计算机应用

作者：王一丁, 王泽浩, 李耀利, 蔡少青, 袁媛

单位：1.北方工业大学 信息学院，北京 100144；2.北京大学 药学院，北京 100191；3.中国中医科学院 中药资源中心，北京 100700

关键词：深度学习,中药材,显微图像识别,特征融合,2D-Adaboost

基金：中央本级重大增减支项目(2060302)

针对中药材粉末的显微图像中含有大量细微特征和背景干扰因素导致的同一类药材的变化过大（类内差异大）和多种药材之间特征过于相似（类间差异小）的问题，提出一种多尺度2D-Adaboost算法。首先，构建一个全局?局部特征融合的主干网络架构，以更好地提取多尺度特征，该架构通过结合Transformer和卷积神经网络（CNN）的优势能有效提取并融合各个尺度的全局和局部特征，从而显著提高主干网络的特征捕捉能力；其次，将Adaboost的单尺度输出拓展到多尺度，并构建2D-Adaboost结构的背景抑制模块，该模块将主干网络各个尺度的输出特征图划分为前景和背景，从而有效抑制背景区域的特征值，并增加判别性特征的强度；最后，在2D-Adaboost结构的每个尺度上额外添加一个分类器以构建特征细化模块，该模块通过控制温度参数协调分类器间的协作学习，从而逐步细化不同尺度的特征图，帮助网络学习更合适的特征尺度，并丰富细节特征的表示。实验结果表明，所提算法的识别准确率达到了96.85%，与ConvNeXt-L、ViT-L、Swin-L和Conformer-L模型相比分别上升了7.56、5.26、3.79和2.60个百分点。高准确率和分类效果的稳定性验证了所提算法在中药材粉末显微图像分类任务中的有效性。

来源：2025年第4期

《计算机应用》期刊编辑部

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