换一批基于面部特征的中医体质辨识GCN模型研究
Research on GCN Model for Traditional Chinese Medicine Constitution Identification Based on Facial Feature Extraction
摘要根据中医相关理论,不同体质的人,其气、血、津液等方面存在差异,这会影响其健康和疾病表现.近年来,尽管基于中医体质辨识的研究已有了突破性进展,但依然面临着很多挑战.提出一种基于面部特征的中医体质辨识模型,结合数据扩增和图卷积神经网络模型,解决数据集不足和机器学习模型辨识能力较差的问题.首先使用数据扩增技术对获取的图像数据进行数据集扩增,从而提高模型训练的泛化能力和稳定性,再将这些图像进行分割构造适用于图卷积神经网络模型的图结构,最后送到Softmax分类器中进行分类.实验结果显示,所提出的模型的体质辨识模型准确率、召回率、F1值分别达到77.97％、78.98％、77.87％,效果优于经典的机器学习体质辨识模型.
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