基于深度迁移学习的舌象特征分类方法研究

摘要

舌象分析是计算机视觉技术在中医望诊的客观化、定量化应用研究中的一个重要课题,其中2个关键步骤是舌体分割和舌象分类.通过级联分类器在原始图像上实现自动舌体定位,再将分割后的舌体图像在GoogLeNet和ResNet上进行深度迁移学习训练,用得到的深度网络对齿痕、裂纹和舌苔厚薄3种主要舌象特征进行分类.从中医医疗机构中获取2245幅舌体图像建立数据集,对齿痕、裂纹和舌苔厚薄3类舌体图像进行分类实验,结果表明,所提方法分类性能优于传统的舌体图像特征分类方法,验证了基于深度迁移学习的舌象特征分类方法的有效性.