[发明专利]一种基于卷积神经网络的腐腻苔分类算法有效
| 申请号： | 201911158644.2 | 申请日： | 2019-11-22 |
| 公开（公告）号： | CN111476260B | 公开（公告）日： | 2023-07-21 |
| 发明（设计）人： | 李晓强;唐咏惠;孙悦 | 申请（专利权）人： | 上海大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/40;G06V10/26;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08;G16H30/00 |
| 代理公司： | 北京中创博腾知识产权代理事务所(普通合伙) 11636 | 代理人： | 李梅 |
| 地址： | 200444*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明适用于舌苔腐腻分别识别技术领域，提供了一种基于卷积神经网络的腐腻苔分类算法，使用卷积神经网络对腐腻苔图片进行特征提取，可以将腐腻苔的颜色、形状和纹理有效结合起来，以描述丰富的舌苔图像特征；并通过先验知识预测可能的腐腻苔区域，将舌象切割成多个子图像，因此特征提取方法只需关注相关子图像而不是整个图像，由于多示例分类决策仅由正常舌象中的最小负示例和腐腻舌象中的最大正示例决定，并且它获得了一些整体信息，因此其会迫使正包(舌像)中至少包含一个腐腻子图像，然后用多示例学习的方法判断舌象中是否包含腐腻苔。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 腐腻苔 分类 算法 | ||
【主权项】：
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