The purpose of this study was to clarify the spatial relationship in presurgical examination and to aid surgical planning and postoperative evaluation of patients with facial bone injury. For this study, three-dimensional images of facial bone fracture were reconstructed by computed image analysis system and three-dimensional reconstructive program integrated in computed tomography. The obtained results were as follows: 1. Serial conventional computed tomograms were value in accurately depicting the facial bone injuries and three-dimensional reconstructive images demonstrated an overall look. 2. The degree of deterioration of spatial resolution was proportional to the thickness of the slice. 3. Facial bone fractures were the most distinctly demonstrated on inferoanterior views of three-dimensional reconstructive images. 4. Although three-dimensional reconstructive images made diagnosis of fracture lines, it was difficult to identify maxillary fractures. 5. The diagnosis of zygomatic fractures could be made equally well with computed image analysis system and three-dimensional reconstructive program integrated in computed tomography. 6. The diagnosis of mandibular fractures could be made equally well with computed image analysis system and three-dimensional reconstructive program integrated in computed tomography.
본 논문에서는 웹상에서 자신을 대신하는 아바타 제작시 본인의 얼굴과 닮은 얼굴을 생성하기 위해 사진으로부터 개인의 특징정보를 추출하는 방법과 추출된 특징정보에 따라 해당하는 이목구비를 준비된 분류기준에 의해 특정 클래스로 분류해 내는 방법을 제안한다. 특징정보 추출은 눈, 코, 입, 턱선으로 나누어 진행되어졌으며, 각 이목구비의 특징점과 분류기준을 각각 제시하였다. 추출 된 특징정보들은 전문 디자이너에 의해 그려진 이목구비 이미지들과 유사도를 계산하는데 사용되었으며, 여기서 가장 유사한 이미지를 턱선 벡터이미지에 합성하여 아바타 얼굴을 얻어낼 수 있었다.
본 논문에서는 색상 정보와 변형 모델을 이용한 얼굴 영역 및 얼굴의 특징 영역의 자동 검출 방법을 제시한다. 영상으로부터 획득할 수 있는 정보 중 가장 빠르고 쉽게 얻을 수 있는 정보가 색상 정보이며, 색상정보는 사물을 판단함에 있어서 가장 효율적이면서 컴퓨터의 계산량을 줄일 수 있다는 장점을 갖고 있기 때문에 얼굴 영역 검출 방법으로 많이 이용되고 있다. 본 연구에서는 얼굴영역 및 얼굴 특성 추출함에 있어 컬러모델 사용 시 외부 조명의 영향을 줄여주는 조명 보정 방법을 제시하고, 조명 보정에 의해 평활화 된 YCbCr 색상모델에 적용하여 각 성분 특성을 고려한 얼굴영역 및 얼굴의 특성 영역에 해당하는 후보 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 검출된 얼굴후보 영역 및 특성 영역은 가변 모델인 동적 윤곽선 모델의 초기 값으로 자동 적용되어 윤곽선 모델 적용 시 문제점가운데 하나인 초기 값 설정문제를 해결함과 동시에 얼굴 및 얼굴 특징 정보의 정확한 윤곽선을 추출하는데 사용된다. 실험 결과 제시된 방법을 적용한 결과 빠르고 효과적으로 얼굴 및 특성 영역을 검출 할 수 있음을 입증 할 수 있었다. 이상에서 추출된 얼굴의 특성정보는 차후 얼굴 인식 및 얼굴 특성을 설명하는 얼굴 특성 서술자로 사용될 수 있다.
In this paper, we present a method that can recognize face images by use of a sparse population code that is a learning model about a receptive fields of the simple cells in the primary visual cortex. Twenty front-view facial images form twenty persons were used for the training process, and 200 varied facial images, 20 per person, were used for test. The correct recognition rate was 100% for only the front-view test facial images, which include the images either with spectacles or of various expressions, while it was 90% in average for the total input images that include rotated faces. We analyzed the effect of nonlinear functon that determine the sparseness, and compared recognition rate using the sparese population code with that using eigenvectors (eigenfaces), which is compact code that makes contrast with the sparse population code.
In this paper, we propose a method of image-based three-dimensional modeling for realistic facial expression. In the proposed method, real human facial images are used to deform a generic three-dimensional mesh model and the deformed model is animated to generate facial expression animation. First, we take several pictures of the same person from several view angles. Then we project a three-dimensional face model onto the plane of each facial image and match the projected model with each image. The results are combined to generate a deformed three-dimensional model. We use the feature-based image metamorphosis to match the projected models with images. We then create a synthetic image from the two-dimensional images of a specific person's face. This synthetic image is texture-mapped to the cylindrical projection of the three-dimensional model. We also propose a muscle-based animation technique to generate realistic facial expression animations. This method facilitates the control of the animation. lastly, we show the animation results of the six represenative facial expressions.
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.
최근 멀티미디어 처리 기술과 광학 기술의 발달과 더불어 얼굴 영상 정보를 이용한 응용 시스템에 대한 관심이 증대되고 있다. 기존의 얼굴 정보와 관련한 연구들은 대부분 정면 영상을 해석하여 사람을 식별하거나 영상의 표정을 분석하는데 초점을 두어왔으며 임의의 얼굴 영상의 방향성에 대한 연구는 부족한 실정이다. 특히, 한대의 카메라로 연속 촬영된 이미지들을 이용하는 기존의 방향성 검출 기법에서는 초기 영상이 정면 영상이어야 하는 제약점을 가진다. 본 논문에서는 얼굴의 특징 정보를 이용하여 임의의 얼굴 영상의 방항성을 검출하는 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 두 눈과 입술의 특징점을 기반으로 얼굴 사다리꼴을 정의하고, 얼굴 사다리꼴의 좌$.$우 면적을 비교한 통계 데이터를 이용하여 얼굴 영상의 좌.우 방향성을 계산하는 방향성 함수를 정의한다. 제안된 얼굴 영상의 검출 기법은 얼굴 영상의 방향성에 따라 얼굴 영상의 좌$.$우 여백을 안정적으로 설정하는 영상의 자동 배치 응용에 효과적으로 활용될 수 있다.
We present a simple and effective method of face and facial feature detection under pose variation of user face in complex background for the human-robot interaction. Our approach is a flexible method that can be performed in both color and gray facial image and is also feasible for detecting facial features in quasi real-time. Based on the characteristics of the intensity of neighborhood area of facial features, new directional template for facial feature is defined. From applying this template to input facial image, novel edge-like blob map (EBM) with multiple intensity strengths is constructed. Regardless of color information of input image, using this map and conditions for facial characteristics, we show that the locations of face and its features - i.e., two eyes and a mouth-can be successfully estimated. Without the information of facial area boundary, final candidate face region is determined by both obtained locations of facial features and weighted correlation values with standard facial templates. Experimental results from many color images and well-known gray level face database images authorize the usefulness of proposed algorithm.
Make-up changes facial images. In particular, eyebrow make-up is a part of changing expression most easily and effectively. While color make-up is helpful to produce women's desired image with their favorite colors, eyebrow make-up is hidden actor to give a clear impression to others. Therefore, this study connected facial type which is an important factor deciding facial image with eyebrow, examined image of eyebrow make-up and that changed by facial types and aimed to be helpful in producing more effective facial image with eyebrow make-up considering one's facial type. Consequently, it was found that eyebrow make-up was a great factor in making better facial impression and image and complementing the weakness of facial type. h strong impression of facial type can be changed into soft shape or foolish shape in worse case depending on the types of eyebrow make-up. Eyebrow make-up shows charming image as angle of eyebrow is steep, heavy image as eyebrow is horizontal, cold image as eyebrow tail rises and simple and dull image as it lowers. Therefore, it is known that image of eyebrow make-up can be governed by several factors including angle and direction of eyebrow. Consequently, it is thought that most effective eyebrow make-up considers individual facial types, images of their eyes, noses and mouths and factors deciding angle, direction and colors of eyebrow.
얼굴 표정인식에 관한 연구는 대부분 얼굴의 정면 화상을 가지고 연구를 한다. 얼굴 표정인식에 큰 영향을 미치는 대표적인 부위는 눈과 입이다. 그래서 표정 인식 연구자들은 눈, 눈썹, 입을 중심으로 표정 인식이나 표현 연구를 해왔다. 그러나 일상생활에서 카메라 앞에서는 대부분의 사람들은 눈동자의 빠른 변화의 인지가 어렵다. 또한 많은 사람들이 안경을 쓰고 있다. 그래서 본 연구에서는 눈이 가려진 경우의 표정 인식을 Principal Component Analysis (PCA)를 이용하여 시도하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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