In this paper, we propose a robust face tracking algorithm. It is based on Condensation algorithm [7] and uses skin color and facial shape as the observation measure. It is hard to integrate color weight and shape weight. So we propose the method that has two separate trackers which uses skin color and facial shape as the observation measure respectively. One tracker tracks skin colored region and the other tracks facial shape. We used importance sampling technique to limit sampling region of two trackers. For skin-colored region tracker, we propose an adaptive color model to avoid the effect of illumination change. The proposed face tracker performs robustly in clutter background and in the illumination changes.
Kim, Soo-Hyun;Han, Young-Joon;Cha, Hyung-Tai;Hahn, Hern-Soo
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.14
no.7
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pp.821-829
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2004
A face recognition has been used for verifying and authorizing valid users, but its applications have been restricted according to lighting conditions. In order to minimizing the restricted conditions, this paper proposes a new algorithm of detecting the face from the input image obtained under the irregular lighting condition. First, the proposed algorithm extracts an edge difference image from the input image where a skin color and a face contour are disappeared due to the background color or the lighting direction. In the next step, it extracts a face region using the histogram of the edge difference image and the intensity information. Using the intensity information, the face region is divided into the horizontal regions with feasible facial features. The each of horizontal regions is classified as three groups with the facial features(including eye, nose, and mouth) and the facial features are extracted using empirical properties of the facial features. Only when the facial features satisfy their topological rules, the face region is considered as a face. It has been proved by the experiments that the proposed algorithm can detect faces even when the large portion of face contour is lost due to the inadequate lighting condition or the image background color is similar to the skin color.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.5
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pp.1-9
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2020
In this paper, we propose a model that performs more natural facial attribute editing by utilizing mask information in the hair and hat region. STGAN, one of state-of-the-art research of facial attribute editing, has shown results of naturally editing multiple facial attributes. However, editing hair-related attributes can produce unnatural results. The key idea of the proposed method is to additionally utilize information on the face regions that was lacking in the existing model. To do this, we apply three ideas. First, hair information is supplemented by adding hair ratio attributes through masks. Second, unnecessary changes in the image are suppressed by adding cycle consistency loss. Third, a hat segmentation network is added to prevent hat region distortion. Through qualitative evaluation, the effectiveness of the proposed method is evaluated and analyzed. The method proposed in the experimental results generated hair and face regions more naturally and successfully prevented the distortion of the hat region.
This investigation was undertaken to know how soft tissue facial profile could be changed with age. The 3 serial lateral cephalometric roentgenograms of the twenty nine boys and twenty six girls between 9 and 13 years of age were studied and the findings seemed to warrant the following conclusions. 1. The author made the tables of means, standard deviations in each item, sex, age. 2. Soft tissue facial angle, soft tissue facial convexity including the nose tended to increase, but others tended to remain relatively stable. 3. Facial soft tissue thickness increased with age and the growth of facial soft tissue in the middle region (point A, LS, LI) was greater than others in the facial region. 4. In the soft tissue vertical proportions, G1'-Sn/Sn-Me' was 1.1, Sn-St/St-Me' was 0.51:1, Sn-LI/LI-Me' was 0.82:1 and those were stable with age.
This paper presents an effective pattern classification model by designing an artificial neural network based pattern classifiers for face recognition. First, a RGB image inputted from a frame grabber is converted into a HSV image which is similar to the human beings' vision system. Then, the coarse facial region is extracted using the hue(H) and saturation(S) components except intensity(V) component which is sensitive to the environmental illumination. Next, the fine facial region extraction process is performed by matching with the edge and gray based templates. To make a light-invariant and qualified facial image, histogram equalization and intensity compensation processing using illumination plane are performed. The finally extracted and enhanced facial images are used for training the pattern classification models. The proposed H-ART2 model which has the hierarchical ART2 layers and F-LVQ model which is optimized by fuzzy membership make it possible to classify facial patterns by optimizing relations of clusters and searching clustered reference patterns effectively. Experimental results show that the proposed face recognition system is as good as the SVM model which is famous for face recognition field in recognition rate and even better in classification speed. Moreover high recognition rate could be acquired by combining the proposed neural classification models.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.11
no.1
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pp.50-57
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2005
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.
This paper describes methodology which enables user in order to generate facial expression animation of caricature which applies a facial motion data in the vector based caricature. This method which sees was embodied with the plug-in of illustrator. And It is equipping the user interface of separate way. The data which is used in experiment attaches 28 small-sized markers in important muscular part of the actor face and captured the multiple many expression which is various with Facial Tracker. The caricature was produced in the bezier curve form which has a respectively control point from location of the important marker which attaches in the face of the actor when motion capturing to connection with motion data and the region which is identical. The facial motion data compares in the caricature and the spatial scale went through a motion calibration process too because of size. And with the user letting the control did possibly at any time. In order connecting the caricature and the markers also, we did possibly with the click the corresponding region of the caricature, after the user selects each name of the face region from the menu. Finally, this paper used a user interface of illustrator and in order for the caricature facial expression animation generation which applies a facial motion data in the vector based caricature to be possible.
The soft tissue injuries of Oral & Maxillofacial region include abrasion, contusion, simple laceration, laceration of skin with underlying tissue, soft tissue injuries combined with facial bone fracture and involving functional structures such as facial nerve and vessel, orbit, lacrimal duct and salivary gland and so on. The results obtained were as follows ; 1. The age range was 1 to 97, and the highest incidence occured in the 3rd decade(23.4%), followed by the 1st decade(20.2%), 4th decade(18.1%), 4th decade(18.1), and 5th decade(14.3%) 2. The sexual ration was 4 : 1(M : F). 3. The most common cause of facial laceration was a accident(54.5), followed by blow(17.8%), traffic accident(15.9%) and unknown(10.8%). 4. The most frequently occurred site of injury was a forehead(24), followed by oral cavity(16.9%), lip(15%), eyebrow(14.5%), cheek(14%), chin(11.8%), nose(2%), scalp(1.4%) and neck(0.9%). 5. Most of wound size was less than 3cm in length. 6. 28 patients suffered facial bone fracture, representing 7%. 7. The major complications following facial laceration were infection and facial paralysis caused by facial nerve injuries, representing 4.5% and 1.9%.
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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v.35
no.1
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pp.41-44
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2009
Lipoma is most common tumor that compromises 4% to 5% of all benign neoplasm, but in oral cavity it is uncommon. In oral cavity, lipoma presents painless, asymptomatic, slow growing, but sometimes it grows to larger size causing deformities, mastication and speech difficulties. While lipoma in commonly affects female patients (68-73%), oral lipoma appears more frequently in male patients. The majority of oral lipoma is seen after the age of forty (uncommon in children). Lipoma of oral cavity and maxillofacial region occurs most commonly in the parotid region, followed by the buccal mucosa, lip, tongue, palate, mouth floor, gingiva in order. A treatment of lesion is surgical excision with recurrence not expected. In this paper we present the case of a patient who has Lipoma in the mouth floor.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.05a
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pp.364-367
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2013
In this paper, we propose a method about reducing facial blemishes using Morphological Operation. First, we detect skin region using pixel data of RGB's each channel image. we create histogram of skin region R, G, B channel and save 3 pixel values that are high frequency pixel value in each channel. After than, we find facial blemishes using Black-hat operation. The pixel value of facial blemishes changes average of its pixel value, 8-neighborhood pixel value and high frequency pixel values. And the facial blemishes pixel is blurred with median filter. The result of this test with facial pictures that have facial blemishes, we prove that this system that correct the face skin using reduction facial Blemishes is more efficient method than correct the face skin just using lighting up.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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