This article describes 3 dimensional (3D) face recognition system using histogram of oriented gradients (HOG) based on face curvature. The surface curvatures in the face contain the most important personal feature information. In this paper, 3D face images are recognized by the face components: cheek, eyes, mouth, and nose. For the proposed approach, the first step uses the face curvatures which present the facial features for 3D face images, after normalization using the singular value decomposition (SVD). Fisherface method is then applied to each component curvature face. The reason for adapting the Fisherface method maintains the surface attribute for the face curvature, even though it can generate reduced image dimension. And histogram of oriented gradients (HOG) descriptor is one of the state-of-art methods which have been shown to significantly outperform the existing feature set for several objects detection and recognition. In the last step, the linear discriminant analysis is explained for each component. The experimental results showed that the proposed approach leads to higher detection accuracy rate than other methods.
Because face has non-rigid structure and is influenced by illumination, we need robust face detection algorithm with the variations of external environments (orientation of lighting and face, complex background, etc.). In this paper we develop a new face detection algorithm to achieve robustness. First we transform RGB color into other color space, in which we can reduce lighting effect much. Second, hierarchical image segmentation technique is used for dividing a image into homogeneous regions. This process uses not only color information, but also spatial information. One of them is used in segmentation by histogram analysis, the other is used in segmentation by grouping. And we can select face region among the homogeneous regions by using facial features.
This study was performed to establish the cephalometric standards and growth change of Korean teen-age group by Ricketts analysis. A roentgenocephalometric study was made from 365 subjects, that consist of 159 males, 206 females with normal occlusion, acceptable profile and no history of orthodontic and prosthodontic treatment. The results were as follows: 1. The tables of means, standard deviation from measured values were made. (male, female, both sex). 2. The tables of regression equations from measured values were made to establish the relationship between age and each item. (male, female, both sex). 3. All linear measurements of each item in male were greater than in females. 4. Items which show more linear than any other items were condyle axis, facial axis length, corpus length and upper molar position.
This study was performed to establish the Cephalometric standards and growths change of Korean Teen aged group by McNamara's Analysis. The data from Cephalometric films of 161 male and 205 female subject aged from 10 to 18 years of Normal Korean were used for this study. The following results were obtained: 1. Means, standard deviation from measured values in each age group and sexual values were obtained. 2. Greater measurement stowed in male than female in Condylion to point A, Condylion to Gnathion, MaxilloMandible differential and ANS to mouton in linear measurement of 18 age group. 3. Condylion to point A, Condylion to gnathion, MaxilloMandible differential and ANS to Menton are increased as the age increased. 4. Facial axis angle and Mandible plane angle of 15 and 18 aged group showed less value than that of 10,11,12 age group. 5. There was no significant value changes of Lower incisor to A-Po, SNA angle and Lower pharynx by the increasing of age.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.18
no.1
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pp.133-138
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2008
In this paper, we propose a novel anchor shot detection system, named to MASD (Multi-phase Anchor Shot Detection), which is a core step of the preprocessing process for the news video analysis. The proposed system is composed of four modules and operates sequentially: 1) skin color detection module for reducing the candidate face regions; 2) face detection module for finding the key-frames with a facial data; 3) vector representation module for the key-frame images using a non-negative matrix factorization; 4) one class SVM module for determining the anchor shots using a support vector data description. Besides the qualitative analysis, our experiments validate that the proposed system shows not only the comparable accuracy to the recently developed methods, but also more faster detection rate than those of others.
Esthetic is one of the prime goal of the orthodontic treatment. It is represented by the word of harmony or balance. There is no absolute esthetic norm but it is important to study about it in orthodontic and orthognatic surgical treatment planning. The purpose of this study is to obtain the norm of Korean female adolescents who were candidates of 1986, 1987 Miss Korea Beauty Contest. The 77 individual samples were selected and studied by cephalometric analysis. Obtained results were as follows: 1 Korean esthetic norm was obtained. 2. Simple correlation coefficient was obtained between each measurements. 3. Holdaway ratio of Korean beauty was 3.3 : 1. 4. To compare with caucasian, profile of Korean beauty had less prominant nose, more prominant lip and deeper sulcus depth.
International journal of advanced smart convergence
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v.7
no.4
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pp.40-49
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2018
We propose a more stable robust recognition algorithm which detects faces reliably even in cases where there are changes in lighting and angle of view, as well it satisfies efficiency in calculation and detection performance. We propose detects the face area alone after normalization through pre-processing and obtains a feature vector using (PCA). The feature vector is applied to LDA and using Euclidean distance of intra-class variance and inter class variance in the 2nd dimension, the final analysis and matching is performed. Experimental results show that the proposed method has a wider distribution when the input image is rotated $45^{\circ}$ left / right. We can improve the recognition rate by applying this feature value to a single algorithm and complex algorithm, and it is possible to recognize in real time because it does not require much calculation amount due to dimensional reduction.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.16
no.4
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pp.67-74
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2020
As the information age develops, Online education and Non-face-to-face work are becoming common. Telecommuting such as tele-education and video conferencing through the application of information technology is also becoming common due to the COVID-19. Unexpected information leakage can occur online when the company conducts work remotely or holds meetings. A system to authenticate users is needed to reduce information leakage. In this study, there are various ways to authenticate remote access users. By applying burn authentication using a biometric system, a method to identify users is proposed. The method used in the study was studied the main component analysis method, which recognizes several characteristics in facial recognition and processes interrelationships. It proposed a method that can be easily utilized without additional devices by utilizing a camera connected to a computer by authenticating the user using the shape and characteristics of the face by using the PCA method.
Hossain, S.M. Emdad;Fageeri, Sallam Osman;Soosaimanickam, Arockiasamy;Kausar, Mohammad Abu;Said, Aiman Moyaid
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.7
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pp.165-170
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2022
Lying is nuisance to all, and all liars knows it is nuisance but still keep on lying. Sometime people are in confusion how to escape from or how to detect the liar when they lie. In this research we are aiming to establish a dynamic platform to identify liar by using video analysis especially by calculating the ratio of changes in their appearance when they lie. The platform will be developed using a machine learning algorithm along with the dynamic classifier to classify the liar. For the experimental analysis the dataset to be processed in two dimensions (people lying and people tell truth). Both parameter of facial appearance will be stored for future identification. Similarly, there will be standard parameter to be built for true speaker and liar. We hope this standard parameter will be able to diagnosed a liar without a pre-captured data.
Gendered innovations is a term used by policy makers and academics to refer the process of creating better research and development (R&D) for both men and women. In this paper, we analyze the literatures in image and speech signal processing that can be used in ICT, examine the importance of gendered innovations through case study. Therefore the latest domestic and foreign literature related to image and speech signal processing based on gender research is searched and a total of 9 papers are selected. In terms of gender analysis, research subjects, research environment, and research design are examined separately. Especially, through the case analysis of algorithms of the elderly voice signal processing, machine learning, machine translation technology, and facial gender recognition technology, we found that there is gender bias in existing algorithms, and which leads to gender analysis is required. We also propose a gendered innovations method integrating sex and gender analysis in algorithm development. Gendered innovations in ICT can contribute to the creation of new markets by developing products and services that reflect the needs of both men and women.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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