基于PCA-AdaBoost的舌象颜色分类研究

• 作者: 何芳芳 施国生 李文书 胡申宁
• 来源期刊: 广西师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 舌诊 HSV 主成分分析 AdaBoost 中医
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 页码范围: 158-161
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3912字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-6600.2009.03.038

摘要

舌诊是中医四诊的重要内容,为中医临床必察之项.古往今来,为名医者莫不精深于舌诊.颜色特征是诊断的重要特征,对其进行识别(分类)的好坏将直接影响舌诊诊断系统的准确性.利用主成分分析(PCA)的全局性,在HSV颜色空间中对舌象进行特征提取、降维,并通过AdaBoost把一系列弱分类器提升为强分类器,对舌象颜色进行了深入的分类研究.结果表明.此算法是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	施国生	浙江理工大学信息电子学院	13	78	5.0	8.0
2	李文书	浙江理工大学信息电子学院	24	207	9.0	14.0
4	何芳芳	浙江理工大学信息电子学院	3	15	1.0	3.0
7	胡申宁	浙江理工大学信息电子学院	1	14	1.0	1.0