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公开(公告)号：CN107507250A
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201710406983.2
申请日：2017-06-02
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于卷积神经网络的面色舌色图像颜色校正方法涉及数字图像处理方法。算法主要包括离线部分和在线部分。离线部分由训练数据采集、颜色校正卷积神经网络网络框架搭建和训练组成，在线部分则是图像颜色校正和颜色校正效果评价。CNN模仿人类的认知过程，即从局部特征到全局特征的逐层抽象。将卷积神经网络应用于颜色校正中，可以获得较为理想的颜色重现效果。本发明通过采用深度卷积神经网络方法，对稳定光学环境中采集到的人脸面色和舌色进行颜色校正，重现在相同光学环境中目标对象真是呈现的颜色信息。
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公开(公告)号：CN107507250B
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN201710406983.2
申请日：2017-06-02
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于卷积神经网络的面色舌色图像颜色校正方法涉及数字图像处理方法。算法主要包括离线部分和在线部分。离线部分由训练数据采集、颜色校正卷积神经网络网络框架搭建和训练组成，在线部分则是图像颜色校正和颜色校正效果评价。CNN模仿人类的认知过程，即从局部特征到全局特征的逐层抽象。将卷积神经网络应用于颜色校正中，可以获得较为理想的颜色重现效果。本发明通过采用深度卷积神经网络方法，对稳定光学环境中采集到的人脸面色和舌色进行颜色校正，重现在相同光学环境中目标对象真是呈现的颜色信息。
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公开(公告)号：CN107330889B
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201710562784.0
申请日：2017-07-11
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于卷积神经网络的中医舌色苔色自动分析方法属于计算机视觉领域和中医舌诊领域，具体涉及深度学习、图像处理等技术。该方法可以有效提高舌色苔色自动分析的准确度和鲁棒性。本发明分类准确度高。与传统的“特征提取+分类器”方案相比，卷积神经网络是一种端到端的结构，特征提取与分类两个过程在同一框架下完成，避免了对特征和分类器选择的依赖。在分类精度上比传统方法具有明显优势，可以满足实际应用需求。
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公开(公告)号：CN107330889A
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201710562784.0
申请日：2017-07-11
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于卷积神经网络的中医舌色苔色自动分析方法属于计算机视觉领域和中医舌诊领域，具体涉及深度学习、图像处理等技术。该方法可以有效提高舌色苔色自动分析的准确度和鲁棒性。本发明分类准确度高。与传统的“特征提取+分类器”方案相比，卷积神经网络是一种端到端的结构，特征提取与分类两个过程在同一框架下完成，避免了对特征和分类器选择的依赖。在分类精度上比传统方法具有明显优势，可以满足实际应用需求。
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