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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Xiao-qiang Li (Shanghai University) Dan Wang (Shanghai University) Qing Cui (Shanghai University)
저널정보
대한전기학회 Journal of Electrical Engineering & Technology Journal of Electrical Engineering & Technology Vol.12 No.1
발행연도
2017.1
수록면
420 - 427 (8page)

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This paper proposes a new method using Wide Line Detector based statistical shape Feature (WLDF) to identify whether or not a tongue is cracked; a cracked tongue is one of the most frequently used visible features for diagnosis in traditional Chinese Medicine (TCM). We first detected a wide line in the tongue image, and then extracted WLDF, such as the maximum length of each detected region, and the ratio between maximum length and the area of the detected region. We trained a binary support vector machine (SVM) based on the WLDF to build a classifier for cracked tongues. We conducted an experiment based on our proposed scheme, using 196 samples of cracked tongues and 245 samples of non-cracked tongues. The results of the experiment indicate that the recognition accuracy of the proposed method is greater than 95%. In addition, we provide an analysis of the results of this experiment with different parameters, demonstrating the feasibility and effectiveness of the proposed scheme.
#Tongue image #Cracked tongue recognition #Support vector machine

목차

Abstract
1. Introduction
2. Cracked Tongue Recognition Scheme
3. Experimental Results and Discussion
4. Conclusion
References

참고문헌 (29)

참고문헌 신청
B. Kirschbaum, Atlas of Chinese Tongue Diagnosis. Eastland, Seattle, WA, 2000. H. Yiu. Fundamental of Traditional Chinese Medicine. Foreign language Press, Beijing, 1992. N. Li, D. Zhang and K. Wang. Tongue Diagnostics, Beijing, China: Shed-Yuan Publishing, 2006. C.C. Chiu, H.S. Lin, S.L. Lin, A Structural Texture Recognition Approach for Medical Diagnosis through Tongue. Biomedical Engineering, Application, Basis and Communication 7, 143-148, 1995. C. C. Chiu, A Novel Approach based on Computerized Image Analysis for Traditional Chinese Medical Diagnosis of the Tongue. Computer Methods and Programs in Biomedicine 61, 77-89, 2000.

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2017-560-002003729