소스 정보
- 저장소
- wisam79/dental
- 최근 소스 활동
- 2026년 2월 18일 11:37
- 감지된 SKILL.md 언어
- 영어
- 스타
- 0
- 포크
- 0
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/wisam79/dental --skill identify-subject명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
SOC 직업 분류 기준
SKILL.md 표시 중
| name | identify_subject |
| description | Identify a subject by matching a dental query image against the database. |
Use this skill to find the identity of an unknown subject ("John Doe") by comparing their post-mortem (PM) dental X-ray against the database of ante-mortem (AM) records.
DentalID.Core.Interfaces.IMatchingService (Vector Matching)DentalID.Core.Interfaces.IAiPipelineService (Feature Extraction)DentalID.Core.DTOs.DentalFingerprint (Biometric Data)Extract Features (Query):
FeatureVector.IAiPipelineService.ExtractFeaturesAsync(stream).FeatureVector is not null and has length 2048 (default embedding size).Prepare Probe:
DentalFingerprint object.Code to "PROBE".FeatureVector to the extracted float array.Optimization: Smart Filtering:
FindMatches, filter the candidates list.
AnalysisResult.EstimatedGender is "Male", exclude all "Female" subjects (allow "Unknown").EstimatedAge is 30, exclude subjects < 10 or > 80 (allow margin of error +/- 15 years).Execute Match:
IMatchingService.FindMatches(probe, filteredCandidates).Evaluate Results:
Score (0.0 to 1.0).> 0.80: High Probability Match.0.60 - 0.79: Possible Match (Requires manual review).< 0.60: Inconclusive / No Match.public async Task<List<MatchCandidate>> IdentifyUnknown(string queryImagePath, IAiPipelineService ai, IMatchingService matcher, IEnumerable<Subject> database)
{
// 1. Extract
using var stream = File.OpenRead(queryImagePath);
var (vector, error) = await ai.ExtractFeaturesAsync(stream);
if (vector == null) throw new Exception("Feature extraction failed");
// 2. Probe
var probe = new DentalFingerprint { FeatureVector = vector };
// 3. Match
var matches = matcher.FindMatches(probe, database);
// 4. Report Top Match
var best = matches.FirstOrDefault();
if (best != null && best.Score > 0.85)
{
Console.WriteLine($"POSITIVE ID: {best.Subject.FullName} ({best.Score:P1})");
}
return matches;
}