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피부 상태 추정을 위한 촬영 거리에 적응적인 모공 검출 연구
Shooting Distance Adaptive Pore Extraction for Skin Condition Estimation 원문보기

Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers = 전자공학회논문지, v.52 no.8, 2015년, pp.106 - 114  

이강규 (고려대학교 전기전자공학부) ,  유준상 (고려대학교 전기전자공학부) ,  배진곤 (고려대학교 전기전자공학부) ,  배지상 (고려대학교 전기전자공학부) ,  김종옥 (고려대학교 전기전자공학부)

초록
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최근 스마트 폰 카메라가 발달함에 따라, 전문적인 촬영장비 없이 일반 스마트 폰 카메라만으로 피부 상태를 추정할 수 있을 정도의 고해상도 영상 획득이 가능해졌다. 스마트 폰을 활용한 영상 촬영은 일정한 거리에서 이루어지기가 힘들기 때문에 촬영거리에 적응적인 피부 특성 측정 방법이 필수적이다. 본 논문에서는, 여러 피부 특성 중 거리에 따라 크기가 변하는 모공검출에 집중하였다. 실험을 통해 촬영 거리와 피부 특성 검출에 적절한 마스크 크기 사이의 관계를 모델링했고, 모공크기 보상기법을 설계하였다. 서로 다른 거리에서 촬영한 영상에서 실험한 결과, 기준 거리에서의 결과와 유사한 모공 검출 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Nowadays, cameras embedded in smartphones can take high resolution photographs that can be used to analyze skin conditions without using specialized equipments. In shooting photographs with a smartphone, it is difficult to maintain a uniform shooting distance. Therefore, it is essential to adapt a s...

주제어

#skin condition estimation   #shooting distance   #pore extraction   #skin image  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
피부가 노화되면 어떤 현상이 나타나는가? 모공에 붙어 있는 피지샘에서 분출되는 피지가 많아지거나, 모공에 피지가 정체될 경우 모공의 크기가 넓어질 수 있다. 또한 피부가 노화됨에 따라 모공을 지지하는 역할을 하는 콜라겐 섬유와 탄력 섬유의 변성이 감소하게 되며, 모공이 넓어지기도 한다.[6] 이러한 성질 때문에 모공의 크기와 개수를 분석함으로서 피부의 현재 상태를 분석하고 비교할 수 있다.
모공이란? 본 논문에서는, 다양한 피부 특성 중 모공 검출에 집중했다. 모공은 털이 자라나는 구멍으로, 털이 피부 속에서 피부 밖으로 자라나올 수 있는 공간을 제공한다. 모공에 붙어 있는 피지샘에서 분출되는 피지가 많아지거나, 모공에 피지가 정체될 경우 모공의 크기가 넓어질 수 있다.
스마트폰을 이용한 피부 상태 추정은 추후 어떤 기대효과를 가지는가? 스마트폰을 이용한 피부 상태 추정은 사용자 편의성 관점에서 촬영 거리에 따른 적응적 알고리즘이 필수적이라 할 수 있다. 추후 스마트 폰을 활용한 피부 특성 검출 기법의 발전으로 기존 전문 장비들의 기능을 간편하게 대체할 수 있을 것으로 생각된다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (13)

  1. J. Y. Lee, J. S. Bae, J. H. Jun, J. O. Kim, "Pore extraction for skin condition estimation using commodity cameras," IWAIT&IFMIA 2015, Tainan, Taiwan, Jan. 2015. 

  2. H. Zhou, J. M. Rehg, M. Chen, "Exemplar-based segmentation of pigmented skin lesions from dermoscopy images," International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), pp. 225-228, Apr. 2010. 

  3. T. Mendonca, A. R. S. Marcal, Vieira, "Comparision of segmentation methods for automatic diagnosis of dermoscopy images," Engineering in Medicine and Biology Society (EMBS), pp. 6572-6575, Aug. 2007. 

  4. Q. Wen, D. Ming, J. Chen, "A novel fusion approach for segmentating dermoscopy image based on region consistency," International Conference on Computational Problem-solving (ICCP), pp.267-270, Oct. 2013. 

  5. 이강규, 배지상, 김종옥, "촬영거리에 적응적인 피부 특성 측정 연구," 영상처리 및 이해에 관한 워크샵(IPIU), Feb. 2015. 

  6. M. U. Joe, "A study of the digital image processing algorithm for a non-contact type skin evaluation device," Seoul National Univ, 2014 

  7. 유준상, 배지상, 김종옥, "피부특성 추정을 위한 모공 추출 기법 연구," 영상처리 및 이해에 관한 워크샵(IPIU), Feb. 2015. 

  8. J, S, Bae, J. J. Ho, J, Y, Lee, J. O. Kim, "Skin Feature Estimation Using Smart Phone Camera" Proc. of 2014 IEEK Fall Conference, pp. 457-458, Nov, 2014. 

  9. N. Otsu, "A threshold selection method from gray-level histogram," IEEE Trans. SMC, vol. SMc-9, no. 1, Jan. 1979. 

  10. J. N. Kapur, P. K. Sajoo and A. K. C. Wong, "A new method for gray-level picture thresholding using the entropy of the histogram," Computer vision, Graphics and Image processing, pp. 273-285, 1985. 

  11. I. Bacivarov, P. M. Corcoran and M. Ionita, "Smart cameras: 2D affine models for determining subject facial expressions," IEEE Trans. Consumer Electronics, vol. 56, no. 2, pp. 289-297, May. 2010. 

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  12. C. Ronse, H. Heijmans, "The algebraic basis of mathematical morphology: II. openings and closings," CVGIP: Image Understanding, vol. 54, no. 1, pp. 74-97, Jan. 1991. 

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  13. P. Gallagher, "Smartphones get even smarter cameras [Future Visions]," IEEE Consumer Electronics Magazine, vol. 1, no. 1, pp. 25-30, Jan. 2012. 

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