【摘 要】
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舌诊是中医四诊的重要内容，为中医临床必察之项。古往今来，为名医者莫不精深于舌诊。颜色特征是诊断的重要特征，对其进行识别（分类）的好坏将直接影响舌诊诊断系统的准确性。利用主
【机 构】
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浙江理工大学信息电子学院,上海交通大学生命科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60702069);浙江省自然科学基金资助项目(Y1080851)
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舌诊是中医四诊的重要内容，为中医临床必察之项。古往今来，为名医者莫不精深于舌诊。颜色特征是诊断的重要特征，对其进行识别（分类）的好坏将直接影响舌诊诊断系统的准确性。利用主成分分析（PCA）的全局性，在HSV颜色空间中对舌象进行特征提取、降维，并通过AdaBoost把一系列弱分类器提升为强分类器，对舌象颜色进行了深入的分类研究。结果表明，此算法是有效的。
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