In this paper, we describe an real-time facial feature tracker. We only used a general USB PC Camera without a frame grabber. The system has achieved a rate of 8+ frames/second without any low-level library support. It tracks pupils, nostrils and corners of the lip. The signal from USB Camera is YUV 4:2:0 vertical Format. we converted the signal into RGB color model to display the image and We interpolated V channel of the signal to be used for extracting a facial region. and we analysis 2D blob features in the Y channel, the luminance of the image with geometric restriction to locate each facial feature within the detected facial region. Our method is so simple and intuitive that we can make the system work in real-time.
본 논문에서는 색상 군집화를 이용한 입술탐지 알고리즘을 제안한다. RGB 색상 모델로 주어진 입력영상에서 AdaBoost 알고리즘을 이용하여 얼굴영역을 추출한 후, 얼굴영역을 Lab 컬러 모델로 변환한다. Lab 컬러 모델에서 a 성분은 입술과 유사한 색상을 잘 표현할 수 있는 반면 b 성분은 입술의 보색을 표현할 수 있기 때문에 Lab 컬러로 표현된 얼굴영역에서 a와 b 성분을 기준으로 최단 이웃(nearest neighbour) 군집화 알고리즘을 이용하여 피부 영역을 분리한 후, K-means 색상 군집화를 통해 입술 후보 영역을 추출하고, 마지막으로 기하학적 특징을 이용하여 최종적인 입술영역을 탐지하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 강건하게 입술을 탐지함을 보인다.
본 논문에서는 얼굴의 특징 영역에 근거하여 얼굴을 검색할 수 있는 내용기반의 얼굴 검색 시스템을 제안한다. 질의를 위해 이름이나 주민등록번호와 같은 키워드를 사용하는 대신에, 제안한 시스템은 시각적 질의로서 얼굴 영상을 사용한다. 이를 위해, 얼굴 구성 요소를 포함하는 특징 영역을 HSl 칼라 모델이 제공하는 칼라 정보와 Wavelet 변환이 제공하는 에지 정보를 이용하여 추출한 후, 신경망을 통하여 분류ㆍ검색한다. 제안한 검색 시스템은 Oracle DBMS를 사용하여 클라이언트/서버 환경으로 구축되었다. 150개의 다양한 얼굴 영상으로 실험한 결과, 약 88.3%의 검색율을 보였다.
Young-Jun Kim;Hye-Ri Jo;So-Rim Kim;Dong-Guk Shin;Da-Won Lee;Yeon-Sun Lee
Journal of Acupuncture Research
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제40권4호
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pp.319-328
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2023
Facial nerve palsy refers to sudden, unilateral lower motor neuron facial paralysis. This study aimed to determine the importance of neck treatment in the treatment of facial paralysis. A literature search was performed on six online databases and other sources until January 15, 2023. A total of 426 papers were retrieved. After excluding duplicated and inconsistent papers, papers not including cervical treatment, and experimental papers on animals, two papers were finally selected. The type of treatment method, therapeutic effects, assessment of the risk of bias in randomized controlled trials, and non-randomized controlled trials and side effects were evaluated. Chiropractic, manual therapy, facial meridian massage, and acupotomy were applied to the face and cervical spine region. The results showed that each treatment had a significant therapeutic effect through evaluation index measurement methods, such as the visual analog scale and Yanagihara's unweighted regional grading system. This study demonstrated the importance of the cervical spine area in the treatment of facial paralysis. However, this study has many limitations. Thus, high-quality randomized controlled comparative studies on the treatment of the cervical spine area only or studies that include cervical spine area treatment as an interventional treatment while performing oriental or comprehensive treatment are needed.
In this paper, we report the progress in the development of performance evaluation method for detection algorithms of face region and facial components. This paper aims to provide a standardized evaluation method for general approach in face recognition application as a potential component in futuristic intelligent robot systems. From an image capture process to the retrieval of face-related information, all the necessary steps are shown with examples.
본 연구에서는 인체 상반신영상에서 얼굴부위를 분할하기 위한 영상분할 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 HWT를 적용하여 영상의 경계를 이루는 차분영상인 고주파대역과 평균영상인 저주파대역으로 분리하고, 저주파대역에서 고립점과 돌출부위, 경계중복점을 제거하였다. 또한 제안한 경계검출 알고리즘으로 경계를 검출하고 단순화시켰으며, 1픽셀 단위의 세선화과정을 통하여 경계를 선명하게 하였다. 그리고 제안 한 폐곡선추적 알고리즘으로 얼굴부위 경계만을 추출한 뒤, 마스크를 구성하고 원영상과의 정합을 통하여 얼굴부위분할을 하였다. 제안한 알고리즘을 적용하여 얼굴부위 분할실험을 실행한 결과 95.88%의 분할값을 갖는 얼굴분할이 이루어졌다.
다양한 의료진단 자동화 기기들이 개발되고 있으나 대부분 서양의학에 집중되어 있는 현실이고, 한의학의 진단시 자동화 및 정량화를 위한 장치 개발은 미미하다. 한편, 한의학에서의 네가지 진단 방법 중 하나인 망진은 환자의 관형과 찰색을 통해 질병의 유무와 경중을 진단한다. 망진을 시행할 때 얼굴에서 이목구비와 명당 부위의 상태가 특히 중요하다. 본 논문에서는 얼굴 영상으로부터 망진을 위한 얼굴 요소들을 추출하기 위한 방법을 제안하고, 남여 얼굴 영상에 대한 실험을 통해 제안한 방법의 유용성을 보이고자 한다.
In this paper, we propose a detection method for facial features in color images with various backgrounds and face poses. To begin with, the proposed method extracts face candidacy region from images with various backgrounds, which have skin-tone color and complex objects, via the color and edge information of face. And then, by using the elliptical shape property of face, we correct a rotation, scale, and tilt of face region caused by various poses of head. Finally, we verify the face using features of face and detect facial features. In our experimental results, it is shown that accuracy of detection is high and the proposed method can be used in pose-invariant face recognition system effectively
Genetic studies on facial morphology targeting healthy populations are fundamental in understanding the specific genetic influences involved; yet, most studies to date, if not all, have been focused on congenital diseases accompanied by facial anomalies. To study the specific genetic cues determining facial morphology, we estimated familial correlations and heritabilities of 14 facial measurements and 3 latent factors inferred from a factor analysis in a subset of the Korean population. The study included a total of 229 individuals from 38 families. We evaluated a total of 14 facial measurements using 2D digital photographs. We performed factor analysis to infer common latent variables. The heritabilities of 13 facial measurements were statistically significant (p < 0.05) and ranged from 0.25 to 0.61. Of these, the heritability of intercanthal width in the orbital region was found to be the highest ($h^2$ = 0.61, SE = 0.14). Three factors (lower face portion, orbital region, and vertical length) were obtained through factor analysis, where the heritability values ranged from 0.45 to 0.55. The heritability values for each factor were higher than the mean heritability value of individual original measurements. We have confirmed the genetic influence on facial anthropometric traits and suggest a potential way to categorize and analyze the facial portions into different groups.
본 논문에서는 다중 체온 감지용 지능형 카메라를 제안한다. 제안하는 카메라는 광학(4056*3040) 및 열화상(640*480) 2종의 카메라로 구성되고 획득된 영상으로부터 사람의 표정 및 체온을 분석하여 이상 증상을 감지한다. 광학 및 열화상카메라는 동시에 운영되며 광학 영상에서 객체를 검출한 후 얼굴영역을 도출하여 표정분석을 수행한다. 열화상카메라는 광학카메라에서 얼굴영역으로 판단한 좌표 값을 적용하고 해당영역의 최고 온도를 측정하여 화면에 표출한다. 이상 징후 감지는 분석된 표정 3가지(무표정, 웃음, 슬픔)와 체온 값을 활용하여 판단하며 제안된 장비의 성능을 평가하기 위해 광학영상 처리부는 Caltech, WIDER FACE, CK+ 데이터셋을 3종의 영상처리 알고리즘(객체검출, 얼굴영역 검출, 표정분석)에 적용하였다. 실험결과로 객체검출률, 얼굴영역 검출률, 표정분석률 각각 91%, 91%, 84%을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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