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논문 기본정보
HoG 기술자를 이용한 중이염 자동 판별 방법
논문 개요
| 기관명 | NDSL |
|---|---|
| 저널명 | 한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering |
| ISSN | 2234-4772, |
| ISBN |
논문저자 및 소속기관 정보
| 저자(한글) | 정나라,송재욱,최호형,강현수 |
|---|---|
| 저자(영문) | |
| 소속기관 | |
| 소속기관(영문) | |
| 출판인 | |
| 간행물 번호 | |
| 발행연도 | 2016-01-01 |
| 초록 | 본 논문은 소아 및 성인의 중이염을 자동 판별할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 중이염 영상과 정상 영상 데이터베이스에서 HoG(histogram of oriented gradient) 기술자를 사용하여 특징을 추출한 다음 SVM(support vector machine) 분류기를 통하여 추출된 특징들을 학습시킨다. 여기서 SVM 입력 벡터의 추출을 위하여 입력영상은 영상크기를 사전에 정의된 일정크기의 영상으로 변환되고 변환된 영상을 16개의 블록과 4개의 셀로 분할하며 9개의 빈을 가진 HoG를 사용한다. 결과적으로 입력 영상에서 576개의 특징을 추출하고 이를 SVM의 학습과 분류에 사용된다. 입력 영상이 학습된 특징들의 모델을 기반으로 SVM 분류기를 통하여 중이염 여부가 판별된다. 실험 결과 제안한 방법은 정확도 90% 이상의 판별 성능을 나타내었다. |
| 원문URL | http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIDetailView?keyValue=03553784&target=NART&cn=JAKO201611962638333 |
| 첨부파일 |
추가정보
| 과학기술표준분류 | |
|---|---|
| ICT 기술분류 | |
| DDC 분류 | |
| 주제어 (키워드) | 중이염,분류,HoG,SVM,Middle ear Disease,Classification |