피부 이미지를 활용한 희소 코딩 기반 특징추출과 지지벡터머신을 이용한 피부상태 분류

Abstract

아름다움을 추구하는 것은 인류가 탄생한 이래로 계속되어왔다. 특히나 여성들에게 있어 ‘미(美)’란 외적인 아름다움 그 자체 이상이며 남성에게 있어서의 능력 혹은 권력과도 같은 것이다. 따라서, 여성들은 자신의 아름다움을 가꾸기 위해 다양한 노력을 기울이고 있으며, 최근에는 화학 및 생명공학 기술의 발달로 다양한 화장품들이 출시되고 있으며, 정보통신 기술을 활용한 미용 기기들도 출시되고 있다. 하지만, 이러한 기기들은 고가의 센서를 장착하고 있어 일반적으로 피부 관리를 전문으로 하는 업체나 피부과 병원 등에서 사용되고 있으며 가정용으로 사용되는 제품역시 고가의 제품이 대부분이다. 이에 고가의 센서를 사용하지 않고 피부의 이미지를 활용하여 피부의 상태를 예측할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 실험에서는 피부의 이미지를 근접촬영하여 딥러닝 기법(Deep learning)의 하나인 희소 코딩(Sparse coding)을 활용 하여 피부 수분상태의 특징을 추출(extraction)해내고, 추출해낸 특징을 이용하여 Support Vector Machine(SVM, 지지 벡터 머신) 기법으로 수분의 정도를 분류예측하였다. 추후 이러한 방식을 통하여 수분뿐만 아니라 유분, 피지, 주름 등 다양한 피부의 상태를 예측하는데 활용할 수 있을 것이다. 나아가 피부과 관련 질병의 원격진료에도 도움을 줄 수 있을 것이라 기대한다.