본 논문은 포즈가 취해진 얼굴의 정확한 특징점 추출을 위하여 적응적인 평균 모양 방법을 이용한 ASM(Active Shape Model)을 제안한다. ASM은 사람 얼굴의 모양을 모델링하기 위하여 통계학상의 모양 모델을 이용한다. 통계학상의 모양 모델의 평균 모양은 입력 영상의 얼굴 포즈와 관계없이 하나로 고정되어 있으며, 이는 모양 모델 제한 조건 검사 및 복원과정에서 잘못된 결과를 만드는 원인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 입력 영상의 얼굴 모양에 적응적인 평균 모양을 제안하며, 실험을 통해 제안한 방법이 고정된 평균 모양 방법의 문제를 해결하고 특징점 추출 성능을 향상시킴을 보였다.
3-D 모델 기반 부호화 시스템에서 특징점 추출과 영상합성에 대하여 연구하였다. 얼굴의 특징점들은 영상처리 기술들과 얼굴에 대한 사전지식을 이용하여 자동적으로 추출된다. 추출된 얼굴의 특징점들을 이용하여 얼굴에 정합된 철선 프레임을 특징점의 움직임에 따라 변형시킨다. 변형된 철선 프레임 위에 초기 정면 영상의 질감을 매핑함으로써 합성영상이 만들어진다. 실험결과, 합성영상은 부자연스러움이 거의 나타나지 않았다.
The statistical analysis of the feature extraction and the neural networks are proposed to recognize a human face. In the preprocessing step, the normalized skin color map with Gaussian functions is employed to extract the region efface candidate. The feature information in the region of face candidate is used to detect a face region. In the recognition step, as a tested, the 360 images of 30 persons are trained by the backpropagation algorithm. The images of each person are obtained from the various direction, pose, and facial expression, Input variables of the neural networks are the feature information that comes from the eigenface spaces. The simulation results of 30 persons show that the proposed method yields high recognition rates.
Face Detection is an essential first step of the face recognition, and this is significant effects on face feature extraction and the effects of face recognition. Face detection has extensive research value and significance. In this paper, we present and analysis the principle, merits and demerits of the classic AdaBoost face detection and ASM algorithm based on point distribution model, which ASM solves the problems of face detection based on AdaBoost. First, the implemented scheme uses AdaBoost algorithm to detect original face from input images or video stream. Then, it uses ASM algorithm converges, which fit face region detected by AdaBoost to detect faces more accurately. Finally, it cuts out the specified size of the facial region on the basis of the positioning coordinates of eyes. The experimental result shows that the method can detect face rapidly and precisely, with a strong robustness.
Skeletal Class III malocclusion is a relatively common form of malocclusion in Korea. In borderline cases where only mild skeletal discrepancy exists and if worsening of the facial profile is expected as a result of premolar extraction, mandibular full arch distalization with miniscrews is the treatment of choice. The purpose of this study was to investigate the pattern of tooth movement and evaluate the stability of mandibular full arch distalization and to identify correlation between stability and factors such as initial skeletal pattern, dental changes during treatment and alveolar bone in symphysis region using lateral cephalograms.
Anterior open bite and transverse discrepancy are often accompanied by hyperdivergent skeletal patterns. In addition, degenerative joint disorders and vertical maxillary excess contribute to an unfavorable convex facial profile with a retruded chin. Correction of this complex three-dimensional problem with orthodontic treatment alone is considered challenging owing to anatomical limitations. Moreover, a history of orthodontic treatment with premolar extraction makes retreatment difficult. This case report illustrates the application of a maxillary tissue bone-borne expander and biocreative reverse curve system in a 23-year-old female patient with a severe anterior open bite and transverse discrepancy who underwent orthodontic treatment with four premolar extractions. By setting the treatment target under precise diagnosis and using appropriate appliances, a satisfactory treatment result could be achieved without orthognathic surgery.
교정치료를 목적으로 한 하악 전치의 발거는 교합에 부정적인 영향을 끼치는 것으로 여겨져 왔으나 적절히 사용한 경우에 부정교합 치료의 한 방향으로써 선택적으로 사용될 수 있다. 대개 총생에 대한 치료는 비발치와 4개의 소구치 발거 사이에 선택하는 경향이 있다. 총생이 있는 하악 전치의 치료를 위한 다양한 접근 방법은 구치의 원심이동, 견치의 외측이동, 전치의 순측이동, 인접면 법랑질 삭제, 소구치 발거, 한 개 또는 두 개의 전치 발거 및 이상의 복합적인 방법들이 있다. 전치의 발거는 총생이 있거나 전치부 치아크기의 불일치 및 상악 전치의 선천적인 소실이나 이소성 맹출 등에 의해 발거한 경우에 조화를 위해서이다. 하지만 수직피개가 크고 공간이 있는 경우는 피해야 하며 전치부 수직피개의 증가는 흔한 부작용이다. 본 증례에서는 상악 전치부에 심한 총생이 있고 상악 좌측 측절치의 매복과 우측 측절치의 구개측 이소성 맹출로 인해 발거한 경우로써 하악 전치부에도 심한 총생이 있었다. 따라서 요구되는 공간, 안모의 심미성, 전방교합관계, 견치간 폭경, 적은 치아이동, I급 교합관계, 발치시기 및 수직 수평피개 등을 고려하여 하악 양측절치를 발거하였다. 이에 본 증례는 상악 측절치의 매복 및 이소성 맹출을 동반한 상하악 전치부의 심한 총생이 있는 초기 영구치열기의 남아에서 상하악 양측절치를 발거하고 고정식 장치를 사용하여 공간 폐쇄 및 견치 shaping을 통한 교정치료를 하여 양호한 결과를 얻었기에 보고하는 바이다.
This paper describes facial component detection and skew correction algorithm for face recognition. We use a priori knowledge and models about isolated regions to detect eye location from the face image captured in natural office environments. The relations between human face components are represented by several rules. We adopt an edge detection algorithm using sobel mask and 8-connected labelling algorith using array pointers. A labeled image has many isolated components. initially, the eye size rules are used. Eye size rules are not affected much by irregular input image conditions. Eye size rules size, and limited in the ratio between gorizontal and vertical sizes. By the eye size rule, 2 ~ 16 candidate eye components can be detected. Next, candidate eye parirs are verified by the information of location and shape, and one eye pair location is decided using face models about eye and eyebrow. Once we extract eye regions, we connect the center points of the two eyes and calculate the angle between them. Then we rotate the face to compensate for the angle so that the two eyes on a horizontal line. We tested 120 input images form 40 people, and achieved 91.7% success rate using eye size rules and face model. The main reasons of the 8.3% failure are due to components adjacent to eyes such as eyebrows. To detect facial components from the failed images, we are developing a mouth region processing module.
A 10-year-old, intact female Yorkshire terrier was presented with right side facial swelling for 3 days and periocular swelling had progressed over the last 24 hours. On physical examination, periocular and infraorbital swelling were observed around right maxillary region. Severe ocular discharge and protrusion of the 3rd eyelid were observed. The patient was diagnosed as periapical abscess around the root of right upper first molar based on the skull radiography. Affected tooth was extracted using closed technique. Systemic corticosteroid and antibiotic were administrated and topical corticosteroid/antibiotic combination was applied to the right eye six times a day for 10 days. Ten days after tooth extraction, clinical signs were disappeared completely.
얼굴 모양 및 목소리를 이용하는 방법을 포함하여 연령 및 성별을 분류하는 다양한 방법이 연구되고 있다. 그러나 얼굴 기반 방법은 원거리에서 인식률이 급격히 감소하고, 오디오 기반 방법은 잡음이 많은 환경에서는 적용하기 어렵다. 대조적으로 보행 기반 방법은 대상자가 카메라에 촬영만 되면 인식이 가능하다. 기존 연구에서 카메라의 시점은 측면에서만 볼 수 있어서 실제 환경에서 일반 보행과는 현실적으로 차이가 발생했다. 본 연구에서는 일반 보행 데이터를 이용하여 연령과 성별을 분류할 수 있도록 RGB-D 센서로부터 획득된 골격 모델을 이용한 특징 추출 방법을 제안한다. 실험 결과는 제안된 방법이 실제 환경에서 효율적임을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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