基于视觉注意和支持向量机的舌体自动分割方法的探讨

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目的探讨基于视觉注意机制和支持向量机(support vector machine,SVM)相结合的舌体自动提取方法,为模式识别方法应用到舌体图像分割提供新思路。方法将舌图像经过视觉特征提取、高斯金字塔多尺度变换,依据多特征图合并策略生成显著图并进行二值化;在不需要人工干预的情况下,从显著区和非显著区分别随机选取正类训练样本和负类训练样本;机器自动学习样本创建SVM分类器,最后用训练好的SVM分类器对完整舌图像进行分割。结果获得的正常舌、裂纹舌、齿痕舌等多种舌象的分割效果良好,没有特征信息丢失的情况
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