基于光譜反射率的面部色澤適應性自動識別方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明屬于中醫(yī)色診的客觀化研宄領域，特別涉及中醫(yī)面部色診的定量化及自動 分析領域，用于實現(xiàn)面部色澤的分析，并針對不同人的正常色表現(xiàn)不同，進行面色及其清 濁、微甚、散摶、澤夭的適應性識別。
【背景技術】
[0002] 面部色診是通過觀察病人顏面五官氣色的變化以了解病情的診斷方法，它是中醫(yī) 獨特的診斷方法，可以為疾病的定性、定位以及預后提供一定的診斷依據(jù)，具有重要的診斷 意義。在傳統(tǒng)中醫(yī)色診中，醫(yī)生在自然光線下對病人目視觀察，進行判斷分析，并用語言文 字描述病人癥狀。這種方法主觀性強，易受時間、季節(jié)、氣候等條件的影響，造成對面部顏色 的判別因人因時因地而異，難以獲得客觀化、定量化的信息，給臨床、教學和科研帶來了諸 多不便，也阻礙了學術交流。隨著現(xiàn)代科學技術手段在中醫(yī)診斷方面的發(fā)展，色診客觀化、 標準化、自動化的研宄也成為中醫(yī)現(xiàn)代化的重要發(fā)展方向。
[0003] 中醫(yī)色診中，將面色分為正常色以及白、黃、赤、青、黑六種，且局部面色（即色部） 對應各臟腑的功能狀態(tài)。正常面色為紅黃隱隱，明潤含蓄。不同病色及其清濁、微甚、散摶、 澤夭反映了疾病的屬性、病程長短、病勢輕重、疾病轉歸等具體情況。醫(yī)生通過對這些因素 的綜合判斷進行疾病的診斷。其中，清濁表示色澤明亮還是晦暗，可輔助辨別疾病的陰陽屬 性；微甚表示色的淺淡還是深濃，可輔助辨別疾病的虛實；散摶表示色澤的疏離還是團聚， 可輔助辨別病程的久新；澤夭表示色的明潤還是枯槁，可輔助辨別疾病的預后轉歸。由于稟 賦和生活條件不同，不同人的面色會有差異?？紤]個人面色差異性，在面部色澤信息客觀記 錄的基礎上，進行面部色澤（包括面色及其清濁、微甚、散摶、澤夭）量化分析以及適應性識 另IJ，可以為中醫(yī)色診提供輔助依據(jù)。
【發(fā)明內容】
[0004] 本發(fā)明是在面部光譜反射率圖像采集或復原的基礎上提出的。即：通過光譜反射 率圖像復原系統(tǒng)或光譜相機，采集得到各像素為面部對應點光譜反射率的圖像。以此數(shù)據(jù) 為基礎，進行整體及色部的面色及其清濁、微甚、散摶、澤夭的量化分析以及適應性識別。
[0005] 顏色是物體對照明光譜反射后在人眼中的視覺感受。因此，光譜反射率是物體顏 色的本質屬性，以面部光譜反射率為數(shù)據(jù)基礎進行色澤分析，相比圖像數(shù)據(jù)更為準確可靠。
[0006] 本發(fā)明具體方案設計如下：通過采集各類面色的光譜反射率，采用有限維模型方 法確定面色光譜反射率基函數(shù)。將面部光譜反射率采用基函數(shù)的線性組合來表示。以頸部 膚色為參考色，將面色與參考色的基函數(shù)系數(shù)差作為面色的特征向量。采用支持向量機識 別方法，得到整體面色及色部面色所屬類別。同時，通過反射率累積和、在系數(shù)空間特征向 量位置、鄰域系數(shù)變化幅值、系數(shù)圖梯度變化規(guī)律，分別判斷面色的清濁、微甚、散摶、澤夭。 依次包括如下步驟：
[0007] 1)面色光譜反射率基函數(shù)的確定：
[0008] 由于可見光范圍的光譜反射率是一個高維向量（以5nm采樣間隔計算，在 380nm-780nm的可見光光譜范圍內，為81維向量），因此在數(shù)據(jù)分析中需采用一定方式對其 進行降維處理?；谟邢蘧S模型理論，皮膚的光譜反射率可相當精確地用有限維線性模型 來近似。因此，通過對面部光譜反射率分析，確定線性模型中的主要基函數(shù)，即可用這些基 函數(shù)的系數(shù)表示光譜反射率。本發(fā)明在實際面部光譜反射率樣本基礎上，通過主成分分析 (PCA)方法，確定面色光譜反射率基函數(shù)。具體步驟如下：
[0009] (1)、采集各類中醫(yī)面色的光譜反射率樣本，需要包含正常色、白色、黃色、赤色、青 色、黑色各類用例，共6類海類用例需要包含100例以上的實例，且由三位以上中醫(yī)醫(yī)師給 出所屬類型標定。
[0010] (2)、采用PCA方法，對采集到的所有面色光譜反射率提取能量最為集中（能量占 總能量99. 5%以上）的基函數(shù)。
[0011] 2)面色特征向量的提?。?br>[0012] 在基函數(shù)確定的基礎上，面部光譜反射率可采用其在基函數(shù)空間的投影系數(shù)表 示。由于膚色受到地域、年齡、性別、季節(jié)、生活習慣等多方面的影響，表現(xiàn)為正常面色的個 體差異性較大。研宄表明，頸部膚色比較準確地反映了個體正常膚色狀態(tài)。因此本發(fā)明以頸 部膚色作為個體正常對照參考色，將面色與參考色的基函數(shù)系數(shù)差作為面色的特征向量。 此外，中醫(yī)面色診察包含各色部色以及整體面色，因此本發(fā)明針對兩者分別提取特征向量。 具體步驟如下：
[0013] (1)、將被測面部各色部光譜反射率與被測者頸部光譜反射率均采用基函數(shù)的線 性組合表示。即計算它們在基函數(shù)空間的投影系數(shù)，該投影系數(shù)即為線性組合中的基函數(shù) 加權系數(shù)。
[0014] (2)、以頸部光譜反射率為參考色，將面色與參考色的基函數(shù)系數(shù)差作為面色的特 征向量。其中，各色部與參考色的基函數(shù)系數(shù)差作為色部色特征向量；各色部光譜反射率平 均值與參考色的基函數(shù)系數(shù)差作為整體面色特征向量。
[0015] 3)面部面色屬性識別：
[0016] (1)、采用支持向量機方法構建多類分類模型，采用各類面色特征向量樣本集訓練 分類器。
[0017] (2)、利用訓練好的分類器，對整體面色和色部色進行所屬類別判斷。
[0018] 4)面色清濁的識別與量化：
[0019] 清濁表示面色的色澤明亮還是晦暗，在同一類面色中色澤明亮表現(xiàn)為反射率數(shù)值 較高，色澤晦暗則表現(xiàn)為反射率數(shù)值較低。因此，本發(fā)明根據(jù)反射率與同類面色正常反射率 的差值，對面色清濁進行識別和量化。具體步驟如下：
[0020] 若被測面色識別為某一類面色，則計算該面色各波段光譜反射率和。計算被測面 色反射率和與正常反射率和的差值，即為清濁程度。若差值為正，則為清；若差值為負，則為 濁；差值越大，清濁程度越重。其中，正常反射率和通過計算正常色樣本集中樣本的各波段 光譜反射率之和，并求平均值來確定。
[0021] 5)面色微甚的識別與量化：
[0022] 微甚表示面色的淺淡還是深濃，表示面色在所屬類別上偏離正常色的程度。因此， 本發(fā)明采用在特征向量空間，被測面色與正常面色中心的歐式距離，對面色微甚進行識別 與量化。具體步驟如下：
[0023] 若被測面色識別為某一類面色，則計算該面色特征向量與正常色特征向量的歐式 距離，即為該類面色的微甚程度。距離越大，表示屬該類面色越甚，反之則表示屬該類面色 越微。其中，正常色特征向量通過計算正常色樣本集中樣本的特征向量的平均值來確定。
[0024] 6)面色澤夭的識別與量化：
[0025] 澤夭表示面色的明潤還是枯槁，在物理特征上表現(xiàn)為面色分布的均勻性。面色均 勻則較明潤，面色差異大則較枯槁。因此，本發(fā)明采用色部領域范圍內特征向量的變化幅 度，對面色的澤夭進行識別與量化。具體步驟如下：
[0026] 若被測面色識別為某一類面色，則提取色部鄰域多點的光譜反射率，并計算各點 的特征向量。求所有點的特征向量平均值，計算各點特征向量與平均特征向量的差向量。計 算所有點差向量絕對值的平均值，得到平均差向量。平均差向量各元素的平均值