This Study aims to analyze the factors for the success of commercialization of the facial extraction and recognition image security information system of the domestic companies in Korea. As the results of the analysis, the internal factors for the success of commercialization of the facial extraction and recognition image security information system of the company were found to include (1) Holding of technology for close range facial recognition, (2) Holding of several facial recognition related patents, (3) Preference for the facial recognition security system over the fingerprint recognition and (4) strong volition of the CEO of the corresponding company. On the other hand, the external environmental factors for the success were found to include (1) Extensiveness of the market, (2) Rapid growth of the global facial recognition market, (3) Increased demand for the image security system, (4) Competition in securing of the engine for facial extraction and recognition and (5) Selection by the government as one of the 100 major strategic products.
Objectives : Among the assessment tools for evaluating facial function, the House-Brackmann scale is used as a standard tool, but it has some shortcomings. The Sunnybrook Facial Grading System can assess the after effects of facial palsy and facial movement by each part of the face. By understanding the application state of this Sunnybrook Facial Grading System, we intend to analyze the relationship between House-Brackmann scale score and Sunnybrook Facial Grading System score so that we can examine the advantages of the Sunnybrook Facial Grading System as a more accurate tool. Methods : We screened both inpatients and outpatients who visited the Facial Palsy Center at Kyung Hee University Hospital for Korean medical treatment and were evaluated with the Sunnybrook Facial Grading System from December 2015 to October 2016. A total of 159 out of 166 patients were studied, including basic characteristics and missing data. We used descriptive statistics for general features of patients and SPSS Ver.18 for statistical analysis. Results : House-Brackmann scale and Sunnybrook Facial Grading System have high negative correlation through Pearson Correlation Coefficient with a score of -0.884. Analyzing outlier data resulting from relation analysis between the House-Brackmann scale and the Sunnybrook Facial Grading System showed many outliers when the damaged state of each part of the face is different. Conclusion : Sunnybrook Facial Grading System can make up for faults of the House-Brackmann scale, which is inferior in accuracy when each damage status of each part of the face is different. Sunnybrook Facial Grading System performs a detailed assessment of facial function and sequelae of facial palsy easier than the House-Brackmann scale.
본 논문에서는 복합 칼라정보와 얼굴의 기하학적 정보를 이용한 인터넷 기반 얼굴관상해석 및 자동 얼굴 컨텐츠 생성시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 YCbCr과 YIQ 칼라모델의 Cr과 I 성분의 논리곱 연산처리로 얼굴영역을 검출하였다. 검출한 얼굴영역에서 얼굴의 기하학적 정보로부터 얼굴 특징자를 추출 하였으며 각 특징자들을 세부 분류하여 얼굴 관상을 해석하도록 하였다. 또한 제안한 시스템은 추출과 분류된 특징자로부터 개인의 얼굴에 가장 적합한 얼굴 아바타 컨텐츠를 자동 생성할 수 있게 하였다. 실험결과 제안한 방법은 기존의 얼굴인식 방법에 비해 실시간 얼굴검출과 인식은 물론 정량적인 얼굴관상해석과 자동 얼굴 아바타 생성이 가능하였다.
In the last decade, face analysis, e.g. face detection, face recognition, facial expression recognition, is a very lively and expanding research field. As computer animated agents and robots bring a social dimension to human computer interaction, interest in this research field is increasing rapidly. In this paper, we introduce an artificial emotion mimic system which can recognize human facial expressions and also generate the recognized facial expression. In order to recognize human facial expression in real-time, we propose a facial expression classification method that is performed by weak classifiers obtained by using new rectangular feature types. In addition, we make the artificial facial expression using the developed robotic system based on biological observation. Finally, experimental results of facial expression recognition and generation are shown for the validity of our robotic system.
끊임없는 경쟁과 발전을 요구하는 현대사회에는 다양한 스트레스가 존재하고 그 스트레스는 많은 경우 인물의 표정과 언어로 표현된다. 따라서 스트레스는 표정과 언어 분석을 통하여 측정할 수 있으며, 이를 효율적으로 관리하기 위한 시스템 개발이 필요하다. 본 연구에서는 표정과 언어 감성 분석을 통하여 스트레스를 측정할 수 있는 시스템을 제안한다. 인물의 표정과 언어 감성을 분석하여 주요 감성값 기준으로 스트레스 지수를 도출하고 표정과 언어의 일치성을 기준으로 통합 스트레스 지수를 도출하는 스트레스 측정 방법을 제안한다. 스트레스 측정기법을 통한 정량화, 일반화는 다수의 연구자가 객관적인 기준으로 스트레스 지수를 평가할 수 있도록 할 수 있다.
Objectives : The purpose of this study was to assess the reproducibility of measurement of facial skin furrows using a facial skin photographing system. Methods : Subjects were 19 patients who visited the department of acupuncture and moxsibustion, at the hospital of Oriental medical college, at Daegu Haany University for the cosmetic acupuncture treatment during August 2007 to 31th August 2007. The facial skin photograph of each participant was analyzed a total of six times in two days using DM-3(a facial skin photographing system). The square and counts of skin furrows were also measured for each one. As the statistical method, Pearson's correlation coefficient and repeated measured ANOVA were used. Results : The Pearson's correlation coefficient, it showed significantly high correlation in both the square and count of skin furrows for each analysis time. Repeated measured ANOVA showed no significant differences among analyses in both square and count of skin furrows. Conclusions : This study reveales that the measurement of the count and square of facial skin furrows by facial skin photograph analysis has high reproducibility. DM-3(a facial skin photographing system) can be useful for the evaluation of facial skin furrows in facial cosmetic acupuncture.
New image coding system for facial images called 'Knowledge-based image coding' is described, in which input image is analyzed and output image is synthesized using analysis results. Analysis and synthesis method of facial expressions are presented. Synthesis rules are determined on the basis of facial muscles and are also used in analysis process to produce a faithful reconstruction of the original image. A number of examples are shown.
Understanding of human emotion has a high importance in interaction between human and machine communications systems. The most expressive and valuable way to extract and recognize the human's emotion is by facial expression analysis. This paper presents and implements an automatic extraction and recognition scheme of facial expression and emotion through still image. This method has three main steps to recognize the facial emotion: (1) Detection of facial areas with skin-color method and feature maps, (2) Creation of the Bezier curve on eyemap and mouthmap, and (3) Classification and distinguish the emotion of characteristic with Hausdorff distance. To estimate the performance of the implemented system, we evaluate a success-ratio with emotional face image database, which is commonly used in the field of facial analysis. The experimental result shows average 76.1% of success to classify and distinguish the facial expression and emotion.
This paper considers Japanese political interviews to integrate conversation and facial expression analysis. The behaviors of political leaders will be disclosed by analyzing questions and responses by using the turn-taking system in conversation analysis. Additionally, audiences who cannot understand verbal expressions alone will understand the psychology of political leaders by analyzing their facial expressions. Integral analyses promote understanding of the types of facial and verbal expressions of politicians and their effect on public opinion. Politicians have unique techniques to convince people. If people do not know these techniques and ways of various expressions, they will become confused, and politics may fall into populism as a result. To avoid this, a complete understanding of verbal and non-verbal behaviors is needed. This paper presents two analyses. The first analysis is a qualitative analysis that deals with Prime Minister Shinzō Abe and shows that differences between words and happy facial expressions occur. That result indicates that Abe expresses disgusted facial expressions when faced with the same question from an interviewer. The second is a quantitative multiple regression analysis where the dependent variables are six facial expressions: happy, sad, angry, surprised, scared, and disgusted. The independent variable is when politicians have a threat to face. Political interviews that directly inform audiences are used as a tool by politicians. Those interviews play an important role in modelling public opinion. The audience watches political interviews, and these mold support to the party. Watching political interviews contributes to the decision to support the political party when they vote in a coming election.
Facial expression recognition is an intensive research area for designing Human Computer Interfaces. In this work, we present a new facial expression recognition system utilizing Enhanced Independent Component Analysis (EICA) for feature extraction and discrete Hidden Markov Model (HMM) for recognition. Our proposed approach for the first time deals with sequential images of emotion-specific facial data analyzed with EICA and recognized with HMM. Performance of our proposed system has been compared to the conventional approaches where Principal and Independent Component Analysis are utilized for feature extraction. Our preliminary results show that our proposed algorithm produces improved recognition rates in comparison to previous works.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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