基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
目的:探讨中医面诊中光泽信息客观识别的方法.方法:结合计算机视觉,利用计算机辅助进行面部光泽判断,尝试将偏最小二乘法(PLS)和线性判别式分析(LDA)方法在4种不同色彩空间下进行实验,做为面部光泽信息提取的手段.结果:PLS、LDA、2DLDA在RGB、HSV、Lab这些3通道的色彩空间上的判断正确率均高于单通道的判断结果;不同的特征抽取方法在不同色彩通道上得到的正确率不同:PLS方法在Lab颜色空间上对人脸光泽的判断正确率为89.06%,LDA在Lab颜色空间上判断正确率为88.69%,2DLDA在RGB颜色空间上判断正确率为89.00%.结论:不同特征抽取方法对于识别中医面诊光泽信息都具有积极作用,为中医望诊中光泽的量化检测技术研究提供了一种新的方法和思路.
推荐文章
基于LDA算法的人脸识别方法的比较研究
线性判别分析(LDA)
人脸识别
Eigenfaces
Fisherfaces
小样本问题
基于神经网络的中医面诊证素辨证的研究
神经网络
中医面诊
证素辨证
基于SVD和LDA的人脸识别方法
人脸识别
奇异值分解
线性鉴别分析
反向传播神经网络
中医面诊信息自动识别方法研究进展
面诊
人脸分割
特征提取
四诊合参
客观化
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于PLS、LDA的中医面诊光泽识别研究
来源期刊 世界科学技术-中医药现代化 学科 工学
关键词 中医面诊 面诊光泽 特征抽取 PLS LDA 2DLDA
年,卷(期) 2011,(6) 所属期刊栏目 中医研究
研究方向 页码范围 977-981
页数 分类号 TP391.41
字数 3642字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1674-3849.2011.06.011
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王忆勤 上海中医药大学中医四诊信息化综合实验室 259 1999 24.0 35.0
2 李福凤 上海中医药大学中医四诊信息化综合实验室 165 1223 19.0 30.0
3 郑晓燕 上海中医药大学中医四诊信息化综合实验室 8 69 3.0 8.0
4 李国正 同济大学控制科学与工程系 16 146 8.0 11.0
5 周睿 上海中医药大学中医四诊信息化综合实验室 8 23 2.0 4.0
6 赵瑞玮 同济大学控制科学与工程系 1 21 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (3)
共引文献  (48)
参考文献  (6)
节点文献
引证文献  (21)
同被引文献  (127)
二级引证文献  (19)
1994(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1996(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2004(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2005(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2007(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2008(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2009(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2011(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2012(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2013(3)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(0)
2014(4)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(2)
2015(6)
  • 引证文献(5)
  • 二级引证文献(1)
2016(5)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(3)
2017(2)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(1)
2018(6)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(3)
2019(4)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(4)
2020(9)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(5)
研究主题发展历程
节点文献
中医面诊
面诊光泽
特征抽取
PLS
LDA
2DLDA
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
世界科学技术-中医药现代化
月刊
1674-3849
11-5699/R
大16开
北京市海淀区中关村东路55号思源楼12层
2-534
1999
chi
出版文献量(篇)
5712
总下载数(次)
7
总被引数(次)
41879
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导