正確なそばかすのセグメンテーションは皮膚科評価や美容アプリケーションに不可欠である。最近では、ディープラーニングベースの技術の人気が高まり、畳み込みニューラルネットワークを使用した皮膚病変の分類が行われているが、そばかすのような微妙な特徴を捉える実用可能なモデルは未だにない。本研究は、顔全体のそばかすの検出とセグメンテーションを行う、計算コストの低い自動化手法としてScientific Reportsに提案された。

韓国の研究チームは、ガウス混合モデル（GMM）とViola-Jonesアルゴリズムという、確率モデルと特徴ベースの画像処理技術を組み合わせることにより、そばかすのセグメンテーションモデルを作成し...