一种基于深度卷积网络的面色、舌像图像特征归纳方法

本发明涉及属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于深度卷积网络的面色、舌像图像特征归纳方法，包括以下步骤：采用蛋白组学疾病特征分析方法，初步筛查；根据筛查结果，进行面色、舌像的采集；对采集的面色、舌像数据进行处理，搭建训练模型；建立数据集，对模型进行训练，并进行特征归纳；对图片数据进行预处理后，将血瘀证、非血瘀证图片标签分别定义为1、0，建立数据集，按照6：2：2的比例随机划分训练集、验证集和测试集，三个集合的数据样本类别均为同分布。使用测试集对最终模型进行验证，获取测试集标签，评估最终模型的性能和泛化能力。本发明能够自动从面色、舌像数据中提取深层特征，实现快速的实时特征归纳，便于后续诊断。