1、針對四診客觀化的要求，中醫(yī)診斷信息提取與處理主要圍繞著脈象和舌象信息的提取與處理技術已經(jīng)展開，最近5年內(nèi)舌診信息處理技術有著極大的發(fā)展，并已經(jīng)開始了臨床應用。相比而言，同樣屬于中醫(yī)望診重要內(nèi)容的神色信息提取與處理方面的研究卻還處在空白階段，其實頭面神色對于中醫(yī)臨床診斷而言有著舌象信息無法替代的作用。及早開展有關頭面神色信息提取與處理方面的關鍵技術研究有著十分緊迫而重要的意義。 本文探索研究適合于中醫(yī)面診中診斷信息提取的各種圖像處

2、理算法，旨在從人臉檢測、特征點定位到顏色信息提取以及面色歸屬識別各過程中尋找最有效的算法。本文主要工作及創(chuàng)新點在于： 一、在人臉檢測方面，著重研究了基于高斯模型的人臉檢測和和基于Adaboost分類器的人臉檢測方法，首先建立高斯模型并利用此模型檢測人臉得到人臉的大致位置，再訓練人臉分類器并利用此分類器檢測人臉位置，根據(jù)兩次檢測結(jié)果的位置關系分析并最終定位人臉，兩種方法的結(jié)合保證了在中醫(yī)望診中所規(guī)定的成像條件下人臉檢測準確率為10

3、0％； 二、在特征點定位方面，著重研究了基于Adaboost分類器的目標檢測和基于主動形狀模型(ASM)的特征點定位方法，用與訓練人臉分類器一樣的方法分別訓練眼睛、鼻子、嘴巴分類器，給定一張人臉，加載各個目標分類器分別檢測眼睛、鼻子、嘴巴位置，結(jié)合人臉上特征點間固有的相對位置關系淘汰不準確的定位后給出特征點的初始位置，在此初始位置基礎上采用基于主動形狀模型(ASM)的特征點定位方法，最終使特征點定位更加準確。 三、在顏色