Oh, Song Hee;Kang, Ju Hee;Seo, Yu-Kyeong;Lee, Sae Rom;Choi, Hwa-Young;Choi, Yong-Suk;Hwang, Eui-Hwan
Imaging Science in Dentistry
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v.48
no.2
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pp.111-119
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2018
Purpose: This study was conducted to evaluate the accuracy of linear measurements of 3-dimensional (3D) images generated by cone-beam computed tomography (CBCT) and facial scanning systems, and to assess the effect of scanning parameters, such as CBCT exposure settings, on image quality. Materials and Methods: CBCT and facial scanning images of an anthropomorphic phantom showing 13 soft-tissue anatomical landmarks were used in the study. The distances between the anatomical landmarks on the phantom were measured to obtain a reference for evaluating the accuracy of the 3D facial soft-tissue images. The distances between the 3D image landmarks were measured using a 3D distance measurement tool. The effect of scanning parameters on CBCT image quality was evaluated by visually comparing images acquired under different exposure conditions, but at a constant threshold. Results: Comparison of the repeated direct phantom and image-based measurements revealed good reproducibility. There were no significant differences between the direct phantom and image-based measurements of the CBCT surface volume-rendered images. Five of the 15 measurements of the 3D facial scans were found to be significantly different from their corresponding direct phantom measurements(P<.05). The quality of the CBCT surface volume-rendered images acquired at a constant threshold varied across different exposure conditions. Conclusion: These results proved that existing 3D imaging techniques were satisfactorily accurate for clinical applications, and that optimizing the variables that affected image quality, such as the exposure parameters, was critical for image acquisition.
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.
The purpose of this study is to improve the performance of the artificial neural network system for facial image analysis through the image landmark selection technique. For landmark selection, a CNN-based multi-layer ResNet model for classification of facial image age is required. From the configured ResNet model, a heat map that detects the change of the output node according to the change of the input node is extracted. By combining a plurality of extracted heat maps, facial landmarks related to age classification prediction are created. The importance of each pixel location can be analyzed through facial landmarks. In addition, by removing the pixels with low weights, a significant amount of input data can be reduced.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.24
no.1
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pp.155-161
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2024
In this paper, we propose a new model by adding landmark information as a feature vector to the existing CNN-based facial emotion classification model. Facial emotion classification research using CNN-based models is being studied in various ways, but the recognition rate is very low. In order to improve the CNN-based models, we propose algorithms that improves facial expression classification accuracy by combining the CNN model with a landmark-based fully connected network obtained by ASM. By including landmarks in the CNN model, the recognition rate was improved by several percent, and experiments confirmed that further improved results could be obtained by adding FACS-based action units to the landmarks.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.21
no.4
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pp.512-517
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2011
In this paper, we propose an Active Shape Model (ASM) and Lucas-Kanade (LK) optical flow-based feature extraction and analysis method for analyzing the emotional features from facial images. Considering the facial emotion feature regions are described by Facial Action Coding System, we construct the feature-related shape models based on the combination of landmarks and extract the LK optical flow vectors at each landmarks based on the centre pixels of motion vector window. The facial emotion features are modelled by the combination of the optical flow vectors and the emotional states of facial image can be estimated by the probabilistic estimation technique, such as Bayesian classifier. Also, we extract the optimal emotional features that are considered the high correlation between feature points and emotional states by using common spatial pattern (CSP) analysis in order to improvise the operational efficiency and accuracy of emotional feature extraction process.
Objective: Precise identification of landmarks on posteroanterior (PA) cephalograms is necessary when evaluating lateral problems such as facial asymmetry. The aim of the present study was to investigate whether the use of lateral (LA) cephalograms can reduce errors in landmark identification on PA cephalograms. Methods: Five examiners identified 16 landmarks (Cg, N, ANS, GT, Me, RO, Lo, FM, Z, Or, Zyg, Cd, NC, Ms, M, and Ag) on 32 PA cephalograms with and without LA cephalograms at the same time. The positions of the landmarks were recorded and saved in the horizontal and vertical direction. The mean errors and standard deviation of landmarks location according to the use of LA cephalograms were compared for each landmark. Results: Relatively small errors were found for ANS, Me, Ms, and Ag, while relatively large errors were found for N, GT, Z, Or, and Cd. No significant difference was found between the horizontal and vertical errors for Z and Or, while large vertical errors were found for N, GT, and Cd. The value of identification error was lower when the landmarks were identified using LA cephalograms. Statistically significant error reductions were found at N and Cd with LA cephalograms, especially in the vertical direction. Conclusions: The use of LA cephalograms during identification of landmarks on PA cephalograms could help reduce identification errors.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.5
no.1
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pp.43-50
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2016
This paper introduces an appearance-based facial expression recognition method using ASM landmarks which is used to acquire a detailed face region. In particular, EHMM-based algorithm and SVM classifier with histogram feature are employed to appearance-based facial expression recognition, and performance evaluation of proposed method was performed with CK and JAFFE facial expression database. In addition, performance comparison was achieved through comparison with distance-based face normalization method and a geometric feature-based facial expression approach which employed geometrical features of ASM landmarks and SVM algorithm. As a result, the proposed method using ASM-based face normalization showed performance improvements of 6.39% and 7.98% compared to previous distance-based face normalization method for CK database and JAFFE database, respectively. Also, the proposed method showed higher performance compared to geometric feature-based facial expression approach, and we confirmed an effectiveness of proposed method.
Facial feature detection is a fundamental function in the field of computer vision such as security, bio-metrics, 3D modeling, and face recognition. There are many algorithms for the function, active shape model is one of the most popular local texture models. This paper addresses issues related to face detection, and implements an efficient extraction algorithm for extracting the facial feature points to use on iOS platform. In this paper, we extend the original ASM algorithm to improve its performance by four modifications. First, to detect a face and to initialize the shape model, we apply a face detection API provided from iOS CoreImage framework. Second, we construct a weighted local structure model for landmarks to utilize the edge points of the face contour. Third, we build a modified model definition and fitting more landmarks than the classical ASM. And last, we extend and build two-dimensional profile model for detecting faces within input images. The proposed algorithm is evaluated on experimental test set containing over 500 face images, and found to successfully extract facial feature points, clearly outperforming the original ASM.
PURPOSE. The objective was to evaluate canine positions, intercanine tip width (ICTW) and width of distal surface of canine (WDC), related to facial landmarks including interalar width (IAW), intercommissural width (ICoW), and distance between left and right projection lines drawn from inner canthus of eyes to alae of the nose (DPICa) in a group of Thai. MATERIALS AND METHODS. One hundred Thai subjects aged 18-35 years were selected. IAW and ICoW were measured on subject's face using digital vernier caliper. Irreversible hydrocolloid impression of the upper arch was taken, and a cast was poured with dental stone. Silicone impression material was used to take imprint of the incisal edge of upper six anterior teeth. DPICa was obtained from the subject's face using custom-made measuring equipment and marked on the silicone incisal imprint. The marks were then transferred from the imprint to the stone cast and measured with digital caliper. The ICTW and WDC were also measured on the stone cast. Pearson's correlation was used to determine the correlation. RESULTS. The results revealed that the correlation between ICTW-ICoW was 0.429 and ICTW-DPICa was 0.573. The correlation between WDC-ICoW was 0.426 and WDC-DPICa was 0.547. However, IAW did not show any correlation with ICTW or WDC (P>.05). CONCLUSION. The correlation between canine position and facial landmarks was found. ICTW and WDC had relationship with ICoW and DPICa. DPICa showed stronger correlation with the position of maxillary canine than that of ICoW.
Objective: The aim of this study was to evaluate the lip and perioral soft tissue changes after bracket bonding. Methods: The soft tissue changes in 45 adult patients (age greater than 18 years and less than 29 years) without severe skeletal discrepancy were evaluated using three-dimensional images acquired with a laser scanner before and after bracket bonding was performed using 4 types of labial orthodontic brackets. Results: Among the statistically significant changes in distance observed for the landmarks, the biggest change was observed in forward movement. The landmarks on the lateral sides also showed significant changes. While the landmarks on the upper lip showed significant upward movement, those on the lower lip showed significant downward movement. However, the changes were smaller for the landmarks on the upper lip (average, 0.87 mm) than for the landmarks on the lower lip (average, 1.21 mm). The type of bracket used did not significantly affect the soft tissue changes. Conclusions: These findings will help predict soft tissue changes after bracket bonding for orthodontic treatment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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