[发明专利]一种基于图卷积网络的舌象多标签分类方法有效
| 申请号： | 201910912799.4 | 申请日： | 2019-09-25 |
| 公开（公告）号： | CN110705425B | 公开（公告）日： | 2022-06-28 |
| 发明（设计）人： | 李自然;秦建增 | 申请（专利权）人： | 广州西思数字科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T3/00;G06T3/60;G06T5/00;G06T5/30;G06T7/00;G06T7/11;G16H30/40;G16H50/20 |
| 代理公司： | 广州德伟专利代理事务所(普通合伙) 44436 | 代理人： | 黄浩威;何文颖 |
| 地址： | 510000 广东省广州市南沙区丰泽东路106*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图卷积网络的舌象多标签分类方法，包括如下步骤：S1、对原始图像进行舌体检测，抽取得到舌体图像；S2、对步骤S1中抽取的舌体图像进行图像预处理，所述预处理包括去反光点处理、锐化处理和摆正处理；S3、针对各个标签，对预处理后的舌体图像进行半自动化标注，得到大样本多标签数据集；S4、使用图卷积网络对步骤S3中得到的大样本多标签数据集进行训练和推断，得到基于图卷积网络的舌体多标签分类模型。本发明通过一个图卷积网络同时对舌象的多个标签进行分类诊断，充分学习标签之间的依赖关系，使得机器舌诊的过程变得更加高效准确。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 图卷 网络 舌象多 标签 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于图卷积网络的舌象多标签分类学习方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS1、对原始图像进行舌体检测，抽取得到舌体图像；/nS2、对步骤S1中抽取的舌体图像进行图像预处理，所述预处理包括去反光点处理、锐化处理和摆正处理；/nS3、针对各个标签，对预处理后的舌体图像进行半自动化标注，得到大样本多标签数据集；/nS4、使用图卷积网络对步骤S3中得到的大样本多标签数据集进行训练和推断，得到基于图卷积网络的舌体多标签分类模型。/n
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