【摘 要】
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目的结合图像处理与中医理论实现面色自动识别。方法根据中医望诊面色相关理论,采用基于YCbCr颜色空间的椭圆肤色模型和主动外观模型算法对面部皮肤进行感兴趣区域分割,采用R
【基金项目】
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国家自然科学基金(81373566)
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目的结合图像处理与中医理论实现面色自动识别。方法根据中医望诊面色相关理论,采用基于YCbCr颜色空间的椭圆肤色模型和主动外观模型算法对面部皮肤进行感兴趣区域分割,采用RGB空间、HSV空间、Lab空间中的颜色直方图、颜色空间的统计特征以及局部二值模式(LBP)特征对各区域进行颜色与纹理特征提取,使用支持向量机、极限学习机、BP神经网络对提取到的面色特征进行识别比较。结果将面色识别区域分成8块。结合颜色特征、纹理特征和LBP特征时,面色识别率达89.08%。青、赤、黄、白、黑5种面色中,白色采用BP神经网络的分类准确率最高,达89.5%。结论本研究结合肤色检测、图像处理与中医望诊理论,可实现面部肤色自动识别。
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