综上所述，骨架是由同类样本之间的关系确定的，而如何在骨架的基础上生长出封闭区域就是由不同样本之间的关联性确定的。基于此，我们利用已知的样本构造出代表该类样本的高维空间的封闭区域，以后每学习一种新的类型，就根据这个方法构造出代表该类样本的高维空间的封闭区域，然后调节原有各个类别封闭区域占据的空间。

    基于上述方法，本研究根据现有样本所设计的仿生肝病图像特征识别分类器，智能地分类已采集50例肝硬化患者及200例健康人，实验结果显示：在训练集和测试集数据2∶1情况下，测试集上分类错误率为8.333%。

    3.2 基于局部二值模式特征法提取眼部特征 局部二值模式(Local Binary Patterns)特征又称“LBP特征”。它主要用于提取图像局部的纹理特征描述算子 ......