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龙图腾网获悉西安医学院第二附属医院申请的专利一种基于计算机视觉的面部图像判别中医气血系统及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：CN118942674B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202410980766.4，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种基于计算机视觉的面部图像判别中医气血系统及方法是由赵劼;刘柱;韩鹏勃;张红丽;李芳琴;庞娟娟设计研发完成，并于2024-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于计算机视觉的面部图像判别中医气血系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于计算机视觉的面部图像判别中医气血系统及方法，属于中医领域；解决了中医诊断效率低的问题；具体如下：图像获取模块获取患者的姓名、手机号和面部图像，得到患者数据集；特征提取模块构建图像特征提取模型，并提取患者数据集中的图像特征，得到患者的面部特征集；特征比对模块获取中医人脸图片集构建气血判别模型，并分析面部特征集，得到患者的诊断结果；患者交互模块：根据患者的姓名和手机号，将诊断结果反馈给对应患者；本发明通过对患者的面部图像进行获取、分析和处理，判断患者的病情，提高中医的诊断效率。

本发明授权一种基于计算机视觉的面部图像判别中医气血系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于计算机视觉的面部图像判别中医气血系统，其特征在于，判别系统包括： 图像获取模块：用于获取患者的姓名、手机号和面部图像，得到患者数据； 特征提取模块：用于构建图像特征提取模型；用图像特征提取模型，提取患者数据集中的图像特征，得到患者的面部特征集； 特征比对模块：用于获取中医人脸图片集；将中医人脸图片集作为测试集，构建气血判别模型；用气血判别模型，分析面部特征集，得到患者的诊断结果； 患者交互模块：根据患者的姓名和手机号，将诊断结果反馈给对应患者； 特征提取模块的工作如下： A1：提取患者的面部图像；使用OpenCV库函数，对面部图像进行处理，将图像数据转化为向量数据，得到面部向量； A2：使用简单CNN模型作为基础模型，构建图像特征提取模型；定义面部特征的一次提取和二次提取的约束条件；其中包括： A21：定义面部特征的一次提取约束条件： A211：设一次数据集包含N张人脸图像，将所有的人脸图像用向量的形式表示，记作{L1、L2～LN}；计算L1～LN的平均值，记作； A212：定义差值计算式： ；其中，i表示1～N；表示初始数据集在第i张人脸图像的差值； 将L1～LN代入差值计算式中，计算L1～LN对应的差值φ1～φN； A213：在L1～LN中提取相互正交的向量，记作备选向量；统计备选向量的个数，记作z，将备选向量记作λ1～λz； A214：定义单位向量判别式： ；其中，i表示1～z，表示第i个备选向量；T表示转置，表示的转置； 将φ1～φN代入单位向量判别式中，提取满足单位向量判别式的备选向量，作为初始数据集的特征值；统计特征值的数量，记作S；将特征值记作μ1～μS； A215：定义权重计算式： ；其中，i表示1～S，μi表示第i个特征值，ωi表示第i个特征值对应的权重；T表示转置，表示μi的转置； A22：定义面部特征二次提取的约束条件; A221：设二次数据集包含p张人脸图像； A222：处理第1张人脸图像；使用OpenCV库中的image函数处理第1张人脸图像，得到人脸图像中每个像素的灰度值；把像素个数记作n； 定义集合B1{y1、y2～yn}表示第1张人脸图像的灰度值；其中，y1～yn，表示第1张人脸图像中第1～第n个像素的灰度值； A223：重复处理第1张人脸图像的，处理第2～p张人脸图像，得到集合B2～Bp； A224：重定义简单CNN模型的BN操作，记作BN´操作； A3：备份面部向量，按面部特征的一次提取和二次提取的约束条件，对面部向量进行二次提取和汇总，得到患者的面部特征集，并发送至特征比对模块。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安医学院第二附属医院，其通讯地址为：710038 陕西省西安市灞桥区纺东街167号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。