基于支持向量机的人脸两颧颜色分类的方法

摘要

本发明公开了一种基于支持向量机的人脸两颧颜色分类的方法，其步骤如下：（1）建立两颧颜色训练样本集；（2）利用支持向量机对两颧颜色训练样本集进行训练，构建两颧颜色分类器；（3）利用两颧颜色分类器识别，判断待识别的两颧图像是否属于红类两颧图像或非红类两颧图像。该方法采用支持向量机作为分类器，以像素点的R、G、B值为特征向量，利用计算机模拟中医专家对两颧颜色进行识别，具有可重复性；该方法在识别阶段采用阈值判断的方法，使得两颧颜色的判断机制更加简洁、直观和公正；模拟中医对两颧颜色进行识别，克服中医目测观察两颧颜色的主观性强、重复性差的缺点；该方法是对中医两颧颜色识别经验的总结和继承。

主权项

一种基于支持向量机的人脸两颧颜色分类的方法，其特征在于包括如下步骤：（1）、建立两颧颜色训练样本集，具体步骤如下：（11）、用Graphcut分割算法对人脸照片进行两颧分割，得到若干幅两颧图像，识别所有两颧图像的两颧颜色，将所有已识别的两颧图像的两颧颜色分为：红类两颧颜色和非红类两颧颜色，保存到两颧图像库；（12）、采用图像处理软件photoshop对两颧图像库中的两颧图像进行分块，该分块的大小为8*8像素分块；（13）、分别对每一两颧图像分块提取每块内所有像素点的R、G、B值，由各像素点的R、G、B值构成特征向量，再由各特征向量构成两颧颜色训练样本集；（2）、构建两颧颜色分类器，具体步骤如下：（21）、将步骤（1）得到的两颧颜色训练样本集输入支持向量机；（22）、对两颧颜色训练样本集进行训练，得到训练模型，由该训练模型构建成两颧颜色分类器（3）、利用两颧颜色分类器识别，判断待识别的两颧图像是否属于红类两颧图像或非红类两颧图像，具体步骤如下：（31）、利用Graphcut分割算法对人脸照片进行两颧分割，得到若干幅待识别两颧图像；（32）、将上述每一幅待识别两颧图像按照图像像素设定的大小分成若干分块，该分块的大小为8*8像素分块；（33）、分别对上述每一幅待识别两颧图像分块提取每一块内所有像素点的R、G、B值，由每一块内所有各像素点的R、G、B值构成与其对应的待识别两颧图像分块的特征向量，再由上述所有每一幅待识别两颧图像分块的特征向量构成待识别两颧图像的特征向量；（34）、将步骤（33）得到待识别两颧图像的特征向量输入到步骤（2）中所述的两颧颜色分类器，统计出每一幅待识别两颧图像中两颧颜色红类块和两颧颜色非红类块；（35）、设置一个待识别每幅两颧图像中两颧颜色红类块占该幅两颧图像所有分块的比例值为识别阈值，具体步骤如下：（351）、将步骤（11）所述的两颧图像库中的所有两颧图像按照每一幅两颧图像像素设定的大小分成若干8*8的像素块；（352）、分别对每一幅两颧图像分块提取每一块内所有像素点的R、G、B值，由每一块内所有像素点的R、G、B值构成与其对应的两颧图像分块的特征向量，再由每一幅两颧图像分块的特征向量构成该幅两颧图像的特征向量；（353）、将上述每一幅两颧图像的特征向量输入到步骤（2）中所述的两颧颜色分类器，统计出每一幅两颧图像中的两颧颜色红类块和两颧颜色非红类块；（354）、由步骤（353）的输出，统计出每幅两颧图像中红类块占该幅两颧图像所有块的比例；从所有两颧图像的红类块比例中选取出一个合适的比例值当作识别阈值；（36）、判断每一幅待识别两颧图像中两颧颜色红类分块占该幅两颧图像所有分块的比例是否大于或等于识别阈值，若识别两颧图像中两颧颜色红类块占该幅两颧图像所有分块的比例值大于或等于识别阈值，则将该幅待识别两颧图像判为红类两颧图像；否则将该幅待识别两颧图像判为非红类两颧图像。