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申请/专利权人：上海睿触科技有限公司
摘要：本发明涉及医学图像以及图像模式识别技术领域，具体地说是一种基于深度学习的皮肤色斑识别方法，包括以下步骤：1皮肤图像的采集与预处理，包含全方位人体皮肤图像；2皮肤图像的人体部位划分，分为面部、臂部、手部、躯干、腿部、足部6个全局部位信息；3基于部位信息的色斑分割，提取图像中可能是色斑的局部区域；4建立皮肤图像数据集，包括数据预处理、数据欠采样、数据集划分；5迁移学习，利用预训练网络结构及其参数，在全局部位信息的基础上对色斑的局部区域进行学习，以优化神经网络参数；本发明同现有技术相比，能够有效提高皮肤色斑识别的准确性，解决了现有技术色斑识别不够准确的问题。
主权项：1.一种基于深度学习的皮肤色斑识别方法，其特征在于，包括以下步骤：1皮肤图像的采集与预处理，包含全方位人体皮肤图像；2皮肤图像的人体部位划分，分为面部、臂部、手部、躯干、腿部、足部6个全局部位信息；3基于部位信息的色斑分割，提取图像中可能是色斑的局部区域；4建立皮肤图像数据集，包括数据预处理、数据欠采样、数据集划分；5迁移学习，利用预训练网络结构及其参数，在全局部位信息的基础上对色斑的局部区域进行学习，以优化神经网络参数；步骤2中，包括以下步骤：2.1预处理，包括图像缩放、固定宽度、确定步长；首先根据成像视野的大小将图像缩放至合适的尺寸；其次，根据身体相机的拍摄角度、广度参数，选择一个固定值作为宽度，成比例改变图像大小[Heightin,Widthin]；最后根据不同模型的适用步长stride，将模型输入图像的尺寸定义为： 2.2建立神经网络，采用残差网络ResNet50；ResNet50分为5个stage，其中，Stage0视为对输入向量input的预处理，Stage1-4依次由3、4、6和3个Bottleneck组成，结构相似；2.3神经网络预测是利用神经网络对皮肤图像中的人体各个部位进行分割提取，最后，根据皮肤色斑的部位属性，将这些部位重新整合为面部、臂部、手部、躯干、腿部、足部6个部位。
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权利要求：
百度查询： 上海睿触科技有限公司 一种基于深度学习的皮肤色斑识别方法
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