基于卷积神经网络的中医面色提取识别研究

作者：孙康宁; 孙琦; 李新霞^*; 戴彩艳

来源：中华中医药杂志, 2021, 36(07): 4286-4290.

• 中医面诊
• 机器学习
• 面色分类
• 深度学习

目的:研究对比3种机器学习与深度学习算法在中医面色提取识别中的应用效果。方法:将人脸的面色分类分为整体面色分类与局部面色分类,基于人脸检测、人脸68个特征点定位技术,提出人脸的8个局部感兴趣区域的提取方法。采用两批训练集对卷积神经网络、支持向量机、k-means算法进行模型构建并分析3种模型识别面色的准确率。结果:在小样本的情况下卷积神经网络与支持向量机对面色识别的效果较好,当训练集的数量增加到1 230张时,卷积神经网络的准确率提高为95.107%,明显优于其他两种算法。结论:将深度学习算法结合中医面诊理论对中医临床诊断的标准化、定量化研究具有推动作用。

• 单位
  南京中医药大学; 南京理工大学