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기술 융합(TC)

텍스트 인식 기법에 기반한 화장품 성분 자동 분석 시스템

원문정보

An Automatic Cosmetic Ingredient Analysis System based on Text Recognition Techniques

김예원, 홍선미, 엄성용

피인용수 : 0(자료제공 : 네이버학술정보)

초록

영어

There are people who are sensitive to cosmetic ingredients, such as pregnant women and skin disease patients. There are also people who experience side effects from cosmetics. To avoid this, it is cumbersome to search for harmful ingredients in cosmetics one by one when shopping. In addition, knowing and remembering functional ingredients that suit you is helpful when purchasing new cosmetics. There is a need for a system that allows you to immediately know the cosmetics ingredients in the field through photography. In this paper, we introduce an application for smartphones, , which allows you to immediately know the cosmetics ingredients by photographing the ingredients displayed in the cosmetics. This system is more effective and convenient than the existing system in that it automatically recognizes and automatically classifies the ingredients of the cosmetic when the camera is illuminated on the cosmetic ingredients or retrieves the photos of the cosmetic ingredients from the album. If the system is widely used, it is expected that it will prevent skin diseases caused by cosmetics in daily life and reduce purchases of cosmetics that are not suitable for you.

한국어

임산부나 피부질환자 등 화장품 성분에 예민한 사람들이 있다. 또 화장품으로 인한 부작용을 경험하는 사람들 이 있다. 이를 피하기 위해, 쇼핑 시에 일일이 화장품에 유해 성분이 있는지 검색하는 것은 번거롭다. 또한 본인에게 잘 맞는 기능성 성분을 알고 기억하는 것은 새로운 화장품을 구매할 때 도움이 된다. 사진 촬영을 통해 현장에서 즉 시 화장품 성분을 알 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문은 화장품에 표기된 성분을 촬영해 즉각적으로 화장품 성분 을 알 수 있는 스마트폰용 애플리케이션 <화안>을 소개한다. 본 시스템은 효과적인 텍스트 인식 기법을 적용하여, 카메라를 화장품 성분에 비추거나 앨범에서 화장품 성분 사진을 불러올 경우, 해당 화장품의 성분을 자동 인식 및 자 동 분류하여 그 화장품의 성분을 현장에서 즉시 제공한다는 점에서 기존의 시스템에 비해 효과적이고 편리하다. 이 시스템이 널리 활용된다면, 일상생활 속 화장품으로 인한 피부 질환을 예방하고 본인에게 맞지 않는 화장품 구매를 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
1. 화장품과 관련된 기존 애플리케이션
2. 이론적 배경
Ⅲ. 시스템 구성 및 주요 기능
1. 시스템의 주요 기능
2. 텍스트 인식 기능
3. 디자인 색상
Ⅳ. 시스템 구현
Ⅴ. 결론 및 향후 연구 방향
References

저자정보

  • 김예원 Ye-Won Kim. 준회원, 서울여자대학교 소프트웨어융합학과 학사과정
  • 홍선미 Sun-Mi Hong. 준회원, 서울여자대학교 소프트웨어융합학과 학사과정
  • 엄성용 Seong-Yong Ohm. 정회원, 서울여자대학교 소프트웨어융합학과 교수

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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