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      • KCI등재

        판정불능을 포함한 안면 체질 분류 방법에 관한 연구

        도준형,김성훈,구임회,김근호,김종열,Do, Jun-Hyeong,Kim, Sung-Hun,Koo, Im-Hoi,Kim, Keun-Ho,Kim, Jong-Yeol 사상체질의학회 2009 사상체질의학회지 Vol.21 No.3

        1. Objectives: In order to classify an individual into four constitution type, an oriental medical doctor utilizes various information such as face, pulse, voice, and questionnaire. When only one type of information is used, one's constitution may not be decided correctly. 2. Methods: In this paper, we propose a novel four constitution types classifier using facial images which classifies subjects into indecision group as well as Taeumin, Soeumin, and Soyangin. 3. Results: Experimental results show that it increases the classification rate though the decision rate is rather decreased, which is more effective and reliable than conventional classifiers without indecision. 4. Conclusion: For the effective classification, we have found that it is more useful to add an indecision group which requires more information to be properly classified into one constitution type.

      • KCI등재

        체질점수 복용첩수 내원회수 연령에 따른 사상체질진단툴(SCAT)과 전문가의 체질진단 일치도 연구

        도준형,남지호,장은수,장준수,김장웅,김영수,김나혜,한순만,김종덕,Do, Jun-Hyeong,Nam, Ji-Ho,Jang, Eun-Su,Jang, Jun-Su,Kim, Jang-Woong,Kim, Young-Su,Kim, Na-Hye,Han, Soon-Man,Kim, Jong-Dug 사상체질의학회 2013 사상체질의학회지 Vol.25 No.3

        Objectives Recently, Sasang Constitutional Analysis Tool (SCAT) was developed using face, body shape, questionnaire, and voice information. The purpose of this paper is to analysis the characteristics of SCAT in detail for the subjects whose Sasang Constitutional (SC) type was confirmed clearly. Methods 1) The SC types of 108 patients were diagnosed by an expert of Sasang constitutional medicine through the observation of improvements after taking more than 20 packs of herbal medicine prescribed 2) The diagnostic results of SCAT were acquired for the patients. 3) Comparison between diagnostic results of the SCAT and expert was performed according to SC probability difference, the number of packs of herbal medicine prescribed, the number of hospital visits, and age. Results 1) The concordance rate was 65.9% and 59.4% in the male and female groups, respectively. 2) Overall, the concordance rate increased as the SC probability difference increased. In case of more than 5% SC probability difference, it increased up to 71.0% and 66.7% in the male and female groups, respectively. 3) The concordance rate did not show any trend as the number of packs of herbal medicine prescribed and the number of hospital visits increased. 4) The higher concordance rate was observed in Taeeumin, Soyangin, and 20s ~ 40s groups of male patients, and in Soyangin, 20s, and 40s groups of female patients. Conclusions The strong and weak points of SCAT were observed and they will contribute to the improvement of SCAT performance.

      • 히스토그램 분석을 이용한 얼굴 윤곽선 영역 검출

        도준형(Jun-Hyeong Do),김근호(Keun Ho Kim),김종열(Jong Yeol Kim) 대한전기학회 2009 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2009 No.7

        본 논문에서는 다양한 조명 조건 및 배경 조건하에서도 정확하게 얼굴의 윤곽선 영역을 검출하기 위한 방법을 제안한다. 입력영상은 조명 조건과 배경 조건에 따라 색상 분포나 에지의 분포가 다르기 때문에 정확한 윤곽선 검출을 위해서는 입력 영상 마다 얼굴 윤곽선을 검출하기 위한 기준을 설정하여야 한다. 이를 위해 입력 영상의 히스토 그램을 분석하여 얼굴 후보 영역을 추출하기 위한 임계값을 계산하고 이들의 임계값을 사용하여 얼굴 윤곽선 영역을 검출하였다. 그 결과 제안된 방법은 기존의 방법 보다 뛰어난 성능으로 얼굴 윤곽선을 검출함을 보여 주었다.

      • KCI등재

        영상 피드백을 이용한 단일 영상에서의 적응적 피부색 검출

        도준형(Jun-Hyeong Do),김근호(Keun Ho Kim),김종열(Jong Yeol Kim) 대한전자공학회 2009 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.46 No.3

        피부색 검출 기법은 안면 정보를 이용한 체질 진단 및 건강 진단, 인간과 로봇과의 상호작용, 영상 검색 시스템 등 다양한 응용분야에서 사람의 얼굴과 손의 검출을 위해 많이 사용되어 왔다. 비디오 영상의 경우 조명이나 환경 변화에 강인한 피부색 영역의 추적을 위해 매 프레임마다 대상 영역의 피부색 모델을 업데이트 하는 것이 일반적이나, 단일 영상에서 피부색 영역을 검출하거나 비디오 영상의 첫 프레임에서 피부색 영역을 검출할 때에는, 많은 연구들이 하나의 고정된 피부색 모델을 이용하기 때문에 입력 영상의 특징에 따라 낮은 검출율이나 높은 긍정 오류율이 발생하는 경우가 많다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 피부색 검출 결과를 피드백 받아 피드백 받은 정보를 바탕으로 피부색 검출 조건을 수정하는 과정을 반복함으로써 다양한 환경 조건들을 가지는 단일 영상에 대해 효과적으로 피부색을 검출할 수 있는 방법을 제안한다. Skin color segmentation techniques have been widely utilized for face/hand detection and tracking in many applications such as a diagnosis system using facial information, human-robot interaction, an image retrieval system. In case of a video image, it is common that the skin color model for a target is updated every frame for the robust target tracking against illumination change. As for a single image, however, most of studies employ a fixed skin color model which may result in low detection rate or high false positive errors. In this paper, we propose a novel method for effective skin color segmentation in a single image, which modifies the conditions for skin color segmentation iteratively by the image feedback of segmented skin color region in a given image.

      • 단일 영상에서 효과적인 피부색 검출을 위한 2단계 적응적 피부색 모델

        도준형(Jun-Hyeong Do),김근호(Keun Ho Kim),김종열(Jong Yeol Kim) 한국HCI학회 2009 한국HCI학회 학술대회 Vol.2009 No.2

        단일 영상에서 피부색 영역을 추출하기 위해서 기존의 많은 방법들이 하나의 고정된 피부색 모델을 사용한다. 그러나 영상에 특성에 따라 영상에 포함된 피부색의 분포가 다양하기 때문에 이러한 방법을 이용하여 피부색을 검출할 경우 낮은 검출율이나 높은 긍정 오류율이 발생할 수 있다. 따라서 영상의 특징에 따라 적응적으로 피부색 영역을 추출할 수 있는 방법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 영상의 특징에 따라 2단계의 과정을 거쳐 피부색 모델을 수정하는 방법으로, 다양한 조명과 환경 조건에서 높은 검출율과 낮은 긍정 오류율을 동시에 가지는 알고리즘을 제안한다. Most of studies adopt a fixed skin color model to segment skin color region in a single image. The methods, however, result in low detection rates or high false positive error rates since the distribution of skin color is varies depending on the characteristics of input image. For the effective skin color segmentation, therefore, we need a adaptive skin color model which changes the model depending on the color distribution of input image. In this paper, we propose a novel adaptive skin color segmentation algorithm consisting of 2 stages which results in both high detection rate and low false positive error rate.

      • KCI등재

        다양한 환경 조건에서의 얼굴 윤곽선 영역 검출을 위한 분할 영역 히스토그램 분석

        도준형(Jun-Hyeong Do),김근호(Keun Ho Kim),김종열(Jong Yeol Kim) 大韓電子工學會 2010 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.47 No.1

        얼굴의 윤곽선을 검출하기 위해서는 일반적으로 입력 영상에 직접 동적 윤곽선 모델(Active Contour Model)을 적용하는 방법을 많이 사용한다. 그러나 동적 윤곽선 모델은 초기의 위치 설정과 사용되는 에너지 함수의 계수 값에 따라 성능에 영향을 받기 때문에, 다양한 조명조건과 환경조건에 따라 최적화된 파라미터들을 설정해야 하는 번거로움이 있다. 또한 섬세한 윤곽선의 검출을 위해서는 모델에서 사용되는 정점의 수를 증가시켜야 하는 단점이 있다. 이러한 단점들을 해결하기 위해, 본 논문에서는 입력영상의 분할된 영역에서의 히스토그램 분석을 통하여, 얼굴 영역과 배경 영역의 픽셀 값을 구분할 수 있는 임계값을 자동으로 찾아, 얼굴의 윤곽선 영역을 검출하는 접근 방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력 영상의 분석을 통하여 얼굴의 윤곽선 영역을 검출하기 때문에 다양한 조명과 배경 조건하에서도 높은 성능으로 얼굴의 윤곽선 영역을 검출하였다. Some methods employing the Active Contour Model have been widely used to extract face contour. Their performance, however, depends on the initial position of the model and the coefficients of the energy function which should be reconsidered whenever illumination and environmental condition of an input image is changed. Additionally, the number of points in the contour model should increase drastically in order to extract a fine contour. In this paper, we thus propose a novel approach which extracts face contour by segmenting the face region with threshold values obtained by a histogram analysis technique in the separated region of input image. The proposed method shows good performance under various illumination and environmental condition since it extracts face contour by considering the characteristics of the input image.

      • KCI등재

        고연령 한국 남성의 사상 체질별 건강 수준에 따른 안색의 정량적 분석

        도준형(Jun Hyeong Do),구본초(Bon Cho Ku),김장웅(Jang Woong Kim),장준수(Jun Su Jang),김상길(Sang Gil Kim),김근호(Keun Ho Kim),김종열(Jong Yeol Kim) 한의병리학회 2012 동의생리병리학회지 Vol.26 No.1

        In this paper, we performed a quantitative analysis of face color according to the health status of four constitution types. 205 Korean male in age from 65 to 80 were participated in this study and 85 subjects were finally selected for the analysis. Imaging process techniques were employed to extract feature variables associated with face color from a frontal facial image. Using the extracted feature variables, the correlations between face color and health status, face color and health status in each constitution type, and face color and four constitution types in heath status group were investigated. As the result, it was observed that the face color of healthy group contained more red component and less blue component than unhealthy group. For each constitution type, the face parts showing a significant difference according to health status were different. This is the first work which reports the correlation between the face color and health status of four constitution types with a objective method, and the numerical data for the face color according to the health status of four constitution types will be an objective standard to diagnose a patients health status.

      • 가변 피부색 모델을 이용한 피부색 물체 영역 검출

        도준형(Jun-Hyeong Do),김근호(Keun Ho Kim),이혜정(Haejung Lee),김종열(Jong Yeol Kim) 한국지능시스템학회 2008 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.18 No.2

        입력영상에서 피부색 검출을 위한 대부분의 연구들의 경우, 기존의 습득한 영상으로부터 피부색 정보를 얻은 후 이들 정보를 이용하여 컬러 공간 상에서 적절한 경계값올 설정하거나 가우시안 모델링, 베이즈 룰에 의한 히스토그램 모델링등 하나의 고정된 피부색 모델을 이용하였다. 고정된 피부색 모델을 이용하여 피부색 영역을 검출할 경우 영상의 특징에 따라 낮은 검출율이나 높은 긍정 오류율을 보이는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 가변 피부색 모델을 이용하여, 2차원 평면 영상상에서 피부색과 유사한 색상들의 분포 특성에 따라 피부색 모델을 수정하여 보다 정확한 피부색 검출을 추출할 수 있는 방법을 제안한다.

      • KCI등재

        키넥트 센서를 이용한 실용적인 3차원 안면 진단기 연구

        장준수(Jun-Su Jang),도준형(Jun-Hyeong Do),김장웅(Jang-Woong Kim),남지호(Jiho Nam) 한의병리학회 2015 동의생리병리학회지 Vol.22 No.2

        Facial diagnosis based on quantitative facial features has been studied in many Korean medicine fields, especially in Sasang constitutional medicine. By the rapid growing of 3D measuring technology, generic and cheap 3D sensors, such as Microsoft Kinect, is popular in many research fields. In this study, the possibility of using Kinect in facial diagnosis is examined. We introduce the development of facial feature extraction system and verify its accuracy and repeatability of measurement. Furthermore, we compare Sasang constitution diagnosis results between DSLR-based system and the developed Kinect-based system. A Sasang constitution diagnosis algorithm applied in the experiment was previously developed by a huge database containing 2D facial images acquired by DSLR cameras. Interrater reliability analysis result shows almost perfect agreement (Kappa = 0.818) between the two systems. This means that Kinect can be utilized to the diagnosis algorithm, even though it was originally derived from 2D facial image data. We conclude that Kinect can be successfully applicable to practical facial diagnosis.

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