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韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, v.18 no.4, 2013년, pp.45 - 55
박진웅 (원광대학교 컴퓨터공학과) , 강선경 (원광대학교 컴퓨터공학과) , 김영운 (원광대학교 컴퓨터공학과) , 정성태 (원광대학교 컴퓨터공학과)
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In this study, we propose a tongue diagnosis system which detects the tongue from face image and divides the tongue area into six areas, and finally generates tongue fur ratio of each area. To detect the tongue area from face image, we use ASM as one of the active shape models. Detected tongue area ...
| 핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
|---|---|---|
| 설진의 문제점은? | 특히 첨단기술의 발전에 따라 한방 의료 기기에 IT 기술이 도입되어 한방 과학화를 위한 연구가 진행되고 있다. 한방에서는 혀의 상태로부터 건강 상태를 진단하는 설진이 사용되는데, 설진은 진단자의 경험과 지식을 바탕으로 하기 때문에 객관적이고 재현성 있는 결과를 얻기가 쉽지 않다. 따라서 설진의 이런 문제를 해결하기 위해 디지털 설진 시스템을 개발하기 위한 연구들이 진행되고 있다[1-10]. | |
| ASM의 능동 형태 모델을 사용하려면 무엇이 필요한가? | 본 논문에서 사용하는 ASM은 객체의 윤곽 정보를 기존의 학습된 모델들의 통계적인 특성을 바탕으로 보다 효과적으로 추출하는 방법으로, 가변적인 형태를 가지는 물체를 영상에서 찾는데 널리 사용된다. 능동 형태 모델을 사용하기 위해서는 먼저 형태에 대한 학습 데이터가 필요하다. 이 학습 데이터는 촬영된 영상에 대해 수작업으로 얼굴의 특징에 대한 랜드마크를 표시하여 구축하였다. | |
| ASM은 무엇인가? | 본 논문에서 사용하는 ASM은 객체의 윤곽 정보를 기존의 학습된 모델들의 통계적인 특성을 바탕으로 보다 효과적으로 추출하는 방법으로, 가변적인 형태를 가지는 물체를 영상에서 찾는데 널리 사용된다. 능동 형태 모델을 사용하기 위해서는 먼저 형태에 대한 학습 데이터가 필요하다. |
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