The present invention relates to an image recognition method for a Bender Gestalt test (BGT) using an artificial neural network, and more particularly, an image image of a Bender Gestalt test using an artificial neural network to improve accuracy and efficiency in scoring the Bender Gestalt test. It relates to how to automatically recognize. According to the present invention, an image input step of inputting a simulated image of a subject drawn by an image input unit along a figure shown on a plurality of stimulation cards； An image preprocessing step of converting the simulated image input in the image input step into a grayscale image and then normalizing the image size to preprocess the simulated image； A data augmentation step of receiving the simulated image pre-processed from the image preprocessing unit and converting the affine to affine, and partially adjusting the brightness of the converted simulated image； And a data verification step of comparing and analyzing the simulated image converted in the data augmentation step based on data of a previously learned neural network by a data verification unit. It is possible to provide an image recognition method for a Bender Gestalt test using a neural network.본 발명은 인공신경망을 이용한 벤더게슈탈트검사(BGT)용 영상인식방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 벤더게슈탈트검사의 채점에 있어서 정확성 및 효율성을 향상시키도록 인공신경망을 이용하여 벤더게슈탈트검사의 영상이미지를 자동으로 인식하는 방법에 관한 것이다.본 발명에 따르면, 이미지 입력부가 복수의 자극카드에 도시된 도형을 따라 그린 피검자의 모사이미지를 입력하는 이미지 입력 단계； 이미지 전처리부가 상기 이미지 입력 단계에서 입력된 상기 모사이미지를 회색조 이미지로 변환한 후, 이미지 크기를 정규화하여 상기 모사이미지를 전처리하는 이미지 전처리 단계； 데이터 증강부가 상기 이미지 전처리부로부터 전처리된 상기 모사이미지를 전달받아 아핀 변환하며, 변환된 상기 모사이미지의 명도를 부분적으로 조절하는 데이터 증강 단계； 및 데이터 검증부가 상기 데이터 증강 단계에서 변환된 상기 모사이미지를 기학습된 신경망의 데이터에 기초하여 비교 분석하는 데이터 검증 단계；를 포함하는 신경망을 이용한 벤더게슈탈트검사용 영상인식방법을 제공할 수 있다.
