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郑莉丽

作品数:9 被引量:17H指数:2
供职机构:上海大学更多>>
发文基金:上海市教育委员会重点学科基金国家自然科学基金上海市自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术医药卫生更多>>

文献类型

  • 6篇专利
  • 2篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 4篇自动化与计算...
  • 1篇医药卫生

主题

  • 9篇中医
  • 7篇向量
  • 7篇向量机
  • 5篇支持向量
  • 5篇支持向量机
  • 5篇中医望诊
  • 5篇望诊
  • 4篇图像
  • 4篇中医专家
  • 4篇口唇
  • 4篇基于支持向量...
  • 3篇直方图
  • 2篇颜色空间变换
  • 2篇直方图特征
  • 2篇人脸
  • 2篇色空间
  • 2篇图像库
  • 2篇图像轮廓
  • 2篇图像自动分割
  • 2篇主观

机构

  • 9篇上海大学
  • 2篇上海中医药大...
  • 1篇焦作市人民医...

作者

  • 9篇郑莉丽
  • 8篇李福凤
  • 8篇李晓强
  • 8篇闫西平
  • 4篇陈敏华
  • 4篇闵彦荣
  • 4篇范华付
  • 3篇汪晶晶
  • 2篇赵洋洋
  • 2篇张煌
  • 1篇王忆勤
  • 1篇王真真

传媒

  • 1篇生物医学工程...
  • 1篇北京生物医学...

年份

  • 2篇2013
  • 3篇2012
  • 4篇2011
9 条 记 录,以下是 1-9
排序方式:
基于支持向量机的人脸两颧颜色分类的方法
本发明公开了一种基于支持向量机的人脸两颧颜色分类的方法,其步骤如下:(1)建立两颧颜色训练样本集;(2)利用支持向量机对两颧颜色训练样本集进行训练,构建两颧颜色分类器;(3)利用两颧颜色分类器识别,判断待识别的两颧图像是...
李晓强汪晶晶范华付郑莉丽闫西平闵彦荣李福凤张煌赵洋洋
基于中医望诊的口唇图像自动分割方法
本发明的公开了一种基于中医望诊的口唇图像自动分割方法,其具体步骤如下:(1)输入人脸图像,对输入的人脸图像进行均值漂移滤波,获得图像I;(2)对图像I作颜色空间变换,获得灰度图像G,再归一化处理获得归一化的图像G;(3)...
闫西平郑莉丽陈敏华李晓强范华付李福凤
文献传递
基于支持向量机的口唇颜色自动识别的方法
本发明公开了一种基于支持向量机的口唇颜色自动识别的方法,其步骤如下:(1)建立口唇颜色训练样本集:首先,建立口唇图像库;然后,利用直方图区间细划分方法提取口唇图像的直方图特征向量,形成口唇颜色训练样本集;(2)利用支持向...
郑莉丽闫西平李晓强陈敏华闵彦荣李福凤
基于支持向量机的人脸两颧颜色分类的方法
本发明公开了一种基于支持向量机的人脸两颧颜色分类的方法,其步骤如下:(1)建立两颧颜色训练样本集;(2)利用支持向量机对两颧颜色训练样本集进行训练,构建两颧颜色分类器;(3)利用两颧颜色分类器识别,判断待识别的两颧图像是...
李晓强汪晶晶范华付郑莉丽闫西平闵彦荣李福凤张煌赵洋洋
文献传递
基于中医望诊的口唇图像自动分割方法
本发明的公开了一种基于中医望诊的口唇图像自动分割方法,其具体步骤如下:(1)输入人脸图像,对输入的人脸图像进行均值漂移滤波,获得图像I;(2)对图像I作颜色空间变换,获得灰度图像G,再归一化处理获得归一化的图像G;(3)...
闫西平郑莉丽陈敏华李晓强范华付李福凤
基于支持向量机的中医望诊唇色自动分类被引量:9
2011年
在中医望诊理论中,口唇的颜色与人体的健康状况息息相关。传统的口唇颜色判断方法主要依靠医生目视观察进行判断分析,其诊断结果既受医生知识水平、诊断经验的限制,又受当时光线、温度等外部环境的影响,缺乏客观评价依据。本文提出一种基于支持向量机(SVM)的唇色自动分类方法:首先,在HSI颜色空间中提取9个唇色特征;然后,选择不同的特征组合对唇色进行分类。通过比较实验结果,发现均值特征是区别唇色的重要特征之一。当选择H、S、I的均值和方差这六个特征时,分类的整体效果较好;另外,实验结果还表明并不是特征越多分类效果就越好。
郑莉丽李晓强李福凤闫西平王忆勤王真真
关键词:中医望诊支持向量机
基于支持向量机的口唇颜色自动识别的方法
本发明公开了一种基于支持向量机的口唇颜色自动识别的方法,其步骤如下:(1)建立口唇颜色训练样本集:首先,建立口唇图像库;然后,利用直方图区间细划分方法提取口唇图像的直方图特征向量,形成口唇颜色训练样本集;(2)利用支持向...
郑莉丽闫西平李晓强陈敏华闵彦荣李福凤
文献传递
中医望诊中唇色和颧色分类研究
郑莉丽
关键词:支持向量机直方图
基于支持向量机的中医望诊颧色分类研究被引量:9
2012年
目的在中医望诊理论中,人面部各区域颜色能反映人体健康状况。针对传统的颧色判别方法主要依靠医生目视判断,本文提出一种基于支持向量机的颧色自动分类方法。方法首先根据中医专家经验分别选取训练集中颧红和颧非红图像中的8×8像素块作为训练样本,将测试图像划分成8×8像素块作为测试样本,然后提取每块(包括训练样本和测试样本)中64个像素的R、G、B值作为特征,使用训练后的支持向量机分类器将测试样本中的块分类为红块和非红块。最后根据每幅两颧图像中被判为红色的块所占的比例来对该图像进行分类,若两颧区域中所占的红块的比例超过预设的阈值,则将其判为两颧红,否则判为两颧非红。结果在专家鉴别的图像库上进行了测试,该算法对颧色分类的准确率接近83%。结论基于支持向量机的颧色分类方法能取得较好的分类效果。
汪晶晶李晓强闫西平李福凤郑莉丽
关键词:中医望诊支持向量机
共1页<1>
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