【摘 要】
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本文利用高光谱数据具有的灵敏度高、蕴含光谱信息丰富的特点,提出了日常皮肤状况检测的新方法。试验测量了25个人的手部皮肤的图像和高光谱数据,并对图像数据进行了滤波
【机 构】
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武汉大学遥感信息工程学院,武汉430079
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本文利用高光谱数据具有的灵敏度高、蕴含光谱信息丰富的特点,提出了日常皮肤状况检测的新方法。试验测量了25个人的手部皮肤的图像和高光谱数据,并对图像数据进行了滤波预处理和特征提取,将高光谱数据参量化。构建神经网络模型并利用样本数据对其进行训练,而后用以估算皮肤角质层参数。对皮肤参数的估算实验分析显示,本文所提出的方法可取得较好效果。研究表明,图像或者光谱信息可独立用于皮肤角质层参数的估算,而使用图-谱结合的方法估算皮肤角质层信息的效果最优。其中,540nm波长附近是皮肤指标的反演的敏感波段区间。
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