[发明专利]一种基于深度学习的舌象图像质量检测方法在审
| 申请号： | 201811185076.0 | 申请日： | 2018-10-11 |
| 公开（公告）号： | CN109472774A | 公开（公告）日： | 2019-03-15 |
| 发明（设计）人： | 许家佗;罗志宇;崔骥;屠立平;黄景斌;胡晓娟;江涛;崔龙涛 | 申请（专利权）人： | 上海中医药大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08;G16H30/20 |
| 代理公司： | 上海申新律师事务所 31272 | 代理人： | 俞涤炯 |
| 地址： | 200120 上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的舌象图像质量检测方法，包括以下步骤：步骤S1、构建舌象图像数据集，所述舌象图像数据集包括训练数据集和验证数据集；步骤S2、对步骤S1中的所述舌象图像数据集中的舌象图像进行预处理；步骤S3、构建卷积神经网络，使用所述卷积神经网络对经步骤S2预处理后的所述舌象图像进行处理，得到舌象图像检测模型；步骤S4、使用步骤S3得到的所述舌象图像检测模型对待检测的舌象图像进行检测。其优点在于，通过深度学习，提高舌象图像检测模型的识别准确率；无须对舌象图像进行特征提取，仅对舌象图片的原始照片进行处理，即可进行快速识别和分类；对舌象图像检测模型迭代优化，获得准确率高且不过拟合的舌象图像检测模型。 | ||
| 搜索关键词： | 舌象 图像检测模型 图像 预处理 卷积神经网络 图像质量检测 图像数据集 准确率 构建 训练数据集 迭代优化 快速识别 特征提取 图像数据 验证数据 原始照片 检测 拟合 学习 分类 图片 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的舌象图像质量检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、构建舌象图像数据集，所述舌象图像数据集包括训练数据集和验证数据集；步骤S2、对步骤S1中的所述舌象图像数据集中的舌象图像进行预处理；步骤S3、构建卷积神经网络，使用所述卷积神经网络对经步骤S2预处理后的所述舌象图像进行处理，得到舌象图像检测模型；步骤S4、使用步骤S3得到的所述舌象图像检测模型对待检测的舌象图像进行检测。
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