• Title/Summary/Keyword: 홍채진단

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The Area Recognition for Iries Diagnosis with Edge Image Pattern Matching (에지영상 패턴매칭에 의한 홍채진단 영역인식)

  • 이승용;김윤호;류광렬
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2001.05a
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    • pp.653-655
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    • 2001
  • 본 논문은 홍채영상에 대한 에지를 검출하고 홍채진단을 위한 에지영상패턴 매칭을 이용하여 홍채의 진단영역을 인식하는 연구이다. 에지검출기법은 8방향 키어쉬-라프라시언 기법을 적용하고 진단영역인식은 진단기준패턴과 입력에지영상패턴과 오버레이 패턴매칭으로 진단영역을 인식하였다. 그 결과 적용한 에지검출영상의 PSNR이 131정도이며 패턴매칭 영역인식결과는 86%정도로 홍채에 의한 인체의 상태를 추정하는 자동진단시스템으로 환용 가능성을 제시하였다.

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A implement of the Diagnostic Supporting system Using the Iris Recognition (홍채 인식을 이용한 진단 지원 시스템 구현)

  • 남승우;정연철
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2002.10d
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    • pp.466-468
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    • 2002
  • 생체 인식 기술이 발전하면서 홍채인식은 보안 분야에 널리 활용되고 있다. 그런데 홍채는 신체의 변화에 대한 신호를 나타내는 중요한 진단 수단이 된다. 따라서 홍채를 활용한 진단 시스템의 개발은 환자의 진단에 필요한 정보를 가시화 할 수 있다. 본 논문은 홍채 인식을 활용한 진단 지원 시스템이다. 홍채 영역을 추출하고 홍채 맵을 적합하고 진단에 필요한 정보를 가시화 한다. 또한 동공의 모양에 따른 정보를 제공하여 다양한 진단 지원 시스템을 구축한다.

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An Iris Diagnosis System using Color Iris Images (칼라 홍채영상을 이용한 홍채진단시스템)

  • Han, Sung-Hyun
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.13 no.6
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    • pp.87-94
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    • 2008
  • Iris diagnosis is an alternative medicine technique whose proponents believe that patterns, colors, and other characteristics of the iris can be examined to determine information about a patient's systemic health. However, because most of previous studies only find a sign pattern in a gray iris image, they are not enough to be used for a iris diagnosis system. In this paper, we developed an iris diagnosis system based on a color image processing and iris medical information stored in database. The system includes four modules : input module with an iris camera, iris signs extraction module, medical database, output module with printing. Based on a color image processing approach, this paper presents the extraction algorithms of 7 major iris signs and correction manually for improving the accuracy of analysis. We can use the iridology and patient's health DB in the stage of signs analysis. Compared with the existing system, the developed system can be applied to an iris diagnosis system since it provides various additional functions.

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An Iris Detection Algorithm for Disease Prediction based Iridology (홍채학기반이 질병예측을 위한 홍채인식 알고리즘)

  • Cho, Young-bok;Woo, Sung-Hee;Lee, Sang-Ho
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.21 no.1
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    • pp.107-114
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    • 2017
  • Iris diagnosis is an alternative medicine to diagnose the disease of the patient by using different of the iris pattern, color and other characteristics. This paper proposed a disease prediction algorithm that using the iris regions that analyze iris change to using differential image of iris image. this method utilize as patient's health examination according to iris change. Because most of previous studies only find a sign pattern in a iris image, it's not enough to be used for a iris diagnosis system. We're developed an iris diagnosis system based on a iris images processing approach, It's presents the extraction algorithms of 8 major iris signs and correction manually for improving the accuracy of analysis. As a result, PNSR of applied edge detection image is about 132, and pattern matching area recognition presented practical use possibility by automatic diagnostic that presume situation of human body by iris about 91%.

Iris Change Analysis that Using Differential Image (차영상을 이용한 홍채 변화 분석)

  • 김남식;김장형
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2003.10a
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    • pp.932-934
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    • 2003
  • In this paper, time, studied about method that can analyze iris change to using differential image of iris image that put interval and films and utilize as patient's health examination according to iris change. Time, Differential mage of iris image that put interval and films ran be used usefully to search early diagnosis of disease and unfolding process etc.. of disease by showing definitely change by tine. In the case of iris diagnostic system, iris outside area extracts iris area and uses Differential image of before filming image and image that film present to use canny edge detector as there is cay to extract iris area as do not help in diagnostic and change analyzed comparison.

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A Stress Diagnosis System Using by the Iris Analysis (홍채 분석기반 스트레스 진단시스템)

  • Moon, Cho-i;Lee, Hyung Man;Lee, On Seok
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.17 no.9
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    • pp.466-475
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    • 2017
  • Various factors in daily life cause stress, which could stem from trivial or major events. Stress is not appeared at any time but is appeared over the lifetime. Therefore, it is necessary to conduct studies to identify ways to manage stress. In the present study, we developed an iris analysis-based system to diagnose and manage stress. By analyzing its correlation with the degree of stress measured using the iris diagnosis and a questionnaire, the user's degree of stress quantitates. The system proposed in this study can be used to measure the degree of stress experienced by the user, which can be an effective method for the early diagnosis and prevention of stress-related diseases.

A Study on Deficient Area Extraction for Irises Diagnosis with Wavelet Filter (웨이블릿 필터를 이용한 홍채결함조직 검출에 관한 연구)

  • 이승용;김윤호;류광렬
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2001.10a
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    • pp.600-602
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    • 2001
  • 본 논문은 웨이블릿 필터를 이용하여 홍채영상의 에지를 검출하고 패턴매칭 기법을 적용하여 홍채의 결함조직에 대한 위치를 추정하는 연구이다. 필터는 웨이블릿 변환을 이용한 2차원 주파수 영역의 고역통과 필터를 사용하여 홍채영상의 에지를 검출하고, 이를 표준진단패턴과 오버랩 매칭으로 결함조직을 검출한다. 실험결과 처리속도가 기존의 에지검출기법에 비해 처리속도향상과 에지검출영상의 PSNR 증가에 따라 오버랩 패턴매칭기법에 의한 인식률에서 92%로 홍채결함조직을 자동 진단시스템에 응용 가능하다.

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A stress diagnosis system Using by the iris analysis (홍채 분석기반 스트레스 진단시스템)

  • Moon, Cho-i;Choi, Hansol;Kim, Tae Wan;Lee, OnSeok
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2016.10a
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    • pp.753-754
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    • 2016
  • 스트레스는 매일 살아가면서 사소한 일부터 큰 충격을 받는 삶의 주요한 사건까지 다양한 요인으로 부터 온다. 이는 어느 한 시기에만 나타나는 것이 아니라 인간의 전 생애에 거쳐 나타나므로 지속적으로 스트레스를 관리할 수 있는 연구가 필요하다. 이에 본 논문은 홍채의 형태, 균열, 색깔, 고리, 주름 등의 특징들을 분석하여 환자의 병을 진단하는 홍채진단을 이용하여 스트레스 지수를 측정하는 시스템을 개발하였다. 개발한 시스템은 홍채의 특징인 스트레스 고리를 검출하고, 스트레스 설문지의 결과와 함께 분석하여 안드로이드 어플리케이션을 통해 사용자에게 스트레스 정도를 제공한다. 제안한 시스템은 사용자가 언제 어디서나 쉽게 현재 자신이 느끼고 있는 스트레스 정도를 알 수 있고 이에 상응하는 예측되는 질병에 대해 예방하여 조기 진단 및 질병 예방의 하나의 방법으로 사용할 수 있다.

A Study of an Collarette Extraction in Iris Image (홍채 영상에서 자율신경환 추출에 관한 연구)

  • 강진영;김장형
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2003.10a
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    • pp.754-757
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    • 2003
  • In Oriental medicine, the shape of collarette that formed with position in iris of patients often used by health diagnotcian to grasp health condition. In this paper, we present method that effectively extract collarette that exist in Iris image. After proposed method detert iris area using circular edge detector, derides boundary candidate point through radial line search and threshold value establishment. And boundary candidate line is treated to use nearest neighbor calculation at each boundary candidate point, finally extracts collarette through linear interpolation. As a result of experimenting about iris images, We Confirmed that can be used as assistant tool of diagnostic system that can presume state of ventriculus of human body.

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Convolutional neural network-based iris lesion classification algorithm (컨볼루션 신경망 기반 홍채 병변 분류 알고리즘 설계)

  • Seo, Jin-Beom;Cho, Young-Bok
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2021.10a
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    • pp.295-296
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    • 2021
  • In iris diagnostics, iris changes in its area on the iris map when abnormal changes in human tissues and organs occur in response to changes in color and iris structure. This makes it possible to determine the long-term condition in which an abnormal change has occurred, and to determine the presence or absence of a congenital illness. In this paper, we design a neural network algorithm that is displayed on the iris and classifies lesions by using a convolution neural network that has the advantage of advancing learning using images of various dip-running neural networks.

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