基于SVM的中醫(yī)舌色苔色分類方法研究.pdf

1、近年來，中醫(yī)舌診因其簡單有效等特點(diǎn)，在國內(nèi)外得到了越來越多的認(rèn)可和應(yīng)用。隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的迅速發(fā)展，傳統(tǒng)中醫(yī)舌診學(xué)朝著計(jì)算機(jī)化方向發(fā)展已經(jīng)成為必然趨勢。本文對舌色苔色像素樣本的選取及分類方法和舌圖像的顏色分類方法進(jìn)行了研究。
　　本文的主要貢獻(xiàn)在于：采用了基于像素的舌色苔色分類系統(tǒng)結(jié)構(gòu)；提出了一種改進(jìn)的基于樣本塊的舌色苔色像素樣本選取方法；采用多類SVM方法，對多達(dá)12類的像素顏色進(jìn)行了識別；提出了一種SVM和動態(tài)局部KNN相

2、結(jié)合的分類方法，解決了像素顏色分類的速度問題；根據(jù)中醫(yī)理論設(shè)計(jì)了一個(gè)決策樹分類算法，實(shí)現(xiàn)了舌圖像的舌色苔色分類。
　　首先，針對基于像素的舌顏色分類系統(tǒng)的需要，本文提出了一種改進(jìn)的基于樣本塊的舌色苔色像素樣本選取方法，通過FCM聚類去除了從人工選取的圖像子塊中得到的各舌色苔色樣本集中的“雜質(zhì)”，取得了較好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。
　　其次，本文結(jié)合所獲得舌色苔色像素樣本集的特點(diǎn)，采用基于二叉樹方法和“一對一”方法的SVM多類分類算法實(shí)現(xiàn)