一种基于中医望诊的“神”的特征提取与分类方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及计算机医学诊断图像处理领域，尤其涉及一种基于中医望诊的"神"的 特征提取与分类方法及系统。
【背景技术】
[0002] 中医诊断的客观化研究是中医信息领域的一个热点，望面部神色是中医诊法的特 色之一，中医认为"光明润泽者，气也，青赤黄白黑者，色也"，观察面部神色的变化可以诊断 脏腑精气盛衰，对判断病情轻重、推测预后至关重要。人体面部的神色和五脏六腑密切相 关，脏腑功能活动异常，必然通过人体面部的"神"、"色"等信息反映出来，观察病人面部神 色的变化对脏腑病证的诊断及其治疗具有及其重要的价值，是中医症型判断的重要依据之 〇
[0003] 但传统面部神色的诊察，主要是依靠临床医生主观描述，描述为有神、少神和无 神，缺乏客观化数据支持，具有很强的主观性和模糊性，这势必影响了中医诊断的整体发 展。
[0004] 中医面诊的现代化、客观化研究对中医辨证的规范化、临床疗效评价以及中医面 诊的进一步发展，具有重要的理论价值和临床意义。
[0005] 随着科技的不断进步，计算机技术，尤其是模式识别、计算机视觉、数据挖掘等技 术，逐步引入到中医的客观化、规范化研究过程中来，取得了阶段性的成果。
[0006] 面诊中神的定量是面诊的一个重要方面，经对现有技术文献的检索发现，目前在 面诊中"神"的特征分析方面还没有任何的方法和技术报道。
【发明内容】
[0007] 本发明提供一种基于中医望诊的"神"的特征提取与分类方法及系统，以解决上述 问题。
[0008] 本发明提供一种基于中医望诊的"神"的特征提取与分类方法。上述方法包括以 下步骤：
[0009] 获取预设时段内人脸面部视频图像信息，分割与提取眼睛和脸颊区域并按照预设 提取策略，提取各个特征因子；
[0010] 根据获得的所述各个特征因子，按照预设分类策略，获取望神分类结果。
[0011] 本发明还提供一种基于中医望诊的"神"的特征提取与分类系统。上述系统包括 特征因子提取模块、望神分类模块；其中，所述特征因子提取模块与所述望神分类模块直接 相连；
[0012] 所述特征因子提取模块，用于获取预设时段内人脸面部视频图像信息，分割与提 取眼睛和脸颊区域并按照预设提取策略，提取各个特征因子并将所述各个特征因子发送至 所述望神分类模块；
[0013] 所述望神分类模块，用于根据获得的所述各个特征因子，按照预设分类策略，获取 望神分类结果。
[0014] 通过以下方案：获取预设时段内人脸面部视频图像信息，分割与提取眼睛和脸颊 区域并按照预设提取策略，提取各个特征因子；根据获得的所述各个特征因子，按照预设分 类策略，获取望神分类结果，实现了 "神"特征的自动化分类并且能直接对面部图像进行神 的定量分析和定性描述，辅助中医诊断。
[0015] 通过以下方案：根据获得的各个特征因子、特征因子范围与权重对照表，获得各个 特征因子对应的权重；获取各个特征因子与对应权重的乘积之和；若乘积之和大于或等于 第六预设值，则望神分类结果为有神；若乘积之和大于第五预设值且小于第六预设值，则望 神分类结果为少神；若小于或等于第五预设值，在望神分类结果为无神；其中，所述第六预 设值大于第五预设值；给各个特征因子分配不同的权重，进一步使得望诊"神"的特征的分 类结果更加准确。
【附图说明】
[0016] 此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发 明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
[0017] 图1所示为本发明实施例1的基于中医望诊的"神"的特征提取与分类方法处理 流程图；
[0018] 图2所示为本发明实施例2的基于中医望诊的"神"的特征提取与分类系统结构 图。
【具体实施方式】
[0019] 下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的 情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0020] 图1所示为本发明实施例1的基于中医望诊的"神"的特征提取与分类方法处理 流程图，包括以下步骤：
[0021] 步骤101 :获取预设时段内人脸面部视频图像信息，分割与提取眼睛和脸颊区域 并按照预设提取策略，提取各个特征因子；
[0022] 获取预设时段内人脸面部视频图像信息的方式为：通过摄像装置获取预设时段内 人脸面部视频图像信息；其中，摄像装置包括摄像机和一台电脑。
[0023] 摄像装置获取预设时段内人脸面部视频图像信息时，采取人脸和摄像机距离 33cm，摄像机的参数调整为 ：TV(l/15s)，AV(5.6)，IS0(80);白平衡；自定义模式和水平摄 影；拍摄窗口的大小为220毫米X 170mm。
[0024] 当然，摄像机摄像时的具体参数可以根据实际情况进行调整，上述仅是举例，不用 于限定本发明的保护范围。
[0025] 所述特征因子包括：眨眼次数，长眨眼次数，总虹膜比平均值，眼球运动距离平均 值、眼长宽比平均值、面部光泽度平均值。
[0026] 获取预设时段内人脸面部视频图像信息，分割与提取眼睛和脸颊区域并按照预设 提取策略，提取各个特征因子的过程为：
[0027] 获取预设时段内人脸面部视频图像信息，分割与提取眼睛和脸颊区域；
[0028] 实时获取眼部虹膜区域黑色像素值，若大于或小于第一预设值，则触发计数器进 行计数；其中，计数器每次计数的方式为：每次加1 ;
[0029] 根据预设时段内的计数器的计数值，获取眨眼次数。
[0030] 获取预设时段内人脸面部视频图像信息，分割与提取眼睛和脸颊区域并按照预设 提取策略，提取各个特征因子的过程为：
[0031] 获取预设时段内人脸面部视频图像信息，分割与提取眼睛和脸颊区域；
[0032] 实时获取眼部虹膜区域黑色像素值，若小于第二预设值，则记录时间为A;若大于 第二预设值，则记录时间为B;
[0033] 获取A和B之间的时间差绝对值；
[0034] 若所述时间差绝对值大于第三预设值，则触发计数器进行计数；其中，计数器每次 计数的方式为：每次加1 ;
[0035] 根据预设时段内的计数器的计数值，获取长眨眼次数。
[0036] 获取预设时段内人脸面部视频图像信息，分割与提取眼睛和脸颊区域并按照预设 提取策略，提取各个特征因子的过程为：
[0037] 获取预设时段内人脸面部视频图像信息，分割与提取眼睛和脸颊区域；
[0038] 获取虹膜中点并根据获取的所述虹膜中点，计算整个虹膜区域；
[0039] 实时获取虹膜区域中的各个点的黑色像素值；
[0040] 将所述各个点的黑色像素值分别除以整个虹膜区域，然后求和获得总虹膜比并获 取预设时段内的总虹膜比平均值。
[0041] 将所述各个点的黑色像素值分别除以整个虹膜区域，然后求和获得总虹膜比并获 取预设时段内的总虹膜比平均值的过程为：：
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