基于视觉注意和支持向量机的舌体自动分割方法的探讨.pdfVIP

北京中医药大学学报 第36卷第1期2013年1月 18 of ofTraditionalChineseMedicineV01．36No．1Jan．2013 Joumal University Bering 基于视觉注意和支持向量机的舌体自动分割方法的探讨卑 刘哲1 陈家旭2。赵字明1苏群1 徐晓新1 周玉华1 隋芯1 (1北京中医药大学信息中心北京100029；2北京中医药大学基础医学院) vector machine，SVM)相结合的舌体自动 摘要：目的探讨基于视觉注意机制和支持向量机(support 提取方法，为模式识别方法应用到舌体图像分割提供新思路。方法将舌图像经过视觉特征提取、高 斯金字塔多尺度变换，依据多特征图合并策略生成显著图并进行二值化；在不需要人工干预的情况 下，从显著区和非显著区分别随机选取正类训练样本和负类训练样本；机器自动学习样本创建SVM 分类器，最后用训练好的SVM分类器对完整舌图像进行分割。结果获碍的正常舌、裂纹舌、齿痕舌 等多种舌象的分割效果良好，没有特征信息丢失的情况，并具有一定的抗噪能力。结论基于视觉注 意和SVM舌体自动分割方法在无需任何先验知识的条件下，具有较稳定的分割效果，为模式识别应 用到舌体图像分割中作了初步探索。 关键词：舌图像分割；视觉注意；支持向量机；模式识别 中图分类号：R241．25 doi：10．3969／j．issn．1006-2157．2013．01．004 onvisualattentionand Automatic based tongueimagesegmentation 4 vectormachine support LIU Xinl Zhel，CHENJia—XU2。，ZHAO Xiao—xinl，ZHOUYu．hual，SUI Yu—min91，SUQunl，XU Information ofChinese SchoolofPreclinical (1 University 100029；2 Center，Beijing Medicine，Beijing ofChinese Medicine，BeijingUniversity Medicine) intoautomatic the To extractivemethodof basedon Abstract：Objectiveprobe tongue Objective images combinationofvisualattentionmechanismand vector offeranew machine(