본 연구에서는 3차원 영상처리와 노팅험 스케일을 이용하여 안면마비 평가 시스템을 개발하였다. 시스템은 측정부, 영상처리부, 연산부, 그리고 안면마비 평가 및 출력부로 구성되어 있다. 두 개의 웹캠을 사용하여 안면부의 8곳에 부착된 마커의 3차원 위치를 계산하였으며, 이를 이용하여 노팅험 스케일을 계산하고 화면에 보여준다. 피험자의 자세변화와 측정방식이 노팅험 스케일에 미치는 영향을 조사하였다. 측정방식은 2차원과 3차원을 비교하였으며, 피험자자세는 정면응시와 $11^{\circ}$ 측면응시를 비교하였다. 측면응시한 피험자를 2차원 방식으로 측정한 경우의 오차가 가장 컸다. 3차원 측정방식이 피험자의 자세변화에 따른 오차에 가장 덜 민감하였다.
In this paper, we present a new approach to detect and recognize human face in the image from vision camera equipped on the mobile robot platform. Due to the mobility of camera platform, obtained facial image is small and pose-various. For this condition, new algorithm should cope with these constraints and can detect and recognize face in nearly real time. In detection step, ‘coarse to fine’ detection strategy is used. Firstly, region boundary including face is roughly located by dual ellipse templates of facial color and on this region, the locations of three main facial features- two eyes and mouth-are estimated. For this, simplified facial feature maps using characteristic chrominance are made out and candidate pixels are segmented as eye or mouth pixels group. These candidate facial features are verified whether the length and orientation of feature pairs are suitable for face geometry. In recognition step, pseudo-convex hull area of gray face image is defined which area includes feature triangle connecting two eyes and mouth. And random lattice line set are composed and laid on this convex hull area, and then 2D appearance of this area is represented. From these procedures, facial information of detected face is obtained and face DB images are similarly processed for each person class. Based on facial information of these areas, distance measure of match of lattice lines is calculated and face image is recognized using this measure as a classifier. This proposed detection and recognition algorithms overcome the constraints of previous approach [15], make real-time face detection and recognition possible, and guarantee the correct recognition irregardless of some pose variation of face. The usefulness at mobile robot application is demonstrated.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권5호
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pp.1690-1710
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2014
In this paper, we propose the rapid implementation of a 3-dimensional (3D) facial reconstruction from a single frontal face image and introduce a design for its application on a mobile device. The proposed system can effectively reconstruct human faces in 3D using an approach robust to lighting conditions, and a fast method based on a Canonical Correlation Analysis (CCA) algorithm to estimate the depth. The reconstruction system is built by first creating 3D facial mapping from a personal identity vector of a face image. This mapping is then applied to real-world images captured with a built-in camera on a mobile device to form the corresponding 3D depth information. Finally, the facial texture from the face image is extracted and added to the reconstruction results. Experiments with an Android phone show that the implementation of this system as an Android application performs well. The advantage of the proposed method is an easy 3D reconstruction of almost all facial images captured in the real world with a fast computation. This has been clearly demonstrated in the Android application, which requires only a short time to reconstruct the 3D depth map.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제3권4호
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pp.283-288
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2001
In this paper, we proposed a method for extracting facial characteristics of human being in an image. Given a pair of gray level sample images taken with and without human being, the face of human being is segmented from the image. Noise in the input images is removed with the help of Gaussian filters. Edge maps are found of the two input images. The binary edge differential image is obtained from the difference of the two input edge maps. A mask for face detection is made from the process of erosion followed by dilation on the resulting binary edge differential image. This mask is used to extract the human being from the two input image sequences. Features of face are extracted from the segmented image. An effective recognition system using the discrete wave let transform (DWT) is used for recognition. For extracting the facial features, such as eyebrows, eyes, nose and mouth, edge detector is applied on the segmented face image. The area of eye and the center of face are found from horizontal and vertical components of the edge map of the segmented image. other facial features are obtained from edge information of the image. The characteristic vectors are extrated from DWT of the segmented face image. These characteristic vectors are normalized between +1 and -1, and are used as input vectors for the neural network. Simulation results show recognition rate of 100% on the learned system, and about 92% on the test images.
최근 딥러닝 기반의 얼굴 합성 연구는 전체적인 스타일이나 헤어, 안경, 화장과 같은 요소를 포함하는 매우 사실적인 얼굴을 생성하는 결과를 보인다. 그러나 피부의 미세 구조와 같은 매우 세부적인 수준의 얼굴은 생성하지 못한다. 본 논문에서는 이러한 한계점을 극복하고자 한 장의 얼굴 라벨 영상으로부터 피부 미세 요소의 종류와 강도 조절을 통해 더욱 사실적인 얼굴 영상을 합성하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 Image-to-Image Translation 방법인 Pix2PixHD를 이용해 얼굴 영역과 피부 요소인 주름, 모공, 홍조가 표시된 라벨 영상을 변환하여 미세 요소가 추가된 얼굴 영상을 생성한다. 피부 요소 영역을 조절한 라벨 영상을 다양하게 생성함으로써 이에 대응하는 미세한 피부 요소가 반영된 다양한 사실적인 얼굴 영상을 생성할 수 있음을 실험을 통해 보인다.
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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제34권6호
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pp.622-627
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2008
In orthognathic surgery, precise analysis and diagnosis are essential for successful results. In facial asymmetric patient, traditional 2D image analysis has been used by lateral and P-A Cephalometric view, Skull PA, Panorama, Submentovertex view etc. But clinicians sometimes misdiagnose because they cannot find exact landmark due to superimposition, moreover image can be magnified and distorted by projection technique or patient's skull position, when using these analysis and method. For overcome these defects, analysis by using of 3D CT has been introduced. In this way we can analysis precisely by getting the exact image free of artifact and finding exact landmark with no interruption of superimposition. So we want to review of relationship between various skeletal landmarks of mandible or cranial base and facial asymmetry by predictable analysis using 3D CT. We select the cases of the patients who visited our department for correction of facial asymmetry during 2003-2007 and who were taken image of 3D CT for diagnosis. 3D CT images were reconstructed to 3D image by using V-Work program (Cybermed Inc., Seoul, Korea). And we analysis the relationship between facial asymmetry and various affecting factor of skeletal pattern. The mandibular ramus hight difference between right and left was most affecting factor that express facial asymmetry. And in this research, there was no relationship between cranial base and facial asymmetry. The angulation between facial midline and mandibular ramus divergency has significant relationship with facial asymmetry
The purposes of this study were to find out any significants among somatotypes and face types and importance of image making to successful students' life. The respondents were composed of 181 males and 160 females. It consists of total 29 items including the facial features, personality expression methods, characteristics of body shapes, image making, colors and neckline and their responses were measured with Likert 5-point scale. For data analysis, descriptive statistics, cross-tabulation analysis including $Χ^2$-test and frequency analysis were used. As the results, 47% of male students and 28% of female students responded they were satisfied with their own facial types. 32% of male students and all female students were not satisfied with their own body shapes and fashion depends on accessories like hat, sunglasses, boots and necklace rather than dress itself. All male and female students were not satisfied with their body shapes and recognized the importance of image. They answered that they change image if someone advices their image and it suggests that information and intellectual needs of image making are required and approach to efficient methods of image making is needed.
본 논문에서는 얼굴 영역 수술용 네비게이션을 위한 스테레오 비전과 CT 영상을 이용하여 환자-영상 간 정합(Image to patient registration) 알고리즘의 성능을 평가한다. 환자 영상 간 정합은 스테레오 비전 영상의 특징점 추출과 이를 통한 3차원 좌표 계산, 3차원 좌표와 3차원 CT 영상과의 정합 과정을 거친다. 스테레오 비전 영상에서 3가지 얼굴 특징점 추출 방법과 3가지 정합 방법을 사용하여 생성될 수 있는 5가지 조합 중 정합 정확도가 가장 높은 방법을 평가한다. 또한 머리의 회전에 따라 환자 영상 간 정합의 정확도를 비교한다. 실험을 통해 머리의 회전 각도가 약 20도의 범위 내에서 Active Appearance Model과 Pseudo Inverse Matching을 사용한 정합의 정확도가 가장 높았으며, 각도가 20도 이상일 경우 Speeded Up Robust Features와 Iterative Closest Point를 사용하였을 때 정합 정확도가 높았다. 이 결과를 통해 회전각도가 20도 범위 내에서는 Active Appearance Model과 Pseudo Inverse Matching 방법을 사용하고, 20도 이상의 경우 Speeded Up Robust Features와 Iterative Closest Point를 이용하는 것이 정합의 오차를 줄일 수 있다.
This paper presents a highly fast and accurate facial region extraction method by using the skin-color-reference map and motion information. First, we construct the robust skin-color-reference map and eliminate the background in image by this map. Additionally, we use the motion information for accurate and fast detection of facial region in image sequences. Then we further apply region growing in the remaining areas with the aid of proposed criteria. The simulation results show the improvement in execution time and accurate detection.
칼라 영상을 이용한 감정 인식 기술은 사회의 여러 분야에서 필요성이 대두되고 있음에도 불구하고 인식 과정의 어려움으로 인해 풀리지 않는 문제로 남아있다. 특히, 얼굴 영상을 이용한 감정 인식 기술은 많은 응용이 가능하기 때문에 개발의 필요성이 증대되고 있다. 얼굴 영상을 이용하여 감정을 인식하는 시스템은 매우 다양한 기법들이 사용되는 복합적인 시스템이다. 따라서, 이를 설계하기 위해서는 얼굴 영상 분석, 특징 벡터 추출 및 패턴 인식 등 다양한 기법의 연구가 필요하다. 본 논문에서 이전에 연구된 얼굴 영상 기법들을 바탕으로 한 새로운 감정 인식 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 감정 분석에 적합한 퍼지 이론을 바탕으로 한 퍼지 분류기를 이용하여 감정을 인식한다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위해 평가데이터 베이스가 구축되었으며, 이를 통해 제안된 시스템의 성능을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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