基于AdaBoost级联框架的舌色分类

• 作者: 张新峰 王奕然
• 来源期刊: 北京生物医学工程
• 学科: 医学
• 关键词: AdaBoost算法 级联框架 图像分类 多分类算法
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 8-14
• 页数: 7页
• 分类号: R318.04
• 字数: 4487字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-3208.2020.01.002

摘要

目的 基于图像处理的舌质颜色分析是中医舌诊现代化的重要内容,提高舌色的正确识别率是其中的关键问题.本文使用集成学习的分类方法来探讨舌色分类,以达到客观、准确地识别中医(traditional Chinese medicine,TCM)舌色.方法 首先通过AdaBoost算法对舌图像进行初步分类,再将该算法与级联框架进行结合;然后通过"一对其余"的方法将AdaBoost从二分类扩展到多类来完成舌质颜色的分析;最后通过实验进行验证,并与其他方法所得出的结果进行对比.结果 针对各类舌质颜色分类问题,使用随机森林与传统的AdaBoost分类器进行分类的正确率分别在78.0％～90.2％与89.4％～95.5％之间,而基于AdaBoost级联框架的分类器的各类舌质分类正确率在93.0％～98.7％之间.结论 基于AdaBoost级联框架的舌质颜色分类方法与其他经典方法相比,具有较高的正确分类率,为基于图像处理的中医舌诊辅助诊断奠定了一定的基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张新峰	北京工业大学信息学部	50	1027	14.0	31.0
2	王奕然	北京工业大学信息学部	1	0	0.0	0.0