KCI등재
표면 분석에 적합한 합성곱 신경망을 이용한 피부 상태 검사 방법
저자
김한수 (서원대학교)
발행기관
학술지명
차세대융합기술학회논문지(Journal of Next-generation Convergence Technology Association)
권호사항
발행연도
2022
작성언어
Korean
주제어
KDC
506.05
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
1526-1531(6쪽)
DOI식별코드
제공처
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.
더보기Development 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.
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