1 研究方法

    本研究实验框架及算法流程见图1。主要分为三部分：分割皮肤感兴趣区域(ROI)、颜色及纹理特征的提取、人脸面色识别。首先基于YCbCr颜色空间的椭圆肤色模型和主动外观模型(AAM)，在中医面诊理论的指导下对人脸图像进行ROI分割；然后采用RGB空间、HSV空间、Lab空间中的颜色直方图，提取不同颜色空间下的信息作为颜色特征，同时，将颜色分量的统计特征及LBP特征作为融合特征；最后使用SVM、极限学习机(ELM)、BP神经网络分别对提取到的特征面色进行评估比较及分类。

    图1 基于图像处理的面色识别算法流程图

    1.1 基于YCbCr空间的感兴趣区域分割

    五脏的生理病理变化可由面色显现出来，面色的主要部分是人脸的肤色。本研究人脸图像由望诊标准光源箱得到，NIKON D40数码单反相机在固定模式下拍摄面部图像。研究对象来源于上海中医药大学附属曙光医院体检中心，年龄20～60岁。采用望诊标准光源箱，拍摄前与受试者沟通，洗去面部化妆品，保持自然面色，并保持情绪稳定。拍摄时受试者取端坐位，面对人工光源，确保面部光线明亮，充分暴露额部。首先选取粉刺、胡须等数据噪声较少者进行 ......