상세 보기
다중 레이블 분류를 활용한안면 피부 질환 인식에 관한 연구
A Study on Facial Skin Disease Recognition Using Multi-Label Classification
- 임채현;
- 손민지;
- 김명호
초록
최근 안면 피부 미용에 대한 사람들의 관심이 높아짐에 따라 딥 러닝을 활용한 안면 피부 미용을 위한 피부 질환 인식 연구가 진행되고있다. 이러한 연구들은 여드름을 비롯한 다양한 피부 질환을 인식한다. 기존의 연구들은 단일 피부 질환만을 인식하지만, 안면에 발생하는 피부질환은 더 다양하고 복합적으로 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 Inception-ResNet V2 모델을 활용하여 다중 레이블 분류 방법으로여드름, 블랙헤드, 주근깨, 검버섯, 일반 피부, 화이트헤드에 관한 복합적인 피부 질환을 인식한다. 사용한 평가 지표 중 정확도는 98.8%, 해밍손실은 0.003을 달성하였고, 단일 클래스별 정밀도, 재현율, F1-점수는 모두 96.6% 이상을 달성하였다.
키워드
딥 러닝; 다중 레이블 분류; 피부 질환; Deep Learning; Multi-Label Classification; Skin Diseases
- 제목
- 다중 레이블 분류를 활용한안면 피부 질환 인식에 관한 연구
- 제목 (타언어)
- A Study on Facial Skin Disease Recognition Using Multi-Label Classification
- 저자
- 임채현; 손민지; 김명호
- 발행일
- 2021-12
- 권
- 10
- 호
- 12
- 페이지
- 555 ~ 560
- 언어
- KOR
- 출판사
- 한국정보처리학회
- 발행국가
- 대한민국
- 분량
- 6 페이지
- ISSN
- E 2734-0503
P 2287-5905