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公开(公告)号：CN103324952A
公开(公告)日：2013-09-25
申请号：CN201310201991.5
申请日：2013-05-27
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于特征提取的痤疮分类方法，首先获得痤疮患者背部的痧象，利用现有技术获得背部穴位的具体位置，并分割为彩色穴位模块，然后获取每个彩色穴位模块的纹理特征，即采用灰度共生矩阵基础上的对比度、熵和相关性来共同表征纹理特征，获取每个彩色穴位模块的颜色特征，获取每个彩色穴位模块的痧象面积特征，接下来采用痤疮患者背部的痧象对BP神经网络进行训练，所述的BP神经网络为三层结构，输入层维数为63，隐含层维数为25，输出层维数为3，最后利用训练好的BP神经网络对待检测对象进行痤疮分类，最终输出三种病症，即湿热型、心火炽热型以及脾气虚型。
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公开(公告)号：CN102930534A
公开(公告)日：2013-02-13
申请号：CN201210388022.0
申请日：2012-10-15
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明主要通过图像处理技术实现人体背部穴位自动检测方法，从而改善医者人为主观判定穴位的现状，提高穴位检测的效率以及减少无谓的人力，同时为以后一些疾病的自动诊断和分类系统、人体健康自动分析系统打下基础，提供必要的技术支持。本发明首先是计算输入图像的YCbCr值，通过椭圆模型进行肤色分割，得到人体背部图，之后利用Canny边缘检测算法以及由内向外寻找白点得到人体背部上下边缘曲线，求取中点进行直线拟合得到人体脊柱线，旋转图像得到目标图像。对样本图像进行灰度标准化处理，相加求平均之后得到模板图像，最后将目标图像和模板图像进行匹配，通过模板图像中的穴位位置确定目标图像的穴位位置。
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公开(公告)号：CN102930534B
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201210388022.0
申请日：2012-10-15
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明主要通过图像处理技术实现人体背部穴位自动检测方法，从而改善医者人为主观判定穴位的现状，提高穴位检测的效率以及减少无谓的人力，同时为以后一些疾病的自动诊断和分类系统、人体健康自动分析系统打下基础，提供必要的技术支持。本发明首先是计算输入图像的YCbCr值，通过椭圆模型进行肤色分割，得到人体背部图，之后利用Canny边缘检测算法以及由内向外寻找白点得到人体背部上下边缘曲线，求取中点进行直线拟合得到人体脊柱线，旋转图像得到目标图像。对样本图像进行灰度标准化处理，相加求平均之后得到模板图像，最后将目标图像和模板图像进行匹配，通过模板图像中的穴位位置确定目标图像的穴位位置。
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