【摘 要】
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目的针对中医痤疮患者的舌象特征,基于支持向量机(support vector machine,SVM)对舌色苔色的识别准确率及识别速度进行研究,以提高中医舌诊客观化研究的准确度及速度。方法针
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目的针对中医痤疮患者的舌象特征,基于支持向量机(support vector machine,SVM)对舌色苔色的识别准确率及识别速度进行研究,以提高中医舌诊客观化研究的准确度及速度。方法针对专家标定的1500个典型舌样本,在苔质识别阶段将亮斑、舌苔、舌质同层识别,以避免亮斑被误识别为白苔。使用交叉验证核函数、一对一(one against one,OAO)和投票法训练多类SVM分类器,网格法、遗传法、粒子群法结合交叉验证法对RBF核函数参数寻优,得到最佳分类结果。最后与阈值法、聚类法及DAG方法进行了识别准确率及识别速度的比较。结果与其他方法比较,本文方法在舌色苔色识别准确率及识别速度上均有提高,本文识别准确率为8473%,高于DAG方法(8104%);识别速度为05599s,优于DAG方法(16394s)。结论本文方法对舌色苔色的分类准确率和识别速度都有一定的提高,对辅助医生临床诊疗及临床研究具有现实意义。
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