基于二分光反射模型与随机森林的中医舌苔润燥识别研究

在以往的中医舌苔润燥识别研究中,只利用单个特征或指标,通过与经验阈值进行比较来进行舌苔润燥的识别。提取的特征不能充分地反映水分亮斑区的特性,同时利用经验阈值作为分类依据,易受人为主观因素的影响。本课题组提出一种基于二分光反射模型与随机森林的舌苔润燥识别方法。在已有研究的基础上,基于二分光反射模型分析亮斑区与本色区的光学特性差异,提取舌图像的水分亮斑区的RGB协方差矩阵特征值、亮度和等特征,并对这些特征进行统计分析;基于随机森林算法建立舌苔润燥识别模型。实验结果表明,该方法分类准确率可达95.9%,与已有的舌苔润燥识别方法相比有所提升。该研究为舌苔润燥识别提供了一种新的思路和方法,对舌诊客观化具有一定的实用价值。