KR100882275B1

KR100882275B1 - 얼굴영상을 이용한 질병분류시스템

Info

Publication number: KR100882275B1
Application number: KR1020070050761A
Authority: KR
Inventors: 양형정; 김정식; 이형재
Original assignee: 전남대학교산학협력단
Priority date: 2007-05-25
Filing date: 2007-05-25
Publication date: 2009-02-06
Also published as: KR20080103705A

Abstract

본 발명은 얼굴영상을 이용한 질병분류시스템에 관한 것이다. 본 발명에 따른 얼굴영상을 이용한 질병분류시스템은, 얼굴사진을 로딩하는 얼굴이미지 로딩모듈과, 로딩된 얼굴사진의 각 픽셀별 색차신호값들의 비교를 통해 얼굴이미지를 추출하는 얼굴영역 추출모듈과, 추출된 얼굴이미지를 소정 개수의 타일로 분할하는 얼굴영역 분할모듈과, 분할된 얼굴이미지별 휘도값, 색차신호값, 색상값, 채도값 및 명도값들의 평균과 표준편차들을 해당 얼굴이미지들의 특징값으로 추출하는 특징추출모듈과, 추출된 얼굴이미지별 특징값을 정규화하는 정규화모듈 및 정규화모듈로부터 정규화된 얼굴이미지를 인가받고, 질병정보DB를 참조하여 다수의 질병정보 특징값을 각기 SVM에 인가하여 사용자의 질병을 분류하는 질병분류모듈을 포함한다.

얼굴영역, 얼굴이미지, 분할, SVM, 질병분류

Description

얼굴영상을 이용한 질병분류시스템{A DISEASE GROUPING SYSTEM THROUGH THE FACE IMAGE}

도 1은 본 발명에 따른 얼굴영상을 이용한 질병분류시스템에 대한 개략적인 구성을 나타낸 예시도,

도 2는 본 발명에 따른 로딩된 얼굴사진에서 얼굴이미지를 추출한 것을 나타내는 예시도,

도 3은 본 발명에 따른 추출된 얼굴이미지를 소정 개수의 타일로 분할한 것을 나타내는 예시도,

도 4는 본 발명에 따른 질병분류모듈의 각기 SVM이 질병정보를 분류하는 것을 예시한 구성도.

** 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 **

100: 얼굴영상을 이용한 질병분류 시스템 110: 얼굴이미지 로딩모듈

120: 얼굴영역 추출모듈 130: 얼굴영역 분할모듈

140: 특징추출모듈 150: 정규화모듈

160: 질병분류모듈 170: 출력모듈

180: 입력모듈 10: 얼굴사진

20: 질병정보DB

본 발명은 얼굴영상을 이용한 분류시스템에 관한 것으로서, 사용자의 얼굴사진으로부터 추출한 얼굴영상을 근간으로 데이터마이닝(Data Mining: 많은 데이터들 중에서 특정 데이터를 추출하는 기술)의 통계적 분류기법인 SVM(Support Vector Machine)을 통해 조기에 사용자의 질병을 분류함으로써, 질병의 악화를 미연에 방지하고 빠르게 대처할 수 있는 질병분류시스템에 관한 것이다.

일반적으로 한의학은 외관상 보이는 인체 생체 신호를 통해 몸에 대한 상태를 분석하는 방법으로 조기 질병진단에 탁월하다. 그러나 객관적이고 시각적인 진단 및 치료 결과를 보여줄 수 없어 서양의학에 비해 선호도가 떨어진다. 이를 해결하기 위해 한의학에서도 진단 방법과 결과를 시각적으로 보여주기 위한 많은 연구가 시도 되었다[1][2].

그러나 기존의 연구들은 주로 한의학에 관련된 얼굴영상의 특징을 추출하는 것에 그치는 연구들이며, 그 추출된 얼굴영상의 특징에 기인한 질병진단에 대한 연구는 미흡한 상태이며, 이러한 추출된 얼굴영상의 특징을 이용해 질병을 조기에 진단함으로써, 질병의 악화를 미연에 방지하고 빠르게 대처할 수 있도록 질병을 분류하는 시스템의 필요성이 대두되고 있다.

선행 문헌 정보

[1] 조동욱, "사상체질 분류를 위한 정면 얼굴 내 특징 요소 추출", 한국정보처리학회 춘계학술발표논문집 제13권 제1호, 2006.

[2] 조동욱, 김봉현, 이세환, "심장질환진단을 위한 혀 영역 추출", 한국정보처리학회 추계학술발표대회논문집 제12권 제2호, 2005.

본 발명은 전술한 문제점들을 해결하기 위해 창안된 것으로서, 앞서 언급한 종래의 기술에 데이터마이닝의 통계적 분류기법인 SVM을 적용한 질병분류를 통해 조기에 사용자의 질병을 진단함으로써, 질병의 악화를 미연에 방지하고 빠르게 대처할 수 있는 시스템을 제공함에 그 목적이 있다.

본 발명의 특징 및 이점들은 첨부도면에 의거한 다음의 상세한 설명으로 더욱 명백해질 것이다. 이에 앞서 본 발명에 관련된 공지 기능 및 그 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는, 그 구체적인 설명을 생략하였음에 유의해야 할 것이다.

도 1은 본 발명의 얼굴영상을 이용한 질병분류시스템(100)에 대한 개략적인 구성을 나타낸 예시도이다. 도 1을 참조하면, 얼굴영상을 이용한 질병분류시스템(100)은 얼굴이미지 로딩모듈(110)과, 얼굴영역 추출모듈(120)과, 얼굴영역 분할모듈(130)과, 특징추출모듈(140)과, 정규화모듈(150)과, 질병분류모듈(160)과, 출 력모듈(170) 및 입력모듈(180))을 포함한다.

구체적으로 얼굴이미지 로딩모듈(110)은 디지털카메라 등의 이미지 촬영수단으로부터 입력된 소정 크기(픽셀, Pixel 단위의 크기)의 얼굴사진(10)을 미도시된 컴퓨터의 메모리(Memory)로 로딩(Loading)한다. 여기서 로딩되는 얼굴사진은 120 x 160 Pixel의 크기인 것으로 설정하겠으나, 본 발명이 이에 국한되는 것은 아니다. 또한, 본 발명의 로딩되는 얼굴사진은 YCbCr컬러 즉, 각 픽셀별 휘도(Y)값과, 색차신호(Cr, Cb)값을 기반으로 하는 색상체계의 이미지인 것으로 상정한다.

얼굴영역 추출모듈(120)은 도 2의 미설명부호 [A]와같이, 로딩된 얼굴사진의 각 픽셀별 휘도값을 제외한 색차신호값들의 비교를 통해 얼굴이미지를 추출한다. 추출된 얼굴이미지는 미설명부호 [B]와같이, 하기 [수학식1]의 색차신호값 비교를 통해 이루어지는 것으로 로딩된 얼굴사진에서 얼굴영역 이외의 이미지를 제외한 미설명부호 [B]와같은 얼굴이미지를 추출하게 된다.

[수학식 1]

즉, Cb 및 Cr과 같은 색차신호 값이 [수학식 1]에 포함되어 있으면 얼굴영역으로 간주하여 픽셀 값을 '1'로 설정하고, 그 이외의 경우에 대해서는 불필요한 영상(노이즈)으로 간주하여 픽셀 값을 '0'으로 설정하게 된다. 이를 통해 앞서 로딩된 얼굴사진에서 얼굴이미지가 추출되는 것이다.

얼굴영역 분할모듈(130)은 도 3에 도시된 도면과 같이, 추출된 얼굴이미지를 소정 개수의 타일(tile)로 분할한다. 이때 분할이란, 그 개수에 국한됨 없이 얼굴이미지를 소정의 개수로 나누어 각기 독립된 이미지로 구성하는 것이며, 분할개수가 증가할수록 보다 정확한 특징추출이 구현되는 것은 자명하다.

특징추출모듈(140)은 분할된 얼굴이미지별 Y(휘도)값, 색차신호값, H(색상)값, S(채도)값 및 I(명도)값들의 평균과 표준편차들을 해당 얼굴이미지들의 특징값으로써 추출하고, 정규화모듈(150)은 추출된 얼굴이미지들의 특징값을 정규화한다.

질병분류모듈(160)은 첨부도면 도 4와 같이, 정규화된 얼굴이미지 특징값을 인가받고, 질병정보DB를 참조하여 다수의 질병정보 특징값을 각각의 SVM에 인가하여 사용자의 질병을 분류한다. 여기서 질병의 분류는 각기 SVM을 통해 얻은 결과 중에 가장 큰 값을 사용자의 질병으로 분류하게 되며, 이는 최적의 초평면(Hyperplane) 즉, 두 집단(질병 특징값과 얼굴이미지 특징값)에 속한 가장 가까운 샘플과의 거리가 최대가 되도록 하여 해를 구하는 OVA(One Vs All)기법을 근간으로 하는 것이다.

한편, 출력모듈(170)은 컴퓨터의 모니터와 같은 출력장치와의 인터페이스를 제공하며, 로딩된 얼굴사진과 추출된 얼굴이미지, 분할된 얼굴이미지 그리고 질병분류모듈을 통해 분류된 결과물 즉, 사용자 질병정보들을 포함한 일련의 처리들을 사용자에게 출력하는 기능을 수행한다.

그리고, 입력모듈(180)은 컴퓨터의 키보드 및 마우스와의 인터페이스를 제공하며, 본 발명의 일 양상에 따라 사용자의 얼굴사진을 촬영 또는 촬영된 얼굴사진을 저장하기 위해 컴퓨터에 접속된 디지털카메라와의 인터페이스를 제공한다. 본 발명의 얼굴이미지를 촬영하기 위한 수단으로 디지털카메라를 예로 들었으나, 본 발명이 이에 국한되는 것은 아니며, 통상의 웹캠(Web CAM)으로도 대체될 수 있다.

이상으로 본 발명의 기술적 사상을 예시하기 위한 바람직한 실시예와 관련하여 설명하고 도시하였지만, 본 발명은 이와 같이 도시되고 설명된 그대로의 구성 및 작용에만 국한되는 것이 아니며, 기술적 사상의 범주를 일탈함이 없이 본 발명에 대해 다수의 변경 및 수정이 가능함을 당업자들은 잘 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 그러한 모든 적절한 변경 및 수정과 균등물들도 본 발명의 범위에 속하는 것으로 간주되어야 할 것이다.

상기와 같은 본 발명에 따르면, 추출한 얼굴이미지를 근간으로 데이터마이닝의 통계적 분류기법인 SVM을 통해 조기에 사용자의 질병을 분류함으로써, 질병의 악화를 미연에 방지하고 빠르게 대처할 수 있다.

Claims

컴퓨터를 이용한 얼굴영상을 이용한 분류시스템에 있어서,

얼굴사진을 로딩하는 얼굴이미지 로딩모듈(110);

상기 로딩된 얼굴사진의 각 픽셀별 색차신호값들의 비교를 통해 얼굴이미지를 추출하는 얼굴영역 추출모듈(120);

상기 추출된 얼굴이미지를 소정 개수의 타일로 분할하는 얼굴영역 분할모듈(130);과, 상기 분할된 얼굴이미지별 휘도값, 색차신호값, 색상값, 채도값 및 명도값들의 평균과 표준편차들을 해당 얼굴이미지들의 특징값으로 추출하는 특징추출모듈(140);

상기 추출된 얼굴이미지별 특징값을 정규화하는 정규화모듈(150); 및

상기 정규화모듈로부터 정규화된 얼굴이미지를 인가받고, 질병정보DB(20)를 참조하여 다수의 질병정보 특징값을 각기 SVM에 인가하여 사용자의 질병을 분류하는 질병분류모듈(160); 을 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴영상을 이용한 질병분류시스템.
청구항 1에 있어서,

상기 얼굴영상을 이용한 질병분류시스템은,

상기 컴퓨터의 출력장치와의 인터페이스를 제공하며, 로딩된 얼굴사진과 추 출된 얼굴이미지, 분할된 얼굴이미지 그리고 상기 질병분류모듈을 통해 분류된 결과물을 출력하는 출력모듈(170); 및

상기 컴퓨터의 입력장치와의 인터페이스를 제공하며, 상기 얼굴사진을 입력받는 입력모듈(180); 을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴영상을 이용한 질병분류시스템.
청구항 1에 있어서,

상기 얼굴사진은,

각 픽셀별 휘도값과, 색차신호값을 기반으로 하는 색상체계의 이미지인 것을 특징으로 하는 얼굴영상을 이용한 질병분류시스템.
청구항 1에 있어서,

상기 얼굴영역 추출모듈(120)은,

상기 얼굴사진의 색차신호 Cb가 77이상 127이하이고, 색차신호 Cr이 133이상 173이하를 만족하는 경우, 해당 픽셀값을 1로 설정하여 상기 얼굴사진으로부터 얼굴영역의 얼굴이미지를 추출하는 것을 특징으로 하는 얼굴영상을 이용한 질병분류시스템.
청구항 1에 있어서,

상기 얼굴영역 분할모듈(130)은,

상기 얼굴사진 추출모듈을 통해 추출된 상기 얼굴이미지를 소정 개수의 타일로 분할하는 것을 특징으로 하는 얼굴영상을 이용한 질병분류시스템.
청구항 1에 있어서,

상기 질병분류모듈(160)은,

각각의 SVM을 통해 얻은 결과값 중에 가장 큰 값을 선택하는 것을 특징으로 하는 얼굴영상을 이용한 질병분류 시스템.