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표면 분석에 적합한 합성곱 신경망을 이용한 피부 상태 검사 방법

원문정보

A Skin Condition Inspection Method Using Convolutional Neural Network Suitable for Surface Analysis

김한수

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초록

영어

Development of technology has led to tremendous advances in image processing and computer vision technology, and digital image processing technology is rapidly developing in many areas. Besides, in the case of scalp-related diseases such as erythema, dandruff, and itching, early detection and management of these help to prevent various severe diseases such as hair loss, chronic scalp inflammation, and skin cancer, so it is possible to quickly and easily diagnose the condition of the scalp and take action. Therefore, a novel algorithm is proposed that can quickly and easily diagnose the scalp condition, using the latest deep learning technology. The proposed algorithm is more accurate than existing ones, and it can easily identify the condition of the scalp regardless of the prior questionnaire or the location of the scalp. As a result of implementing and testing the proposed algorithm, accuracy of about 95% is obtained which lead to the increase of accuracy by up to about 6% compared to the existing algorithms.

한국어

기술의 발달은 영상처리 기법과 컴퓨터 비전 분야의 엄청난 발전을 이루었고, 디지털 영상처리 기술은 다양한 응용 분야에서 가파른 속도의 진보를 보이고 있다. 한편, 홍반, 비듬, 가려움증 등 두피와 관련한 질환의 경우, 이를 조기에 발견하고 관리하는 것이 탈모, 만성 두피염, 피부암 등 다양한 질병의 예방에 도움이 되므로, 빠르고 손쉽게 두피의 상태를 판단하고 조치하는 시스템에 대한 요구가 크게 늘고 있다. 이에, 최신 딥러닝 기법 을 활용하여 빠르고 손쉽게 자신의 두피 상태를 판단하고 선별할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 알고 리즘은 기존의 연구들보다 정확하며, 사전 문진이나 진단 또는 두피의 위치에 상관없이 손쉽게 두피의 상태를 파 악할 수 있다. 제안하는 알고리즘을 구현하고 실험한 결과, 약 95%의 정확도를 나타냈으며, 전통적인 방법을 기반 으로 한 기존의 연구보다 최대 약 6%의 정확도가 증가함을 확인할 수 있었다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존 연구
2.1 딥러닝을 활용한 영상 인식
2.2 의료 분야에서의 딥러닝 영상 분석
Ⅲ. 제안하는 피부상태 검사 알고리즘
3.1 데이터의 수집 및 사용
3.2 핵심 아이디어 및 딥러닝 네트워크
Ⅳ. 실험결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES

저자정보

  • 김한수 Hansoo Kim. 서원대학교 소프트웨어학부 교수

참고문헌

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