；

将验证集对SVM(support vector machines，支持向量机)预测模型进行验证所得的误 差构成适应度；

将得到的全局最优值所对应的位置信息作为SVM分类器的参数值；

建立SVM预测模型。

先设置预测模型中粒子的位置信息，并将验证集对SVM预测模型进行验证所得的误差构 成适应度，然后将不断更新后得到的全局最优值对应的位置信息作为参数值，建立SVM预测 模型。使用粒子群算法寻找合适的核参数，提高了模型的预测精度，避免了凭借经验选择参 数而反复试验的可能。

根据本发明第一方面的一些实施例，所述对输入图像进行预处理，得到眼部增强图像， 包括：

根据人脸五官的位置关系确认眼睛所在区域；