基于深度学习的中药饮片图像识别研究  

作　　者：王健庆[1] 戴恺 李子柔 

机构地区：[1]浙江中医药大学,浙江杭州310053

出　　处：《时珍国医国药》2020年第12期2930-2933,共4页Lishizhen Medicine and Materia Medica Research

基　　金：浙江省基础公益研究计划项目(LGG19F030008);国家教育部留学回国人员科研启动基金资助项目(2014)。

摘　　要：目的基于深度学习模型实现对中药饮片图像的自动识别。方法构建常用中药饮片图像数据库,基于GoogLeNet深度学习模型进行训练及识别,并与HOG特征的机器学习方法进行比较研究。结果在选取适当超参数情况下,平均识别率达92%,优于HOG特征算法。结论该方法能够自动提取高级图像特征,在复杂背景下具有较高的识别率,可有效应用于中药饮片的分类识别。

关 键 词：中药饮片 图像识别 卷积神经网络 深度学习 方向梯度直方图 

分 类 号：R2-03[医药卫生—中医学]