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舌头的特征变化表示某种疾病的征兆,在疾病发生过程中,舌头的形状和轮廓会发生较大的变化,图像边沿的方向和形状都会发生改变,在舌像特征区域形成了大量的奇异点干扰。传统LBG识别模型方法应用到人体舌形的疾病验证过程中时,一旦舌型形变过于剧烈,在大量的奇异点环境下,LBG模型陷入不收敛的境地,导致疾病验证准确率降低。因此,提出了一种改进的LBG算法的舌像特征疾病识别技术。将舌像特征矢量无限收敛,收敛至空间中的某一点。质心的数量应当相对固定,只需提取局部特征矢量用于训练舌像特征识别模型,完成胃络瘀血症患者的舌