일반적으로 이진패턴 변환은 조명 변화에 강인한 특성을 가지므로, 얼굴인식 및 표정인식 분야에 널리 사용되고 있다. 이에, 본 논문에서는 기존의 LDP(Local Directional Pattern)의 텍스처 성분을 개선한 MLDP(Modified LDP) 변환 영상에 2D-PCA(Two-Dimensional Principal Component Analysis) 알고리즘을 결합한 조명변화에 강인한 얼굴인식 방법에 대하여 제안한다. 기존의 LBP(Local Binary Pattern)나 LDP와 같은 이진패턴 변환들이 히스토그램 특징 추출을 위해 주로 사용되는 것과는 다르게, 본 논문에서 제안하는 방법은 MLDP 영상을 2D-PCA 특징추출을 위해 직접 사용한다는 특성을 갖는다. 제안 방법의 성능평가는 PCA(Principal Component Analysis), 2D-PCA 및 가버변환 영상과 LBP를 결합한 알고리즘을 사용하여, 다양한 조명변화 환경에서 구축된 Yale B 및 CMU-PIE 데이터베이스를 이용하여 수행되었다. 실험 결과, MLDP 영상과 2D-PCA를 사용한 제안 방법이 가장 우수한 인식 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 컬러 영상에서 얼굴을 추적하는 시스템을 구현하였다. 얼굴 추적은 영상 내에 존재하는 얼굴 영역을 컴퓨터의 기능을 이용하여 찾아내는 작업으로 로봇 시각 시스템 등에 필요한 기능이다. 그러나 입력되는 영상에 존재하는 피부색 범위 화소추출과 같은 단순한 수행으로는 얼굴 추적에 어려움이 있다. 피부색은 빛의 조건에 의해 다른 색으로 표현될 뿐 아니라 피부색은 얼굴 뿐 아니라 손과 발 등 다양한 곳에 존재하기 때문에 얼굴을 추적하기 위한 다른 조치가 필요하다. 본 논문에서는 피부색 추출을 위한 함수를 사용하되 효율 향상을 위한 조명 보정을 수행하였고 또 피부색 범위 내에서 추출된 피부색 블록에서 눈 코 입의 특징을 찾아 얼굴로 확정하는 전 과정을 수행하는 시스템을 구현하였다. 제안된 조명 보정은 피부색 추출에 초점을 맞추어 변형 sine 함수로 인간 시각에는 도움이 되지 않더라도 피부색 추출에는 약4% 정도의 개선을 보였으며, 얼굴의 특징들의 추출에는 다양한 색 공간에서 다양한 표현 값들을 증폭하거나 축소, 대비시킴으로서 얼굴 특징들을 추출되게 하여 얼굴로 판단하여 얼굴 추적을 하여, 얼굴이 잘 추적되게 하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권8호
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pp.288-296
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2021
Automated face recognition in a runtime environment is gaining more and more important in the fields of surveillance and urban security. This is a difficult task keeping in mind the constantly volatile image landscape with varying features and attributes. For a system to be beneficial in industrial settings, it is pertinent that its efficiency isn't compromised when running on roads, intersections, and busy streets. However, recognition in such uncontrolled circumstances is a major problem in real-life applications. In this paper, the main problem of face recognition in which full face is not visible (Occlusion). This is a common occurrence as any person can change his features by wearing a scarf, sunglass or by merely growing a mustache or beard. Such types of discrepancies in facial appearance are frequently stumbled upon in an uncontrolled circumstance and possibly will be a reason to the security systems which are based upon face recognition. These types of variations are very common in a real-life environment. It has been analyzed that it has been studied less in literature but now researchers have a major focus on this type of variation. Existing state-of-the-art techniques suffer from several limitations. Most significant amongst them are low level of usability and poor response time in case of any calamity. In this paper, an improved face recognition system is developed to solve the problem of occlusion known as FRS-OCC. To build the FRS-OCC system, the color and texture features are used and then an incremental learning algorithm (Learn++) to select more informative features. Afterward, the trained stack-based autoencoder (SAE) deep learning algorithm is used to recognize a human face. Overall, the FRS-OCC system is used to introduce such algorithms which enhance the response time to guarantee a benchmark quality of service in any situation. To test and evaluate the performance of the proposed FRS-OCC system, the AR face dataset is utilized. On average, the FRS-OCC system is outperformed and achieved SE of 98.82%, SP of 98.49%, AC of 98.76% and AUC of 0.9995 compared to other state-of-the-art methods. The obtained results indicate that the FRS-OCC system can be used in any surveillance application.
This study aims to examine how the body and clothing of Jesus Christ are represented in the Russian Transfiguration of Christ icons of the 15th and 16th centuries and why it is considered to have established a distinct Russian iconography free from Byzantine influence. The study analyzes the Russian icons comparing them with their Byzantine prototypes to identify the distinctive 'Russianness' of the representation. The research methods comprise a qualitative analysis of the literature on Russian Orthodoxy, Russian icons, Christian theology, and Christ's clothing and an empirical analysis of the icons. The scope of the study is limited to Russian icons from the 15th and 16th centuries and Byzantine icons from the 9th century onwards. The study found that, compared to Byzantine icons, the Russian icons exhibit a more elongated body, darker facial features, and lighter clothing. A statistical analysis using the Mann-Whitney U test further revealed that the Russian icons feature a stiffer, simpler form, more opaque material, and more defined clothing boundaries. These stylistic differences suggest that the 'Russianness' in the expression of Christ's body and clothing in the Transfiguration of Christ icons derives from creativity, abstractness, and tradition. Rather than a simple recreation of the historical Christ or adherence to the Byzantine tradition, the Russian iconographic representation emphasizes Christ's transfiguration into a luminous form, as described in the Bible, accentuating his divine nature over his human aspects.
Sang-Hee Lee;Kyu-Ho Yi;Jung-Hee Bae;You-Jin Choi;Young-Chun Gil;Kyung-Seok Hu;Eqram Rahman;Hee-Jin Kim
Anatomy and Cell Biology
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제57권1호
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pp.25-30
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2024
The aim of this study was to identify the anatomical feature of retaining ligament and fat compartment on the lower eyelid and infraorbital region using a histological method, and to investigate clear definitions for them which could be used generally in the clinical area. Eighteen specimens from eight fresh Korean cadavers were stained with Masson trichrome or hematoxylin and eosin. The ligamentous and fascial fibrous tissue were clearly identified. The ligamentous fibrous tissue which traversed in the superficial and deep fat layer was skin ligament and orbicularis retaining ligament (ORL). The fascial fibrous tissue enclosed the orbicularis oculi muscle (OOc) and circumferencial adipose tissue. Based on the ligamentous and fascial structure, three fat compartments, septal, suborbicularis oculi and infraorbital fat compartment, could be identified. The OOc attached to orbital rim and dermis by ORL and skin ligament, and the muscle fascicle and fat fascicle provided the connection point to the ORL and skin ligament as enclosing all muscle and fat tissue. The combination of the force made by the skin ligament in the lower eyelid and ORL may decide the level and form of the infraorbital grooves.
부정교합의 특징을 파악하고 유형별로 분류하여 진단 및 치료에 적절히 적용함이 예후에 상당히 중요하다 하겠다. 안모의 유형은 여러 형태적인 특징이 상호 결합된 하나의 Syndrome으로 인식할수 있으며 어느 특정한 계측항목만으로는 분류될수 없는 것이다. 전후방적인 부정교합의 구분이외에도 수직적인 부조화 양상을 함께 고려한 비교 연구가 다각적으로 시도되어지고 있으나 분류의 기준이 어느 한 특징 요소만을 강조하는 경향이 있어 여러 골격 유형이 혼합되어 분류, 비교 되어지는 단점이 있었다. 본 연구는 전하안면 고경이 작은 3급 부정교합에 혼재되어 있는 골격유형을 분류하고 각 유형간의 특징을 비교 분석하기 위하여 시행되어졌으며 단국대학교 부속 치과병원 교정과에 내원한 부정교합자중 혼합치열기이면서 전하안면 고경이 작은 3급 부정교합자를 선별하여 실험군으로 하여 다음과 같이 결론을 얻었다. 1. 전하안면 고경이 작은 3급 부정교합은 수직적인 양상을 따라 3가지 Subtype으로 분류할수 있다. 2. Subtype 1은 하악지가 크게 발육되 있는 것이 특징으로 후방 구치 치조부의 hypopiasia는 인정되지 않으며 전방위치하여 전하안면 고경이 낮아지고 하악하연 경사도가 뚜렷이 작아져 있다. 3. Subtype 2는 안모의 전반적인 수직고경이 작은 것이 특징으로 하악지 발육은 정상이거나 미약하고 후방 구치 치조부의 hypopiasia가 뚜렷하여 전하안면 고경이 작아지나, 하악하연 경사도는 정상범주를 유지한다. 4. Subtype 3는 안모의 전후 수직고경이 정상범주이나 전상안면이 전하안면보다 많은 비율을 점유하는 것이 특징으로, 하악지의 고경은 정상 범주이나 후방 구치 치조부의 hypopiasia가 인정되며 전하안면 고경이 작고 하악하연 경사도도 작게 나타난다. 5. 각 유형별로 그 특징을 반영하는 Discriminative indext는 다음과 같다. LAFH :유형과 상관없이 전하안면 고경이 작은 경우를 충실히 나타내준다. FHR : PFH/AFH의 비로 큰 경우, subtype 1을 분별해 준다. FHI : RH2/1H의 비로 정상에 가까운 경우 subtype 2를 분별해 준다. FPI : (ALFH/ATFH - AUFE/ATFH)x100의 값으로 아주 작은 경우, subtype 3을 분별해 준다. 6. 각 유형의 차이는 기능적인 차이를 반영하는 것으로 사료되며 기능적인 차이를 확인하고 치료와 연관시키는 것이 중요하다고 사료되어진다.
본 논문에서는 스테레오 얼굴영상으로부터 3차원 정보인 거리와 깊이 정보를 이용해 거리에 따라 얼굴인식률이 떨어지는 것을 개선하였다. 단안 영상은 객체의 거리, 크기, 이동, 회전, 깊이 등의 불확실한 정보로 인해 인식률이 떨어지는 문제점이 있다. 또한 얼굴의 회전, 조명, 표정변화 등의 영상정보가 취득되지 않으면 인식률이 매우 저하되는 단점이 있다. 그래서 본 연구는 이와 같은 문제점을 해결하고자 한다. 제안된 방법은 눈 검출 알고리듬, 얼굴의 회전 방향분석, PCA(Principal Component Analysis)로 구성된다. 또한 제한된 영역에서 얼굴을 고속으로 검출하기 위해 RGB컬러공간에서 YCbCr공간으로 변환한다. 얼굴후보 영역에서 다층 상대적인 밝기 맵을 생성하여 얼굴의 기하학적인 구조로부터 얼굴인지를 판별한다. 스테레오 얼굴영상으로부터 거리 및 눈과 입의 깊이 정보를 취득하고, 거리에 따라 확대, 축소, 이동, 회전 등의 정규화를 통해 $92{\times}112$ 크기의 얼굴을 검출한다. 검출된 왼쪽 얼굴영상과 추정된 방향의 차를 PCA로 학습한다. 제안된 방법은 정면에서 최대 95.8%(100cm), 포즈변화에 따라 98.3%의 인식률을 얻을 수 있었다. 따라서 실험을 통하여 제안된 방법은 거리에 따라 확대, 축소와 회전 등의 정확한 정규화로 높은 인식률을 얻을 수 있음을 보였다.
제2형 막증식성 사구체 신염은 전자현미경 검사 상 기저막 내에 리본과 같은 형태의 전자고밀도물질이 참착되어 지속적인 보체의 감소와 혈뇨, 단백뇨등을 나타내는 원발성 사구체 질환이다. 저자들은 내원 4년 전에 신장조직검사상 연쇄상구균 감염 후 급성사구체 신염을 진단 받은 후 4년 이상 지속되는 혈뇨와 보체의 감소로 재차 시행한 신장조직검사상 확진된 제 2형 막증식성 사구체신염 1례를 경험하였기에 국내외 문헌 고찰과 함께 보고하는 바이다.
깊이 값에 따른 얼굴의 형상은 사람의 특징을 나타내는 중요한 요소 중의 하나로서 각 사람마다 다른 모양을 가지고 있다. 다른 형상을 가진 얼굴 영상으로부터 분리한 주파수 성분은 동일 얼굴에 대한 또 다른 중요 특징 성분의 하나가 될 수 있다. 본 논문은 3차원 얼굴 영상에서 등고선 값을 따라 추출된 영역에 대하여 각 영역별로 주파수 분리를 이용하여 특징을 추출한다. 그리고 이 주파수에 대한 수정된 퍼지 군집화를 적용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다. 먼저 객체와 배경을 분리하여 얼굴을 추출한 후 얼굴에서 가장 두드러진 형태인 코끝을 찾는다. 이를 이용하여 회전된 얼굴에 대해 정규화를 실시한다. 얼굴의 등고선 영역은 코끝을 기준으로 깊이 값에 따라 영역이 추출되며 이는 사람마다 서로 다른 형상 특징을 가진다. 등고선에 따라 획득된 3차원 얼굴 영상으로부터 이산 웨이블릿 변환을 이용하여 4가지의 주파수 성분을 추출하여 특징정보로 사용한다. 각각의 웨이블릿 주파수 성분을 추출한 등고선 영역에 대해 차원의 감소를 위하여 고유얼굴 추출과 특징 공간상에서 클래스간의 분리를 최대화시키기 위해 선형 판별 분석 알고리즘을 이용하여 유사도를 비교하였다. 본 논문에서는 클래스간의 분별 정보를 향상시키고자 각각의 등고선 영역과 각 영역의 주파수별로 수정된 퍼지 군집화 알고리즘을 적용하여 인식률을 향상 시켰으며, 코끝으로부터 깊이 값이 60인 영역의 경우 98.3%의 인식률을 나타내었다.
Wolf-Hirschhorn syndrome (WHS)은 4번 염색체 단완의 결실로 발생하며, 지능 및 성장 발달의 저하, 경련, 선천성 심기형과 특징적인 두개안면기형 등을 초래하는 질환이다. 사이가 넓고 돌출된 미간과 코의 기저부가 넓은 특징을 보이는 얼굴 모양은 그리스 전사의 투구(Greek warrior helmet appearance) 와 비슷한 모양을 보인다. 구강 내에서는 구순열, 우상치아, 원뿔형 치관, 다수의 결손치와 이로 인한 만기 잔존 유치 등의 소견을 보인다. 본 증례는 충치치료를 주소로 내원한 9세 여환으로 타병원에서 WHS으로 진단받았으며, 성장 지연, 정신 박약 및 WHS의 특징적인 얼굴 형태를 보였다. 구강 검사를 통해 다수의 영구치 결손과 만기 잔존된 유치 및 다수의 충치를 관찰하였으며, 환자의 협조도 미약으로 전신마취 하에 충치치료 하였다. 다수의 영구치 결손으로 현재 맹출한 영구치 및 유치의 관리가 중요하고, 이를 위해서는 구강 위생 관리 및 불소도포를 위해 주기적인 치과 검진이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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