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1、在人們對(duì)皮膚美容與保健日益關(guān)注的今天,迫切需要設(shè)計(jì)一種具有癥狀識(shí)別及護(hù)理的智能皮膚診斷系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠?qū)⑷斯ぶ悄芟嚓P(guān)原理與圖像處理相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)由計(jì)算機(jī)對(duì)皮膚顯微圖像的理解。 本人主要工作和研究成果包括以下幾個(gè)方面:(1)提出一種采用逐步回歸分析的皮膚癥狀特征選擇方法。建立了反映處理特征量之間線性關(guān)系的數(shù)學(xué)模型,檢測(cè)出它們之間的相關(guān)性,選取回歸建模過(guò)程中不相關(guān)的特征重構(gòu)特征向量,從而降低了特征空間維數(shù)。 (2)提出了一種基
2、于語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的皮膚癥狀知識(shí)表達(dá)方法。結(jié)合皮膚癥狀圖像的特征描述特點(diǎn)和語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)知識(shí)表示的優(yōu)點(diǎn),用語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表示皮膚癥狀圖像知識(shí)。通過(guò)語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)將復(fù)雜的知識(shí)進(jìn)行分解,把皮膚癥狀各種參數(shù)間的語(yǔ)義聯(lián)系顯式地表示出來(lái),從而使復(fù)雜知識(shí)的表示變得簡(jiǎn)單可行,更接近人的思維習(xí)慣。 (3)提出了一種基于語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表示的皮膚癥狀模糊推理系統(tǒng)模型。根據(jù)皮膚癥狀參數(shù)的特點(diǎn),分別構(gòu)造了癥狀的幾何特征、顏色特征和不變矩組合特征等參數(shù)的隸屬度函數(shù),確立了模糊匹配和沖突
3、消解的原則,制定出不同皮膚癥狀的推理規(guī)則,總結(jié)出一套基于語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表示的皮膚癥狀圖像模糊推理算法。 本課題屬于圖像理解的應(yīng)用基礎(chǔ)研究。針對(duì)皮膚癥狀的特點(diǎn),開(kāi)創(chuàng)性地提出一套基于語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)對(duì)皮膚圖像進(jìn)行處理與識(shí)別的方法,具有創(chuàng)新性。經(jīng)過(guò)理論分析與實(shí)驗(yàn)比較證實(shí)了所提方法的正確性及可行性,成功地將圖像理解和人工智能的知識(shí)相結(jié)合。雖然本文的具體目標(biāo)對(duì)象是皮膚癥狀的識(shí)別,但是這種方法和手段亦可用于其它特定的目標(biāo)和場(chǎng)合,如基因點(diǎn)陣序列的識(shí)別,染色
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