KR20050050061A - 망진을 위한 얼굴내 특징 요소 추출 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 한방의 4대 질환 진단 방법 중 가장 중요한 망진(望診)을 하기위한 방법으로 입력 이미지로의 RGB값을 YCbCr로 변환하여 좀더 세밀하게 색에의한 영역을 추출하도록 변환한 후 변환된 입력이미지를 영역기반 분할을 통해 배경과 피부색을 분리하게된다. 분리된 영역은 모폴로지 연산중 팽창과 침식을 통해 피부영역중 피부색은 더 진하게 피부색을 제외한 얼굴, 눈썹, 코, 입, 음영은 더 선명하게하는 침식기법을 이용한후 피부색만 제거하게되면 눈, 눈썹, 코, 입, 음영등만 남게된다. 남아있는 얼굴 특징 요소중 망진을 위해 눈, 코, 입부분을 추출하기위해 다시한번 영역기반 분할을 거쳐 선택된 영역의 넓이를 비교하여 1/10이상 1/50이하인 픽셀을 제거하게되면 눈, 코, 입 부분을 추출할 수 있다. 추출된 특징 요소는 각각 시작 좌표와 종료좌표를 추출하여 정확한 눈, 코, 입 영역을 추출하게된다. 이렇게 추출된 얼굴 특징 요소 들은 현재의 망진에서 사용되던 관형찰색(觀形察色)을 함으로서 야기되는 의사의 직관에의해 진료함으써 발생된 오진을 최소화하는데 사용될 수 있다.
Description
본 방명은, 망진을위한 얼굴내 특징 요소 추출 및 그 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세히는 망진(望診)을 위해 가장 중요한 관형찰색(觀形察色)을 하기위해 이미지에서 얼굴영역을 추출한 후 얼굴내 특징 요소를 추출하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.
망진은 관형찰색(觀形察色)을 통해 환자의 질병을 진단하는 한방에서 가장 폭 넓게 그리고 가장 유용하게 사용되고 있는 질병 진단 방법이다. 이는 크게 관형과 찰색으로 나뉘어 진다. 그리고 이를 아주 작게 적용하여 보는 방법이 바로 혀(설진:舌診), 홍채, 손바닥등을 살피는 방법이다. 현재 가장 우선적으로 고려하여 보는 것이 관형이다. 관형이란 모든 사람은 생긴 모습도 다르고 살아가는 방식도 다르기에 각각의 사람마다 건강과 질병 역시 다른 형태로 온다는 것이다. 그러므로 형상의학의 특징은 ‘생긴대로 병이 온다'는 것이다. 물론 여기서 말하는 ‘생긴대로'란 겉모습만을 의미하지는 않으며 기본적인 성정(性精)과 살아가는 방식까지 모두를 포함한다. 뚱뚱한 사람은 뚱뚱한 대로, 마른 사람은 마른 대로 각자의 생활의 법도가 다르며 건강을 유지하는 방법도 다를 수밖에 없다. 이렇게 자신의 형상에 맞게 생활하면 누구든 병을 예방할 수가 있으며 형상의학이 궁극적으로 추구하는 목적도 바로 여기에 있다고 할 수 있다. 병을 치료하기 위해선 환자를 면밀히 살펴보지 않고는 고칠 수 없기 때문이다. 따라서 오관에 따른 외형 진단 특징은 아래와 같다.
눈
눈은 “간의 상태가 나타나는 구멍”이라 하여 눈과 간은 아주 밀접한 관련이 있다. 간이 허해지면 눈앞이 어질 어질하면서 별이 보이고, 간에 열이 있으면 눈이 충혈되면서 붓는 현상이 있다. 오장이 모두 조화롭게 기능을 다할 때 눈도 건강해진다. 검은 자위는 간, 검은 자위 중심에 있는 눈동자는 신장, 양눈의 바깥쪽 끝과 눈 구석에 있는 핏줄은 심장, 눈꺼풀은 비장(소화기계통)과 관련이 있는 것으로 분석되고 있다. 아래 표 1에 눈의 형태에 따른 질병 유형에 대해 나타내었다.
| 눈꼬리가 위로 올라간 사람 | 가슴 답답증, 목이 불편 |
| 눈꼬리가 아래로 처진 사람 | 이기적, 현실적 임 |
| 눈이 안쪽으로 들어간 사람 | 추위를 많이 타고 몸이 냉함, 비위 안좋음 |
코
“신기(神氣)가 드나드는 문”이라 한 것은 얼굴의 한복판에 자리잡고 하늘의 기를 몸속으로 받아들이는 역할을 하기 때문이다. 하늘의 기를 받아들여 심장과 폐에 저장한다. 아래 표 2에 코의 형태에 따른 질병의 유형을 나타내었다.
| 코가 큰 사람 | 기 순환이 아주 좋음 |
| 코가 낮은면서 짧은 사람 | 매우 소심하고 잔소리를 많이 함 |
| 코가 휜 사람 | 등뼈가 휜 경우이고 몸이 냉하기 때문임 |
| 코가 아래로 처진 듯 내려 먹은 사람 | 아랫배가 차고 대장이 나쁜 체질로 아랫배에 가스가 차고 불쾌한 증상을 자주 느낌. 알레르기성 비염으로 고생 |
| 콧등이 불룩하게 나온 사람 | 순환 기능이 제대로 안되고 심폐기능,가슴통증,소화불량,십이지궤양 |
| 콧구멍이 밖으로 드러나 보이는 사람 | 방광이 좋지 않아 배뇨에 이상이 있음 |
귀
신(腎)이 멀리 듣는 것, 즉 귀를 주관한다고 본다. 신장이 귀를 주관하기 때문에 귀의 크기와 색깔, 모양, 위치에 따라서 신장의 건강 상태를 살펴 볼수 있다.
아래 표 3에 귀의 형태에 따른 질병의 유형을 나타내었다.
| 귀가 크고 힘이 없는 사람 | 신장이 약하므로 중이염, 귀울림, 허리통증이 생기기 쉬움 |
| 귀가 위로 올라 붙은 사람 | 신장도 제 위치보다 높이 붙어 있는 것이므로 등과 척추가 아파 구부렸다 폈다하는 동작을 잘 하지 못함 |
입
입과 입술은 비장(脾臟)에 속하고 혀는 심장(心臟)에 속한다. 비장의 건강 상태를 나타내는 곳이 바로 입술로서 모양과 색깔로 진단 할 수 있다. 아래에 입술에 따른 질병의 유형을 나타내었다.
입술이 크면서 힘이 없는 사람
- 입술이 크면서 힘이 없으면 비장이 약하다. 소화 장애, 설사, 헛 배부름, 트림 증상이 나타난다.
입술이 비뚤어진 사람
- 입술이 바르지 못하면 인체를 구성하는 근본 형틀이 좋지 않아 비장이 허약했을때 생기는 증상인데, 뱃속에 물이 고여 배가 팽창되는 증상인 창만증(脹滿症)이 걸리기 쉽다.
입술이 도툼한 사람
- 음식습관이 나빠 비위의 기능이 상하면 신체가 영양분을 충분히 공급받지 못하므로 항상 기운이 없고 눈동자에도 힘이 없으며 땀을 많이 흘린다.
입이 자주마르는 사람
- 노임의 경우 입이 자주 마르는 것은 진액(津液)이 부족해 나타나는 현상으로 두통과 어지럼증, 관절통증이 있다.
입술이 푸른 사람
- 몸이 냉하기 때문으로 몸이 차면 소화도 잘 안되고 장이 나빠서 설사를 하기도 한다.
입술이 붉은 사람
- 입술이 붉은 것은 위열(胃熱)이라 하며, 배가 고프면 잘 참지 못하고 급하게 먹기 때문에 위장병이 생기기 쉽다. 30-40대 남성들은 성생활 과다에 의한 경우가 많이 있다.
입술이 건전하고 트는 사람
- 여성의 경우는 냉 대하로 고생하게 되고, 자연 및 인공 유산을 한 이후에 몸조리를 제대로 하지 않으면 자궁에 이상이 온 것이 원인이 되기도 한다. 그러나 기존에는 얼굴을 검출하거나 특징 요소를 찾는 일부 연구가 진행되어왔으나 망진을위해 얼굴의 특징 요소를 찾아내는 방법은 전무하다. 또한 이러한 특징을 이용하여 지금까지는 이를 모두 의사의 직관에 의지 하였던 것이 현 실정이었다. 이로인해 의사의 컨디션 및 능력에 따라 오진을 하게 되는 문제점이 있었다. 그리고 기존의 연구들은 예제 기반과 신경망 학습을 이용한 얼굴영역 추출로 예제에 많이 벗어나는 입력 자료에 대해서는 알고리즘 수행이 어렵다는 문제가 있다. 또한 타원 모델링을 통해 얼굴 영역을 추출하는 것은 타원 검출 자체가 상당한 처리 시간이 소요되고 다양한 얼굴형에 대한 적용이 안될 수 있다는 문제가 존재한다.
따라서, 본 발명의 목적은, 의사의 직관에 의해 수행되었던 망진을위해 가중 중요한 것은 눈, 코, 입등의 정보인데 이를 위해 얼굴내 특징 요소인 눈, 코, 입을 자동으로 추출하기위한 방법 및 시스템을 의사들에게 제공하는 것이다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 통해 설명한다.
도1은 망진을 위한 얼굴내 특징 요소 추출을위한 전체 흐름도이다. (100)에서는 입력영상으로서 입력영상파일은 bmp파일을 기준으로하여 특징요소를 추출하게된다. (110)에서는 입력영상에의 RGB값을 YcbCr로 변경하여 세밀한 색상에 의한 특징요소를 추출할수 있는단계.
이렇게 변환된 컬러영상을 이용하여 도1의 (120)에서는 영역기반 분할 기법을 적용하여 피부색 영역을 검출단계. (120)에서 검출된 피부영역에서는 피부영역안에 특징 요소 및 음영을 포함하는 피부색을 제외한 색도 포함되어있다. 따라서 (130)에서는 피부영역안에서 피부색은흰색으로 좀더 희게 하고 특징 요소들은 검은색으로 좀더 선명하게 하는 단계이다. (140)은 (130)의 과정을 거쳐 나온 영상을 다시 (120)단계를 거쳐 메디안 필터링을 적용하여 얼굴의 특징 요소만을 추출하는 단계이다. 상기단계의 세부적인 부분은 다음과 같다.
RGB영상을 YCbCr로 변환하는 수식은 수학식 1과 같다.
피부 영역 검출 단계(120)의 세분화한것은 도2의 (S100)이미지, 즉 YCbC로 변경된 이미지를 버퍼에 저장하여 처리할 수 있도록 한 후 (S110),(S120),(S130)에서는 3*3 범위내 영역의 평균 밝기 값을 구하게 된다. 다음으로는 위 영역의 평균 밝기값과 그 영역에 포함되는 각각의 셀의 밝기 값을 비교해 차가 크지 않으면 하나의 영역으로 구분한다. 결정된 하나의 영역이 이웃되는 영역의 평균 밝기 값과 비슷하다면 같은 영역으로 포함한다. (S140)을 수행하고나면 즉 더 이상 다른 밝기값을 찾을 수 없다면 최종 구분된 영역 들 중 가장 큰 범위를 차지하는 영역을 피부색으로 간주하게 된다. 표 4는 (S110), (S12), (S130),(S140)을 수행하는 알고리즘이다. YCbCr 이미지에서 피부색에 가장 근접한 CbCr값은 Cb는 101이상 125미만이고 Cr은 139이상 160미만일때 최적의 피부색을 검출할 수 있다.
| for(int i=0; i<m_Y; i++) { for(int j=0; j<m_X; j++) { iPos = i*(m_X*3) + j*3; Cb = (float)(128-0.148*m_pImageBuffer[iPos+2] - 0.291*m_pImageBuffer[iPos+1] + 0.439*m_pImageBuffer[iPos]); Cr = (float)(128+0.439*m_pImageBuffer[iPos+2] - 0.368*m_pImageBuffer[iPos+1] - 0.071*m_pImageBuffer[iPos]); if(Cb > maxCb) maxCb = Cb; if(Cr > maxCr) maxCr = Cr; if(Cb < minCb) minCb = Cb; if(Cr < minCr) minCr = Cr; if(((Cb > 100) && (Cb < 125))&&((Cr > 138) && (Cr < 160))) { m_pFixedBuffer[iPos] = 255; m_pFixedBuffer[iPos+1] = 255; m_pFixedBuffer[iPos+2] = 255; } else { m_pFixedBuffer[iPos] = 0; m_pFixedBuffer[iPos+1] = 0; m_pFixedBuffer[iPos+2] = 0; } } } |
(S150)은 (S140)을 수행하게되면 피부색은 흰색으로 피부색을 제외한 모든 색을 검은 색으로 나타난다. 이러한 과정을 거친후의 영상은 다시 도1의 (130)과정을 수행하게되면 피부색 즉 흰색 부분을 제외한 배경을 모두 제거하게된다. 다음 과정으로는 도1의 (130)과정을 세분화화 도3의 (S220)을 이용하여 (S210)의 과정을 수행하게된다. 입력정보로는 배경을 제외한 이미지 즉 피부색의 흰색 부분과 피부색 안의 얼굴 특징 요소 부분과 특징 부분을 제외한 기타 음영들은 검정색으로 나타난다. 이 결과(S200)은 (S210)단계를 수행하게되면 화소의 범위안에서 피부 부분은 더 흰색으로 바꾸게 되고 피부색을 제외한 눈, 코, 입, 기타 음영등은 거의 변화가 생기지 않는다. (S210)의 처리는 수학식 2와 같다.이러한 과정을 거친 후 이제는 (S220)을 통해 화소의 범위를 축소하게 되면 눈, 코, 입, 음영등의 검은색 영역은 더욱 선명하게 변화시킨후 (S220)과 (S240)을 수행하여 평균 범위 화소로 채우게됨으로써 마스크의 범위만큼 추출된 영역을 채우게된다. 이렇게되면 골격화로 눈,코, 입의 두드러지는 부분의 영역을 추출하게 된다. 이러한 결과는 도 6을 통해 결과를 확인 할 수 있다.
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도 2의 과정을 거친후 도1의 (140)을 수행하면 즉 도4의 (S400)을 수행하게되면 피부색은 검정색으로 특징 요소와 음영들은 좀더 선명한 흰색으로 된다. 얼굴의 특징요소를 추출하기위해 (S420)단계를 수행하여 기준치 미만의 영역을 소거하게된다 기준치는 전체 픽셀중 10분의 1 이상인것과 50분의 1이하이 픽셀을 제거하게되면 눈썹이나 기타 음영과 같은 임펄스 잡을을 제거할 수 있다(S420). (S430)을 수행하게되면 추출된 눈, 코, 입의 각각의 시작 좌표와 끝좌표를 탐지하게된다. (S430)을 수행한 결과값을 이용하여(S440)을 통해 망진을 위한 얼굴 특징 요소만 추출하게된다. 이렇게 피부 영역중 정확하게 얼굴의 특징 요소를 추출한 결과는 도 7과 같다.
상기에서 설명한 바와 같이 이루어진 본 발명에 입력된 디지털 영상 이미지에서 컬러분포를 영역기반 분할을 통해 피부영역을 추출하고 모폴로지 기법을 이용하여 배경을 제거한 후 YCbCr에의해 피부색을 1/10이상인 픽셀과 1/50이하인 픽셀을 제거하게되면 얼굴 영역중 눈, 코, 입을 제외한 눈썹 및 음영등을 분리 하여 눈, 코, 입을 추출하여 추출된 특징 요소의 시작 좌표와 끝좌표를 찾아 눈, 코, 입 영역을 찾을 수 있다.
또한 상기에서 찾은 특징 요소는 망진을 위한 데이터베이스를 구축하여 망진시 의사의 직관이 아닌 분류화된 데이터베이스자료로서 정확한 망진이 가능하다.
도 1은 본 발명의 망진을 위한 얼굴내 특징 요소 추출 방법에 대한 전체 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 망진을 위한 도1의 영역기반 분할 기법에 대한 세부 흐름도.
도 3은 도1의 단계중 모폴로지 연산의 세부 흐름도.
도 4는 도1의 영역기반 분할 및 메디언 필터링에 관한 세부 흐름도.
도 5는 얼굴내 특징 요소 추출을 위한 원본 이미지
도 6은 도5의 영역기반 분할 결과와 모폴로지 연산 결과를 보인 도면.
도 7은 도5의 영역기반 분할을 재차 수행과 메디언 필터링 결과 도면.
Claims (6)
- 망진을 위한 얼굴내 특징 요소 추출에관한 방법중 얼굴의 특징 요소를 추출하여 망진에 사용하는것과 입력 이미지로부터 배경을 제외할때, 피부색만을 검출할때, 검출된 피부색에서 얼굴 특징 요소 및 잡음 추출, 잡음에서 얼굴 특징 요소만을 제외한 잡음 제거부분.
- 제 1의 항에 있어서, 상기 입력 이미지로부터 추출된 결과이미지를 망진에 사용하는 방법
- 제 1항에 있어서 입력 이미지로부터 배경을 제외시키는 방법
- 제 1항에 있어서 피부색만을 검출하기위해 Cb값의 범위와 Cr값의 범위
- 제 1항에 있어서 피부색을 제외하고 얼굴내 특징 요소 및 잡음을 추출하는 방법
- 제 5항에서 얼굴내 특징 요소 및 잡음에서 잡음을 제거하는 방법중 제거 픽셀의 범위를 10분의 1이상 50분의 1미만으로 찾은 값
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020050036467A KR20050050061A (ko) | 2005-04-30 | 2005-04-30 | 망진을 위한 얼굴내 특징 요소 추출 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020050036467A KR20050050061A (ko) | 2005-04-30 | 2005-04-30 | 망진을 위한 얼굴내 특징 요소 추출 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20050050061A true KR20050050061A (ko) | 2005-05-27 |
Family
ID=38665644
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020050036467A KR20050050061A (ko) | 2005-04-30 | 2005-04-30 | 망진을 위한 얼굴내 특징 요소 추출 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR20050050061A (ko) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100904559B1 (ko) * | 2007-11-28 | 2009-06-25 | 한국 한의학 연구원 | 스테레오 영상을 이용한 안면 진단 방법 |
| KR101030853B1 (ko) * | 2006-08-25 | 2011-04-22 | 레스토레이션 로보틱스, 인코포레이티드 | 모낭 단위 카운트 방법, 시스템, 화상 처리기 및 모낭 단위를 카운트하고 분류하는 방법 |
| CN103065290A (zh) * | 2013-01-23 | 2013-04-24 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 在照片中进行肤色校正的装置和方法 |
| CN110599553A (zh) * | 2019-09-10 | 2019-12-20 | 江南大学 | 一种基于YCbCr的肤色提取及检测方法 |
-
2005
- 2005-04-30 KR KR1020050036467A patent/KR20050050061A/ko not_active Application Discontinuation
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