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龙图腾网恭喜北京工业大学申请的专利一种含噪标注数据的中医舌象腐腻分类方法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：CN113657449B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202110797875.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种含噪标注数据的中医舌象腐腻分类方法是由李晓光;王艳阳;卓力;房振亚设计研发完成，并于2021-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种含噪标注数据的中医舌象腐腻分类方法在说明书摘要公布了：一种含噪标注数据的中医舌象腐腻分类方法属于计算机视觉领域，该方法通过多个机器学习分类模型对含噪标注舌象腐腻数据集进行标签置信度评估和更新处理，将标签数据集标注质量更新和分类网络模型参数的更新放在一个迭代过程中，引入主动学习思想提供了一种新颖的中医舌象腐腻样本标注质量和分类模型交互迭代提升的方法。本发明提高已标注样本的置信度，从而筛选高质量标注样本，可应用在其他含噪标签舌象样本问题上，可有效解决中医舌象标注主观性强，含有噪声标签的问题，具有更高的推广性。

本发明授权一种含噪标注数据的中医舌象腐腻分类方法在权利要求书中公布了：1.一种含噪标注数据的中医舌象腐腻分类方法，其特征在于，该方法包括：1构建舌质腐腻数据集应用的数据集通过中医舌象仪采集获取，腐腻类别标定；为构建训练和测试数据集，需要进行舌体区域提取、舌体中心块提取、舌象块滑块处理三个步骤：步骤1.1：从原图像中提取舌体区域，用作基础舌图像；步骤1.2：对舌体进行中心块提取，作为其腐腻特征代表块；步骤1.3：对提取出的舌象块进行滑块处理，获取舌象块，用于构建舌象块数据集；2基于多分类模型的样本类别预测与一致性统计含噪标注样本通过多个模型预测出结果具有统一性，更新已标注数据集，提升数据标注的置信度；步骤2.1：使用含噪标注舌象腐腻数据训练多个分类模型；步骤2.2：分别采用多个分类模型进行有标注数据的类别预测，根据多模型预测结果，估计数据标签的置信度；将样本分类以下3类：类别1：对于多模型预测结果一致，且与标注类别相同的样本，分类为标注一致样本，标签可靠性高，直接用于后续分类模型的优化训练；类别2：对预测结果一致，但与标注结果不一致的样本，分类为疑似标注错误样本；提交人工进行标注结果校验；类别3：对于多模型预测结果不一致的样本，根据具体预测结果情况以及与标注类别的关系，计算标签置信度；根据置信度，对样本进行赋权应用或人工校准；步骤2.3：更新标注样本将3类样本分别进行相应的处理，更新标注数据集；对类别1的样本，直接用来训练和测试；对类别2的样本，经过人工标注验证后，添加到训练和测试集；对于类别3则根据样本比例和训练方式，进行排除及人工校准，赋权应用；3分类模型训练步骤3.1：采用更新后的标注样本，划分训练集和测试集；对多分类模型进行网络训练；采用重新训练模型或者在已有的网络模型上进行优化训练；步骤3.2：训练多个分类模型直到模型收敛，记录测试准确率；步骤3.3：重复步骤2和3，对标注样本进行新一轮的标签预测与一致性统计、数据标签更新和网络模型训练；步骤3.4：当标注数据中的一致性标签样本比例提高、且网络整体分类性能不再提高时即记录的准确率不再变化，则停止迭代；选择性能最优分类器实现舌象腐腻分类。

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