Kim, Soo-Hwan;Jung, Woo-Young;Seo, Yu-Jin;Kim, Kyung-A;Park, Ki-Ho;Park, Young-Guk
대한치과교정학회지
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제45권3호
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pp.105-112
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2015
Objective: A recently developed facial scanning method uses three-dimensional (3D) surface imaging with a light-emitting diode. Such scanning enables surface data to be captured in high-resolution color and at relatively fast speeds. The purpose of this study was to evaluate the accuracy and precision of 3D images obtained using the Morpheus 3D$^{(R)}$ scanner (Morpheus Co., Seoul, Korea). Methods: The sample comprised 30 subjects aged 24.34 years (mean $29.0{\pm}2.5$ years). To test the correlation between direct and 3D image measurements, 21 landmarks were labeled on the face of each subject. Sixteen direct measurements were obtained twice using digital calipers; the same measurements were then made on two sets of 3D facial images. The mean values of measurements obtained from both methods were compared. To investigate the precision, a comparison was made between two sets of measurements taken with each method. Results: When comparing the variables from both methods, five of the 16 possible anthropometric variables were found to be significantly different. However, in 12 of the 16 cases, the mean difference was under 1 mm. The average value of the differences for all variables was 0.75 mm. Precision was high in both methods, with error magnitudes under 0.5 mm. Conclusions: 3D scanning images have high levels of precision and fairly good congruence with traditional anthropometry methods, with mean differences of less than 1 mm. 3D surface imaging using the Morpheus 3D$^{(R)}$ scanner is therefore a clinically acceptable method of recording facial integumental data.
얼굴을 마주보며 인간끼리 대화하는 것처럼 인간과 자연스럽게 대화할 수 있는 휴먼인터페이스를 실현하기 위해서는 임성의 합성과 얼굴영상의 합성이 필요하다. 본 논문은 얼굴영상의 합성을 대상으로 한다. 얼굴영상의 합성에서는 표정변화와 입모양의 변화를 3차원적으로 실현하기 위하여 얼굴의 3차원 형상모델을 이용한다. 얼굴의 3차원 모델을 얼굴 근육의 움직임에 따라 변형하므로서 다양한 얼굴표정과 음절에 어울리는 입모양을 합성한다. 우리말에서 자모의 결합으로 조합가능한 음절은 14,364자에 이른다. 이 음절에 대한 입모양의 대부분은 모음에 따라 형성되고, 일부가 자음에 따라 달라진다. 그러므로, 음절에 어울리는 입모양의 변형규칙을 정하기 위해, 이들을 모두 조사하여 모든 음절을 대표할 수 있는 입모양패턴을 모음과 자음에 따란 분류한다. 그 결과, 자음에 영향을 받는 2개의 패턴과 모음에 의한 8개의 패턴, 총 10개의 패턴으로 입모양을 분류할 수 있었다. 나아가서, 분류된 입모양패턴의 합성규칙을 얼굴근육의 움직임을 고려하여 정한다. 이와같이 분류된 10개의 입모양패턴으로 모든 음절에 대한 입모양을 합성할 수 있고, 얼굴근육의 움직임을 이용하므로써 다양한 표정을 지으면서 말하는 자연스런 얼굴영상을 합성할 수 있었다.
Objective: To investigate the effects of frontal facial type (FFT) and sex on preferred chin projection (CP) in three-dimensional (3D) facial images. Methods: Six 3D facial images were acquired using a 3D facial scanner (euryprosopic [Eury-FFT], mesoprosopic [Meso-FFT], and leptoprosopic [Lepto-FFT] for each sex). After normal CP in each 3D facial image was set to $10^{\circ}$ of the facial profile angle (glabella-subnasale-pogonion), CPs were morphed by gradations of $2^{\circ}$ from normal (moderately protrusive [$6^{\circ}$], slightly protrusive [$8^{\circ}$], slightly retrusive [$12^{\circ}$], and moderately retrusive [$14^{\circ}$]). Seventy-five dental students (48 men and 27 women) were asked to rate the CPs ($6^{\circ}$, $8^{\circ}$, $10^{\circ}$, $12^{\circ}$, and $14^{\circ}$) from the most to least preferred in each 3D image. Statistical analyses included the Kolmogorov-Smirnov test, Kruskal-Wallis test, and Bonferroni correction. Results: No significant difference was observed in the distribution of preferred CP in the same FFT between male and female evaluators. In Meso-FFT, the normal CP was the most preferred without any sex difference. However, in Eury-FFT, the slightly protrusive CP was favored in male 3D images, but the normal CP was preferred in female 3D images. In Lepto-FFT, the normal CP was favored in male 3D images, whereas the slightly retrusive CP was favored in female 3D images. The mean preferred CP angle differed significantly according to FFT (Eury-FFT: male, $8.7^{\circ}$, female, $9.9^{\circ}$; Meso-FFT: male, $9.8^{\circ}$, female, $10.7^{\circ}$; Lepto-FFT: male, $10.8^{\circ}$, female, $11.4^{\circ}$; p < 0.001). Conclusions: Our findings might serve as guidelines for setting the preferred CP according to FFT and sex.
Hang-Nga Mai;Thaw Thaw Win;Minh Son Tong;Cheong-Hee Lee;Kyu-Bok Lee;So-Yeun Kim;Hyun-Woo Lee;Du-Hyeong Lee
The Journal of Advanced Prosthodontics
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제15권1호
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pp.1-10
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2023
PURPOSE. Accuracy of image matching between resting and smiling facial models is affected by the stability of the reference surfaces. This study aimed to investigate the morphometric variations in subdivided facial units during resting, posed and spontaneous smiling. MATERIALS AND METHODS. The posed and spontaneous smiling faces of 33 adults were digitized and registered to the resting faces. The morphological changes of subdivided facial units at the forehead (upper and lower central, upper and lower lateral, and temple), nasal (dorsum, tip, lateral wall, and alar lobules), and chin (central and lateral) regions were assessed by measuring the 3D mesh deviations between the smiling and resting facial models. The one-way analysis of variance, Duncan post hoc tests, and Student's t-test were used to determine the differences among the groups (α = .05). RESULTS. The smallest morphometric changes were observed at the upper and central forehead and nasal dorsum; meanwhile, the largest deviation was found at the nasal alar lobules in both the posed and spontaneous smiles (P < .001). The spontaneous smile generally resulted in larger facial unit changes than the posed smile, and significant difference was observed at the alar lobules, central chin, and lateral chin units (P < .001). CONCLUSION. The upper and central forehead and nasal dorsum are reliable areas for image matching between resting and smiling 3D facial images. The central chin area can be considered an additional reference area for posed smiles; however, special cautions should be taken when selecting this area as references for spontaneous smiles.
This paper presents a three-dimensional (3D) head pose estimation algorithm for robust face recognition. Given a 3D input image, we automatically extract several important 3D facial feature points based on the facial geometry. To estimate 3D head pose accurately, we propose an Error Compensated-SVD (EC-SVD) algorithm. We estimate the initial 3D head pose of an input image using Singular Value Decomposition (SVD) method, and then perform a Pose refinement procedure in the normalized face space to compensate for the error for each axis. Experimental results show that the proposed method is capable of estimating pose accurately, therefore suitable for 3D face recognition.
Young-Soo Seo;Do-Gil Kim;Gye-Hyeong Lee;Kyungmin Clara Lee
Journal of Korean Dental Science
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제17권1호
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pp.1-13
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2024
With the advances of digital scanning technology in dentistry, the interests in facial scanning in orthodontics have increased. There are many different manufacturers of facial scanners marketing to the dental practice. How do you know which one will work best for you? What questions should you be asking? We suggest a clinical guideline which may help you make an informed decision when choosing facial scanners. The characteristics of 7 facial scanners were discussed in this article. Here are some considerations for choosing a facial scanner. *Accuracy: For facial scanners to be of real value, having an appropriate camera resolution is necessary to achieve more accurate facial image representation. For orthodontic application, the scanner must create an accurate representation of an entire face. *Ease of Use: Scanner-related issues that impact their ease of use include type of light; scan type; scan time; file type generated by the scanner; unit size and foot print; and acceptance of scans by third-party providers. *Cost: Most of the expenses associated with facial scanning involve the fixed cost of purchase and maintenance. Other expenses include technical support, warranty costs, transmission fees, and supply costs. This article suggests a clinical guideline to make the right choice for facial scanner in orthodontics.
In this paper we propose a method of representing emotional experessions and lip shapes for sign language communication using 3-dimensional model. At first we employ the action units (AU) of facial action coding system(FACS) to display all shapes. Then we define 11 basic lip shapes and sounding times of each components in a syllable in order to synthesize the lip shapes more precisely for korean characters. Experimental results show that the proposed method could be used efficiently for the sign language image communication between different languages.
Recently, there have been a lot of researches on the whole face replacement system, but it is not easy to obtain stable results due to various attitudes, angles and facial diversity. To produce a natural synthesis result when replacing the face shown in the video image, technologies such as face area detection, feature extraction, face alignment, face area segmentation, 3D attitude adjustment and facial transposition should all operate at a precise level. And each technology must be able to be interdependently combined. The results of our analysis show that the difficulty of implementing the technology and contribution to the system in facial replacement technology has increased in facial feature point extraction and facial alignment technology. On the other hand, the difficulty of the facial transposition technique and the three-dimensional posture adjustment technique were low, but showed the need for development. In this paper, we propose four facial replacement models such as 2-D Faceswap, OpenPose, Deekfake, and Cycle GAN, which are suitable for the Cox platform. These models have the following features; i.e. these models include a suitable model for front face pose image conversion, face pose image with active body movement, and face movement with right and left side by 15 degrees, Generative Adversarial Network.
Purpose: The aim of this study was to evaluate the soft-tissue change after the maxillary protraction therapy using threedimensional (3D) facial images. Materials and Methods: This study used pretreatment (T1) and posttreatment (T2) 3D facial images from thirteen Class III malocclusion patients (6 boys and 7 girls; mean age, $8.9{\pm}2.2years$) who received maxillary protraction therapy. The facial images were taken using the optical scanner (Rexcan III 3D scanner), and T1 and T2 images were superimposed using forehead area as a reference. The soft-tissue changes after the treatment (T2-T1) were three-dimensionally calculated using 15 soft-tissue landmarks and 3 reference planes. Results: Anterior movements of the soft-tissue were observed on the pronasale, subnasale, nasal ala, soft-tissue zygoma, and upper lip area. Posterior movements were observed on the lower lip, soft-tissue B-point, and soft-tissue gnathion area. Vertically, most soft-tissue landmarks moved downward at T2. In transverse direction, bilateral landmarks, i.e. exocanthion, zygomatic point, nasal ala, and cheilion moved more laterally at T2. Conclusion: Facial soft-tissue of Class III malocclusion patients was changed three-dimensionally after maxillary protraction therapy. Especially, the facial profile was improved by forward movement of midface and downward and backward movement of lower face.
본 연구에서는 기존의 방법에 비하여 3차원 스캐너나 카메라를 이용하지 않고 비용과 노력을 크게 절감하면서 실감나는 얼굴 모델링을 효율적으로 수행하는 웹 기반 3차원 얼굴 모델링 시스템을 제안한다. 고가의 영상입력장비를 이용하지 않고 정면과 측면사진영상을 이용하여 3차원 얼굴모델을 만들 수 있다. 특정한 플랫폼과 소프트웨어에 독립적으로 웹상에서 얼굴 모델링 서버에 접속함으로써 3차원 얼굴모델을 만들 수 있도록 설계하였다. 얼굴모델러의 3차원 그래픽스 관련 모듈은 개발된 그래픽 라이브러리들의 특징과 편리함을 제공하는 자바 3B API를 이용하여 개발 중이다. 이 얼굴 모델링 시스템은 클라이언트/서버구조로 되어있다. 클라이언트측의 사용자가 본 시스템에 접속하면 자바 애플릿의 얼굴모델러가 실행되며, 사용자는 두 장의 사진을 입력으로 하여 웹브라우저만으로 절차에 따라서 3차원 얼굴 모델을 생성하게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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