영상분석을 통한 두위변경 유도 알고리즘 연구
저자
발행사항
용인 : 단국대학교 정보·지식재산대학원, 2019
학위논문사항
학위논문(석사)-- 단국대학교 정보·지식재산대학원 : 인공지능공학과 2019. 2
발행연도
2019
작성언어
한국어
DDC
006.3 판사항(23)
발행국(도시)
경기도
기타서명
A Study on Head-Correction Guidance Algorithm by Behavior Pattern Image Analysis
형태사항
iii, 79 장 : 삽화 ; 30cm.
일반주기명
단국대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
지도교수:우재현
참고문헌 : 장 72-73
UCI식별코드
I804:11017-000000193666
소장기관
The head of infants and toddler's head is born before birth and until the age of 4 until the hard bone structure is achieved only when lying on one side to touch the bottom surface of the head is flattened the change occurs. This is called positional deformational plagiocephaly and also called flat head syndrome. The shape of the head deformed by this postural change is a common phenomenon in early infancy, and other medical problems are not accompanied by changes in the head position. However, when the deformed state is maintained according to the growth rate at the age, solid bone structure results in hardening (Marsh and Vannier, 1985)
In this paper, we introduce two representative methods for head elevation correction, and the detection method for head shape classification is based on the method of applying openCV technique based on CNN (Convolutional Neural Networks) And algorithm to analyze face, face recognition method and algorithm using openCV, dlib to calculate face angle and eye angle, technical method for head face correction, and questionnaire to obtain necessary index to make algorithm And the survey method and results will be explained.
Among them, the active posture correction method was developed as a head change algorithm for image correction using image analysis technique, and the published objective data (Kim Se-yoon, Ajou University Graduate School, Ajou University, 2013) Respectively.
영유아의 머리는 태어나기 직전과 태어난 후 4세까지 단단한 골 구조가 이뤄지기 전 상태로 한쪽으로만 누워있는 경우 바닥면과 닿아 눌린 부분이 편평해지는 두상의 변화가 발생한다. 이를 자세성 사두증(positional deformational plagiocephaly) 이라 하며 플랫 헤드 신드롬 (Flat Head Syndrome) 이라고도 한다.
본 논문에서는 두상교정을 위한 대표적인 두 가지 방법을 소개하고 두상모양 분류를 위한 검출방법은 딥러닝 기법중 이미지나 영상 분류에서 많이 쓰이는 알고리즘인 CNN (Convolutional Neural Networks) 기법을 기반으로 하는 openCV 기법의 적용방법과 알고리즘을 개발하고 영상을 분석해서 얼굴을 인식하고 시선의 각도를 계산하기 위한 얼굴인식 기법과 알고리즘, 두상교정을 위한 기술적 방법들을 적용하고 알고리즘을 만들고자 하며, 필요 지표를 얻기 위해 설문조사를 실시하였고 설문조사 방법과 결과를 설명했다.
또한, 능동적 자세교정 방법을 영상분석 기법을 활용한 두상교정을 목적으로 하는 두위변경 알고리즘으로 개발하여, 발표된 객관적 자료(김세윤 아주대학교 대학원 의학, 2013 심숙영, 아주대학교 대학원 의학, 2005)와 연구 결과를 비교분석 했다.
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