[发明专利]一种关节炎患者的足底压力特征识别方法和系统在审
| 申请号： | 201910644690.7 | 申请日： | 2019-07-17 |
| 公开（公告）号： | CN110427987A | 公开（公告）日： | 2019-11-08 |
| 发明（设计）人： | 陈晓;李茂辉 | 申请（专利权）人： | 军事科学院系统工程研究院军需工程技术研究所 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京纪凯知识产权代理有限公司 11245 | 代理人： | 孙楠 |
| 地址： | 100010 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种关节炎患者的足底压力特征识别方法和系统，其特征在于包括以下步骤：(1)分别对正常人和被检测者的足底压力数据进行采集，并对得到的足底压力图像数据进行预处理；(2)对预处理后的足底压力图像数据进行主成分分析，提取基于足底形状和压力分布的经典特征构成特征向量；(3)构建小波神经网络模型，并采用正常人的足底压力特征向量对构建的小波神经网络模型进行训练，并将被检测者的足底压力特征向量输入训练好的小波神经网络模型，得到被检测者的足底压力特征识别结果。本发明可以广泛的应用于关节炎患者的足底压力特征识别领域。 | ||
| 搜索关键词： | 足底压力 特征识别 小波神经网络模型 特征向量 关节炎 预处理 图像数据 构建 检测 足底压力数据 主成分分析 经典特征 压力分布 足底形状 采集 应用 | ||
【主权项】：
1.一种关节炎患者的足底压力特征识别方法，其特征在于包括以下步骤：(1)分别对正常人和被检测者的足底压力数据进行采集，并对得到的足底压力图像数据进行预处理；(2)对预处理后的足底压力图像数据进行主成分分析，提取基于足底形状和压力分布的经典特征构成特征向量；(3)构建小波神经网络模型，并采用正常人的足底压力特征向量对构建的小波神经网络模型进行训练，并将被检测者的足底压力特征向量输入训练好的小波神经网络模型，得到被检测者的足底压力特征识别结果。
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