[发明专利]基于中医望诊的面部光泽分析方法

权利要求书

1.一种基于中医望诊的面部光泽分析方法，其特征在于，该方法依次包括如下步骤：在稳定的光照环境下由电脑控制的数码相机自动采集面部图像，图像自动储存于计算机中，将脸颊区域从面部图像中分割出来，使用HSV色彩模式的图片作为测试样本与训练样本，采用改进的二维主成分分析方法对面部图像的测试样本与训练样本进行特征抽取，计算测试样本特征与每个训练样本特征之间的余弦距离，并用最近邻的方法对测试样本进行面部光泽分析，其中：

前述采用改进的二维主成分分析方法对面部图像的测试样本与训练样本进行特征抽取，方法如下：

①用矩阵I表示样本：如果I_a，b表示矩阵I第a行b列处的元素，那么用m行3n列大小的矩阵I表示一个解析度为n×m的HSV色彩模式的图片，I_i，3j-2、I_i，3j-1、I_i，3j分别存储的是该图像第i行j列处像素的H、S、V值(i＝1，2，3，…，m，j＝1，2，3，…，n)；

②根据训练样本计算一种改进的方法来计算二维分析的协方差矩阵：其中k表示样本的类别数，n_i为第i类的训练样本数，N为训练样本总数，为第i类训练样本的样本均值，I_i为训练样本总体均值；

③求协方差矩阵Cov的特征值分解，将得到的特征值按降序排列：λ₁、λ₂ K λ_3n，特征向量按对应特征值的顺序排序，于是得到特征向量矩阵：V＝[v₁ v₂ K v_3n]^T；

④选取V前d行构成投影矩阵：V_project＝[v₁ v₂ K v_d]^T；

⑤根据投影矩阵V_project对样本进行特征抽取得到样本特征F＝V_projectI^T，于是得到训练样本的特征集为：F_train＝{F₁，F₂ K F_N}，测试样本特征为F_test。

2.根据权利要求1所述的基于中医望诊的面部光泽分析方法，其特征在于，所述的计算测试样本特征与每个训练样本特征之间的余弦距离，即求F_test与F_train中所有样本的夹角余弦值的绝对值，并对用1减去该绝对值。

3.根据权利要求1或2所述的基于中医望诊的面部光泽分析方法，其特征在于，所述的最近邻的方法对测试样本进行面部光泽分析，选择与F_test余弦距离最小的训练样本特征的类别为测试样本的类别。