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龍圖騰網恭喜西安澎湃躍動電子科技有限公司申請的專利基于人工智能的面部與舌苔識別與茶飲推薦方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119540662B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510096928.2，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權基于人工智能的面部與舌苔識別與茶飲推薦方法及系統是由盧廣源設計研發完成，并于2025-01-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于人工智能的面部與舌苔識別與茶飲推薦方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及圖像識別或理解領域，具體涉及基于人工智能的面部與舌苔識別與茶飲推薦方法及系統。該方法包括識別多條圖像標注標簽，用已標注圖像訓練特征提取模型、分類模型，獲取新的圖像，使用已訓練特征提取模型進行特征提取后輸入至已訓練分類模型中，得到新的圖像的標簽，該裝置用于應用上述方法?，F有的茶飲機的面部與舌苔識別與茶飲推薦方法與系統存在對面部圖像與舌苔圖像的識別不夠準確的問題，本發明提供的基于人工智能的面部與舌苔識別與茶飲推薦方法對面部圖像與舌苔圖像的識別較為準確。

本發明授權基于人工智能的面部與舌苔識別與茶飲推薦方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于人工智能的面部與舌苔識別與茶飲推薦方法，其特征在于，包括：S1.獲取多條圖像，人工識別多條所述圖像并標注每條所述圖像的標簽，得到多條已標注圖像；所述圖像包括多個面部圖像與多個舌苔圖像；所述標簽包括推薦飲用紅枸杞茶、推薦飲用茉莉花茶、推薦飲用杜仲茶、推薦飲用胖大海茶以及推薦飲用玫瑰花茶；S2.將多條所述已標注圖像輸入至特征提取模型中，采用基于動態參數優化的卷積神經網絡算法訓練所述特征提取模型，得到多條經特征提取的圖像與已訓練特征提取模型；所述基于動態參數優化的卷積神經網絡算法采用動態參數優化策略進行參數優化，所述動態參數優化策略為在進行參數優化時，考慮到具有較大絕對值的權重會對網絡其他部分產生影響，因此通過動態調整函數引入參數的層級距離和質量差異動態調整，在參數間建立協同優化機制；S3.將多條所述經特征提取的圖像輸入至分類模型中，采用基于多維度融合的極限學習機算法訓練所述分類模型，得到已訓練分類模型；所述基于多維度融合的極限學習機算法為對隱層輸出進行多維度融合并動態調整各特征在分類決策中的權重，對不同隱層的特征輸出根據其重要性和對當前樣本的敏感度進行加權求和，在分類階段通過非線性變換提升決策的準確度；S4.采集新的圖像，將所述新的圖像輸入至所述已訓練特征提取模型中進行特征提取，得到經特征提取的新的圖像，將所述經特征提取的新的圖像輸入至所述已訓練分類模型中進行分類，得到所述新的圖像的標簽。

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