Detecção automática de acne e manchas em imagens de face
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Data
2015-01-23
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Editor
Universidade Federal do Maranhão
Resumo
Estudos recentes mostram que mais de 90% dos adolescentes são afetados pela acne em
seus mais diversos níveis e isso prevalece em 14% dos adultos. Este problema afeta o
estado psicológico dos indivíduos afetados. Entre as doenças dermatológicas, a acne é a
segunda maior causa de suicídios de adolescentes e jovens. Além da acne, as alterações
pigmentares são muito estudadas no campo da cosmetologia e estética médica. A avaliação
destes problemas são geralmente de forma invasiva, com a necessidade de contato direto
com o paciente e aplicação de produtos para intensificar as áreas afetadas e efetuar
um melhor diagnóstico visual. Nesse sentido, vê-se a necessidade da automatização do
processo de avaliação destes problemas dermatológicos. Assim, o principal objetivo do
trabalho é o desenvolvimento de uma metodologia para a automatização do processo de
detecção da acne e manchas. A metodologia utiliza técnicas de segmentação probabilísticas
e baseadas em histogramas, bem como a extração de características de textura das imagens
de acne e manchas, seguida da classificação utilizando Máquina de Vetores de Suporte. A
metodologia mostrou-se promissora, obtendo acurácia de 81,49%, sensibilidade de 83,33%
e especificidade de 84,01%.
Descrição
ABSTRACT
Recent studies show that more than 90% of adolescents are affected by acne at its various
levels and it prevails in 14% of adults. This problem affects the psychological state of
affected individuals. Among the skin diseases, acne is the second leading cause of suicides
of young people. In addition to acne, pigmentary changes are widely studied in the field of
cosmetology and medical aesthetics. Evaluation of these problems are usually invasively,
with the need for direct contact with the patient and application of products to enhance
the affected areas and make a better visual diagnosis. In this sense, we see the need for
automation of the evaluation process of these skin problems. Thus, the main objective is the
development of a methodology for automating the detection process of acne and blemishes.
The methodology uses segmentation techniques based on probabilistic distributions and
histograms, and the extraction of texture features of acne and spots, following by the
classification using Support Vector Machines. The methodology proved to be promising,
obtaining accuracy of 81.49%, sensitivity of 83.33% and specificity of 84.01%.
Palavras-chave
Segmentação de imagens, Análise de textura, Detecção de acne, Detecção de manchas, Máquinas de vetores de suporte, Image segmentation, Texture analysis, Acne detection, Spots detection, Support vector machines