%0 Journal Article
%T 基于机器视觉下的皮肤老化分级研究
%A 张胜
%A 樊楚
%A 薛锦霞
%A 贺向前
%J -
%D 2017
%R doi:10.7507/1001-5515.201604042
%X 皮肤老化是人体衰老进程中最明显的标志，对其进行定性或定量评价具有重要意义，并可广泛应用于人体衰老程度研究以及抗衰老措施功效评价等领域。针对传统人为皮肤老化分级的主观性，本文探索用自组织映射（SOM）神经网络实现对皮肤老化程度的自动分级。首先，采用便携式数码显微镜获取人体前臂腹侧皮肤图像，经图像处理分析，提取皮肤纹理参数：皮沟平均宽度和交点个数，用于表征皮肤纹理老化的变化情况；其次，将纹理参数值输入 SOM 神经网络，用于网络训练学习及分级。结果显示，本文所设计的基于机器视觉下的皮肤老化评价方法，与人工方法相比较，分类一致率达 80.8%，可实现较为客观且快速的皮肤老化分级
%K 图像处理
%K 皮肤老化
%K 自组织映射神经网络
%K 特征提取
%U http://www.biomedeng.cn:80/article/10.7507/1001-5515.201604042