一种基于卷积神经网络算法的新冠病毒图像识别方法

摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络算法的新冠病毒图像识别方法,利用三种不同的分类器：SVM、KNN和CNN来模拟和评估所提出的COVID‑19检测模型，通过采集COVID‑19、SARS和正常人的图像来验证该模型，首先，利用预处理、区域生长分割和深度学习分类等有效方法，提出了一种基于处理的COVID‑19早期预测方法，分割后采用DWT、几何特征和纹理特征的混合特征提取方法。然后采用支持向量机和KNN学习算法进行分类；在第二个场景中，使CNN算法被应用于COVID‑19的分类，该方法将有助于医疗系统快速提高COVID‑19的检测效率。