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龙图腾网获悉汕头市东康医疗科技有限公司申请的专利一种基于大数据的中医望诊面部划分方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119479035B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411525229.7，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于大数据的中医望诊面部划分方法和系统是由杨骐彰设计研发完成，并于2024-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的中医望诊面部划分方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据的中医望诊面部划分方法和系统；本发明公开了将面部基于中医理论预处理后构建模块化面部望诊划分模型，通过训练出的模型根据预处理划分后的模块化面部图像特征划分为不同的面部，通过对面部图像进行基于中医理论的划分，分别对面部进行望色部位或望气部位的划分。本发明通过搭建的模块化面部望诊划分模型，降低了通过望色这一主观诊断法而导致的误诊率，同时在利用中医大数据基础上的改进模型来提高针对性的望色和望气面部划分诊断的效率。

本发明授权一种基于大数据的中医望诊面部划分方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的中医望诊面部划分方法，其特征在于，包括以下步骤： A1、获取第一人脸彩色图像； A2、根据所述第一人脸彩色图像进行的预处理划分得到第一深色模块图像和第一浅色模块图像，并分别采集所述第一深色模块图像与所述第一浅色模块图像的第一深色区域面部划分方法及第一浅色区域面部划分方法；所述预处理将人脸彩色图像依据中医五色诊理论分为青、赤、黄、白、黑五色，将赤、黑设定为深色，青、白和黄设定为浅色，设定为深色的色域特征值以及设定为浅色的色域特征值计算公式为： ； ； 式中，k1、k2、k3为针对三种颜色通道RGB的色域权重值，R、G、B为红绿蓝三个颜色通道的强度特征值，表示深色所占脸部面积，表示浅色所占脸部面积，S表示脸部面积，k1、k2、k3的取值分别为0.34、0.36、0.40； A3、根据所述第一深色模块图像和所述第一浅色模块图像组成的第一输入特征及对应的所述第一深色区域面部划分方法及所述第一浅色区域面部划分方法组成的第一输出特征构建模块化面部望诊划分模型；所述模块化面部望诊划分模型，采用深度学习方法进行构建； 所述深度学习方法采用改进的卷积神经网络，其激活函数的计算公式如下所示： ； x为第一输入特征或第二输入特征，表示深色所占脸部面积，表示浅色所占脸部面积，为深色的色域特征值，为浅色的色域特征值； A4、接收第二人脸彩色图像，根据所述模块化面部望诊划分模型分别生成第二深色区域面部划分方法及第二浅色区域面部划分方法组成的第二输出特征； A5、根据第二深色区域面部划分方法及第二浅色区域面部划分方法组成的第二输出特征对面部进行望色部位或望气部位的划分，协助医生进行望诊判断； 将所述赤、黑设定为深色，青、白和黄设定为浅色，深色及浅色之间的色位强度值方差F定义： ； 式中，g为所述第一人脸彩色图像或所述第二人脸彩色图像的RGB三种颜色通道强度值的均值，为所述第一人脸彩色图像或所述第二人脸彩色图像颜色通道R强度值的均值，为所述第一人脸彩色图像或所述第二人脸彩色图像颜色通道G强度值均值； 利用所述色位强度值方差F进行深色和浅色的区分，以所述第一人脸彩色图像或所述第二人脸彩色图像中的RGB三种颜色通道强度值的均值大于所述色位强度值方差F的部位为浅色区域，以所述第一人脸彩色图像或所述第二人脸彩色图像中的RGB三种颜色通道强度值的均值小于所述色位强度值方差F的部位为深色区域，浅色区域的色域特征值以及深色的色域特征值组合得到输入特征P，P的向量表示为P，； 根据最后改进卷积神经网络输出层的输出特征来进行相应的深色区域面部划分方法及浅色区域面部划分方法，具体最终得出的输出层向量为0,1或1,0或0,0或1,1，其中输出层向量为0,1或1,0则为深色区域面部划分方法即对面部进行望色划分，若最终得出的输出层向量为0,0则需要对面部进行望气划分，若最终得出的输出层向量为1,1则需要不仅对面部进行望气划分还需要对面部进行望色划分。

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