[发明专利]基于图像分析的中医面色识别和检索方法

摘要

基于图像分析的中医面色识别和检索方法，属于图像分析和识别领域。本发明鉴于中医面诊主观依赖性强，缺乏客观定量化依据的特点，设计了一个面向中医面诊的检索和识别平台。该发明的特征在于：当用户输入待查询面象，本发明通过人脸检测五官定位等技术分割人脸，提取脏腑对应区域的面色作为特征向量；在识别模块，将待查询面象的特征向量输入分类器，得到面色识别结果；在检索模块，计算待查询面象的特征向量与面象特征数据库中数据的相似度，按相似度从大到小排序，返回相似面象，并给出相似面象的病症描述。本发明的查准和查全率约为70％和65％，具有一定的参考价值。

主权项

基于图像分析的中医面色识别和检索方法，其特征在于步骤如下：1)面象的采集面象的采集环境：(1)选用代表日光的标准光源D65；(2)显色指数为84～95，色温为6500K；(3)照明光源的几何条件按照国际照明委员会推荐的45/0(照明/观测)安排光路；(4)图像采集设备的彩色深度为24bit，白平衡为日光类型；采集的面象通过USB接口输入到计算机中，对每个病人的样本图片进行面色类别，面色特征和病症标注，建立面象与症状数据库；2)、人脸检测与区域分割将人脸图分割成五个部分，提取五个部分相应的皮肤块；2.1人脸检测采用的是类Haar特征的人脸检测算法进行人脸检测；2.2瞳孔定位和图像旋转采用基于Gabor变换的人眼定位方法，利用Gabor变换后的图像在眼睛处幅值较大的特点，通过投影方法得到眼睛瞳孔坐标；对图像进行旋转校准，用瞳孔坐标来计算图像的旋转角度： θ = arctan ( REye _ y - LEye _ y REye _ x - LEye _ x ) - - - ( 1 ) LEye_x为左瞳孔的横坐标，LEye_y为左瞳孔的纵坐标，REye_x为右瞳孔的横坐标，REye_y为右瞳孔的纵坐标，θ为需要旋转的角度；2.3根据面部脏腑对应图提取皮肤块采用积分投影法对旋转后的人脸图像，进行人脸各部分区域的定位；将旋转后的人脸图像，转换成灰度图，在水平方向进行积分投影，得到积分曲线，第一个明显的波谷对应着脸的左边界，最后一个明显的波谷对应着脸的右边界；得到脸的左右边界之后，再次对灰度图像进行局部的积分投影，同样在积分曲线上有四个明显的波谷，分别得到眉毛、眼睛、鼻孔和嘴的位置，获得4条水平线；按照上述的Gabor定位法精确定位瞳孔后，得到左右瞳孔的竖直位置，得到2条纵线，然后取左右瞳孔的中间位置，得到一条脸部的中线，这样共得到3条纵线；提取了人脸的五个典型区域的色块，即额头、左脸颊、鼻面、右脸颊、下巴的色块；3)根据面色特征进行面色识别和图像检索3.1面色识别采用MEPG‑7的主颜色描述子来提取皮肤区域的主色调，得到占主要分量的像素点，求取主像素点的均值作为肤色信息；对每幅图像提取五个色块，每个色块均值用三个量表述其颜色值，即一个15维颜色向量作为该人脸图像的特征向量；在HSV空间求取色块均值；本发明采用多分类向量机来对面诊特征向量识别归类：提取上述面象与症状数据库每幅人脸图像的15维颜色特征矢量作为输入，人脸面色分为正常，黑，青，赤，白，黄作为输出，使用多类支撑向量机算法建立分类模型；当得到新采集的图像时，按上述方法提取其特征向量，输入分类器，得到识别结果；3.2面象检索对图像库中的样本图像按上述的方法进行分割，得到五个皮肤块的特征向量，采用欧氏距离计算新采集图像与样本库图像特征向量间的相似度，相似度计算公式如下所示： D = Σ i = 1 N | Q i - I i | 2 - - - ( 3 ) D为新输入面象Q与数据库中面象I之间的距离；Qi为输入面象Q的第i个特征矢量；Ii为面象库中一幅面象的第i个特征矢量；N为每幅图像对应的特征矢量的维数，此处N＝15；i＝0，1，2，3…14，指每维特征；根据计算结果，对相似度值从小到大进行排序，D值越小越相似，返回相似度较大的15幅样本图片；当用户选中其中一幅检索结果时，给出该新采集图像相应的病症描述。