[发明专利]一种基于深度学习的人脸生成中药处方的方法在审
| 申请号： | 201910221369.8 | 申请日： | 2019-03-22 |
| 公开（公告）号： | CN109994202A | 公开（公告）日： | 2019-07-09 |
| 发明（设计）人： | 文贵华;廖辉强 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20;G16H20/10;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 李斌 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的人脸生成中药处方的方法，具体步骤包括：将病人的人脸图像分割为三个粒度的图像：器官粒度、局部区域粒度和人脸的粒度；将由像素矩阵和多标签向量组成的数据集划分为训练数据集和测试数据集；构建基于三粒度人脸的卷积神经网络模型；对训练数据集进行训练，调整参数迭代多次训练后得到表现良好的神经网络模型；将测试数据集的像素矩阵输入神经网络模型，生成中药处方。本发明能够从数据中学习到中医的开药经验，根据病人的人脸图像自动生成病人所需要的中药处方，从而对中医的望诊工作起到辅助作用，减少重复性工作，对人脸进行快速稳定的分析。 | ||
| 搜索关键词： | 人脸 中药处方 测试数据集 训练数据集 人脸图像 像素矩阵 中医 卷积神经网络 神经网络模型 输入神经网络 标签向量 调整参数 辅助作用 局部区域 快速稳定 自动生成 数据集 迭代 构建 学习 器官 图像 分割 表现 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的人脸生成中药处方的方法，其特征在于，具体步骤包括：将病人的人脸图像分割为三个粒度的图像：器官粒度、局部区域粒度和人脸的粒度；将由像素矩阵和多标签向量组成的数据集划分为训练数据集和测试数据集；构建基于三粒度人脸的卷积神经网络模型；根据训练数据集对卷积神经网络模型进行训练并调整超参数，迭代进行多次训练后得到表现良好的神经网络模型；将测试数据集的像素矩阵输入卷积神经网络模型，生成中药处方。
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