基于视觉注意和支持向量机的舌体自动分割方法的探讨

• 作者: 刘哲 周玉华 徐晓新 苏群 赵宇明 陈家旭 隋芯
• 来源期刊: 北京中医药大学学报
• 学科: 医学
• 关键词: 舌图像分割 视觉注意 支持向量机 模式识别
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 18-20
• 页数: 3页
• 分类号: R241.25
• 字数: 2534字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2157.2013.01.004

摘要

目的 探讨基于视觉注意机制和支持向量机(support vector machine,SVM)相结合的舌体自动提取方法,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 获得的正常舌、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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈家旭	北京中医药大学基础医学院	266	3655	34.0	49.0
2	苏群	北京中医药大学信息中心	13	45	3.0	6.0
3	赵宇明	北京中医药大学信息中心	25	133	6.0	11.0
4	刘哲	北京中医药大学信息中心	22	82	6.0	8.0
5	周玉华	北京中医药大学信息中心	5	44	3.0	5.0
6	徐晓新	北京中医药大学信息中心	10	29	2.0	5.0
7	隋芯	北京中医药大学信息中心	7	31	3.0	5.0