[发明专利]基于舌诊性状的体质预测方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种基于舌诊性状的体质预测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取包含不同参考舌诊性状与体质状态的资料库，对所述资料库中的参考舌诊性状与体质状态进行归一化处理，得到不同体质状态与参考舌诊性状之间的映射信息；

计算不同的所述体质状态与所述参考舌诊性状之间的相关性权重；

获取目标舌诊信息，并从所述目标舌诊信息中提取对应的目标舌诊性状；

基于所述相关性权重，选取与所述目标舌诊性状匹配的体质状态作为备选体质项，并基于所述目标舌诊性状与所述备选体质项之间的匹配关系生成每一个所述备选体质项的匹配参数；

根据所述备选体质项和所述匹配参数得到所述目标舌诊信息对应的体质预测结果。

2.根据权利要求1所述的基于舌诊性状的体质预测方法，其特征在于，所述基于所述相关性权重，选取与所述目标舌诊性状匹配的体质状态作为备选体质项，并基于所述目标舌诊性状与所述备选体质项之间的匹配关系生成每一个所述备选体质项的匹配参数，包括：

识别所述目标舌诊性状对应的参考舌诊性状，根据所述参考舌诊性状对应的相关性权重，识别与所述目标舌诊性状匹配的所述体质状态，并将匹配的所述体质状态作为所述备选体质项；

获取所述目标舌诊性状与所述备选体质项之间的匹配数量；

识别所述目标舌诊性状的总性状数量，根据所述匹配数量与所述总性状数量的比值得到所述备选体质项对应的匹配参数。

3.根据权利要求1所述的基于舌诊性状的体质预测方法，其特征在于，所述根据所述备选体质项和所述匹配参数得到所述目标舌诊信息对应的体质预测结果，包括：

获取预设的神经网络模型，识别每一个所述备选体质项在所述神经网络模型中的槽位数量；

根据所述备选体质项的匹配参数和槽位数量进行归一化计算，得到所述体质预测结果。

4.根据权利要求3所述的基于舌诊性状的体质预测方法，其特征在于，所述根据所述备选体质项的匹配参数和槽位数量进行归一化计算，得到所述体质预测结果，包括：

将所述备选体质项的匹配参数与槽位数量之间的比值作为归一参数；

按照预设的排序规则对所述归一参数对应的所述备选体质项进行排序，将排序结果作为所述体质预测结果。

5.根据权利要求1所述的基于舌诊性状的体质预测方法，其特征在于，所述计算不同的所述体质状态与所述参考舌诊性状之间的相关性权重，包括：

通过下式计算所述相关性权重：

式中，F为所述体质状态，S为所述参考舌诊性状，MI(F，S)为所述相关性权重，P(F)为所述体质状态在训练集合中出现的概率，P(S)为所述训练集合属于所述参考舌诊性状的概率，P(F，S)为所述参考舌诊性状中对应所述体质状态的数量与所述参考舌诊性状总数量的比值。

6.根据权利要求1所述的基于舌诊性状的体质预测方法，其特征在于，所述获取目标舌诊信息，并从所述目标舌诊信息中提取对应的目标舌诊性状，包括：

采集目标用户的目标舌诊信息，其中，所述目标舌诊信息包括若干个舌诊图像；

根据所述舌诊图像识别所述目标用户的目标舌诊性状，其中，所述目标舌诊性状包括舌苔性状、点刺性状、齿痕性状和裂纹性状中的一种或多种。

7.根据权利要求6所述的基于舌诊性状的体质预测方法，其特征在于，所述目标舌诊信息中包括至少两个拍摄角度的舌诊图像，所述根据所述舌诊图像识别所述目标用户的目标舌诊性状，包括：

对不同的所述舌诊图像分别进行性状识别，并对识别结果进行平均值计算，得到所述目标舌诊性状。