发明名称 基于自组织映射神经网络的舌象自动聚类、可视化和检索系统
摘要 基于自组织映射神经网络的舌象自动聚类、可视化和检索系统:(1)通过采集设备得到舌象样本图片,对样本图片进行舌体分割,得到完整的舌象;(2)在HSV颜色空间提取舌象各分量的直方图,得到描述舌象样本的特征向量,并精简特征向量的维数;(3)用典型舌象样本的特征向量训练自组织映射神经网络,得到对应于典型舌象样本集的自组织映射网格;(4)对输入的舌象样本图片,按照最小距离准则,检索与其最相似的聚类中心,然后在所有属于该聚类的舌象样本中检索与其最相似的样本并显示;(5)在自组织映射神经网络二维输出网格上高亮显示匹配聚类对应的神经元节点,并显示此聚类的全部样本。本发明可以实现大规模舌象样本集的舌象聚类、可视化和快速检索方法。
申请公布号 CN101576913A 申请公布日期 2009.11.11
申请号 CN200910086601.8 申请日期 2009.06.12
申请人 中国科学技术大学;中国人民解放军第二军医大学 发明人 李斌;岳小强;朱中的
分类号 G06F17/30(2006.01)I;G06K9/00(2006.01)I;G06K9/62(2006.01)I;A61B19/00(2006.01)I 主分类号 G06F17/30(2006.01)I
代理机构 北京科迪生专利代理有限责任公司 代理人 成金玉;卢 纪
主权项 1、基于自组织映射神经网络的舌象自动聚类、可视化和检索系统,其特征在于步骤如下:(1)分割舌体:通过采集设备得到舌象样本图片,对样本图片进行舌体分割,得到完整的舌象;(2)特征提取:在HSV颜色空间提取舌象的各分量的直方图,得到描述舌象样本的特征向量,并根据统计结果精简特征向量的维数;(3)训练自组织映射神经网络:用大量典型舌象样本的特征向量训练自组织映射神经网络,得到对应于典型舌象样本集的自组织映射网格,其中包括各个聚类中心的参考特征向量及可视化表示各聚类之间关系的二维映射网格;(4)基于最小距离准则的相似性检索:对输入的舌象样本图片,根据步骤(1)分割舌体,根据步骤(2)提取其特征向量,在由步骤(3)得到的自组织映射网络中,按照最小距离准则,检索与其最相似的聚类中心,然后在所有属于该聚类的舌象样本中检索与其最相似的样本;(5)显示最相似舌象样本图像;(6)在自组织映射网络二维输出网格上高亮显示匹配聚类对应的神经元节点,并显示此聚类的全部样本。
地址 230026安徽省合肥市金寨路96号