基于面部特征测量的中医五行人体质类型判别研究

目的：探讨基于面部特征测量的中医五人体质类型判别，为体质分类研究提供方法学参考。方法：在《灵枢·阴阳二十五人》相关讨论的基础上，利用图像识别技术对327名大学生的面部轮廓二维图像进行聚类分析，计算平均值和标准差，分析五名行人之间的差异，并对五名行人的身体类型进行了判断。然后，建立了识别五名行人物理类型的Bayes判别模型模型。在此过程中，分组变量是根据五名行人的物理分类筛选自变量，采用逐步判别分析的方法，然后计算Bayes判别系数函数的结果，并通过自身的递归检验和交叉检验验证模型的预测效果。结果：以木材、火、土壤、金和水为判别分析的分组变量，模型拟合良好，自我验证的准确率为93.9%，交叉验证的准确率为91.4%。结论：所建立的方法准确度高，有较高的应用价值。将人脸图像识别技术引入到五人体质识别系统的研究中，可以为中医体质分类研究提供新的方法和技术。