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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
서순용 (룰루랩) 이종하 (룰루랩)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2022 학술대회 발표 논문집
발행연도
2022.2
수록면
316 - 320 (5page)

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다크써클은 수면 부족, 스트레스, 외부 환경 등 다양한 환경에서 발생하며, OECD 국가 중에서도 최하위권의 수면시간을 기록한 한국인에게는 밀접한 피부 질환으로 간주할 수 있다. 다크써클은 주변 피부색에 의해서 정의되어지고, 사람에 따라 발생하는 범위와 짙기가 각기 다르기 때문에, 다크써클의 정도를 측정하기에는 어려움이 있었다. 또한 다크써클 영역을 정량적으로 측정할 수 있는 관련 알고리즘 또한 어려움이 존재한다. 우리는 얼굴영역에서 다크써클 검출방법으로써 딥러닝 기반의 Segmentation 모델인 U-net 과 DeepLab 기법을 결합한 U-DeepLab 방법을 제안한다. 또한 모바일 환경의 셀피(Selfie) 영상에서 다크써클의 정도를 정량화하기위한 측정 및 평가 기법을 제시한다.
#인공지능 #이미지 처리 #피부 질환 #다크써클

목차

요약문
1. 서론
2. 방법
3. 실험 및 결과
4. 결론
참고 문헌

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