ADHD Measurement Devices based on the Image Processing

영상처리를 이용한 ADHD 측정도구

In this paper, we propose measurement-devices for the assessment of input vector consisted of face's movement as feature points through image processing based on AAM technique. The proposed method has been applied to classify students by 2-class(ADHD positive, ADHD negative). Experimental results show that the proposed method was successful in acquiring more objective and quantitative data than conventional methods, it takes advantage of examining without temporal and spatial constraints.

본 논문에서는 AAM의 영상처리기법을 통하여 학교 현장에서 아동들의 얼굴을 검출 추적하고, 얼굴 움직임의 특징점으로 구성된 입력벡터를 측정할 수 있는 측정도구를 제안한다. 제안된 측정도구를 이용하여 ADHD 아동의 행동패턴을 분류하였으며 이를 기반으로 하여 ADHD 아동을 판별하는 실험에 적용시켜보았다. 실험 결과 기존의 ADHD 아동 판별법인 교사와 부모의 주관적 관찰 및 면담을 이용한 방법에 비하여 객관적이고 정량적인 데이터 획득이 가능함을 확인하였으며, 시간적 공간적 제약없이 학교 현장의 보건실 및 상담실에서 검사가 가능한 장점을 지닌 방법이 될 수 있음을 확인하였다.