Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.49
no.1
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pp.81-87
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2012
The current defacing method for keeping an anonymity of brain images damages the integrity of a precise brain analysis due to over removal, although it maintains the patients' privacy. A novel method has been developed to create an anonymous face model while keeping the voxel values of an image exactly the same as that of the original one. The method contains two steps: construction of a mockup brain template from ten normalized brain images and a substitution of the mockup brain to the brain image. A level set segmentation algorithm is applied to segment a scalp-skull apart from the whole brain volume. The segmented mockup brain is coregistered and normalized to the subject brain image to create an anonymous face model. The validity of this modification is tested through comparing the intensity of voxels inside a brain area from the mockup brain with the original brain image. The result shows that the intensity of voxels inside from the mockup brain is same as ones from an original brain image, while its anonymity is guaranteed.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.4
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pp.19-30
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2009
In this paper, We propose a method with which we can detect facial components and face in input image. We use eye map and mouth map to detect facial components using eyes and mouth. First, We find out eye zone, and second, We find out color value distribution of skin region using the color around the eye zone. Skin region have characteristic distribution in YCbCr color space. By using it, we separate the skin region and background area. We find out the color value distribution of the extracted skin region and extract around the region. Then, detect mouth using mouthmap from extracted skin region. Proposed method is better than traditional method the reason for it comes good result with accurate mouth region.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.47
no.5
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pp.183-191
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2010
Unique and invariant biometric characteristics have been used for secure user authentication. Storing original biometric data is not acceptable due to privacy and security concerns of biometric technology. In order to enhance the security of the biometric data, the cancelable biometrics was introduced. Using revocable and non-invertible transformation, the cancelable biometrics can provide a way of more secure biometric authentication. In this paper, we present a new cancelable bits extraction method for the facial data. For the feature extraction, the Subpattern-based Principle Component Analysis (PCA) is adopted. The Subpattern-based PCA divides a whole image into a set of partitioned subpatterns and extracts principle components from each subpattern area. The feature extracted by using Subpattern-based PCA is discretized with a helper data based method. The elements of the obtained bits are evaluated and ordered according to a measure based on the fisher criterion. Finally, the most discriminative bits are chosen as the biometric bits string and used for authentication of each identity. Even if the generated bits string is compromised, new bits string can be generated simply by changing the helper data. Because, the helper data utilizes partial information of the feature, the proposed method does not reveal privacy sensitive biometric information of the user. For a security evaluation of the proposed method, a scenario in which the helper is compromised by an adversary is also considered.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.47
no.1
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pp.83-90
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2010
Cancelable biometrics is a robust and secure biometric recognition method using revocable biometric template in order to prevent possible compromisation of the original biometric data. In this paper, we present a new cancelable bits extraction method for the facial data. We use our previous cancelable feature template for the bits extraction. The adopted cancelable template is generated from two different original face feature vectors extracted from two different appearance-based approaches. Each element of feature vectors is re-ordered, and the scrambled features are added. With the added feature, biometric bits string is extracted using helper data based method. In this technique, helper data is generated using statistical property of the added feature vector, which can be easily replaced with straightforward revocation. Because, the helper data only utilizes partial information of the added feature, our proposed method is a more secure method than our previous one. The proposed method utilizes the helper data to reduce feature variance within the same individual and increase the distinctiveness of bit strings of different individuals for good recognition performance. For a security evaluation of our proposed method, a scenario in which the system is compromised by an adversary is also considered. In our experiments, we analyze the proposed method with respect to performance and security using the extended YALEB face database
Background: This study assessed anticipatory dental anxiety levels among 8- to 12-year-old children based on subjective and physiological measures and their correlation. The variations in anxiety based on sex, age, temperament, and academic performance were evaluated. Methods: An observational study was conducted in 60 children recruited from the waiting room over a 6-month period. The operator recorded subjective anxiety in the children using a novel visual facial anxiety scale. The operator also noted the demographic details and child's temperament using the nine dimensions of the Thomas and Chess criteria, and graded children as "easy," "slow to warm-up," and "difficult." The academic performance of the children was graded (parental ratings) on a five-point Likert scale. Physiological variables (heartrate [HR], oxygen saturation[SpO2], and blood pressure [BP]) were recorded by another evaluator. The correlation between anxiety levels and physiological variables was also assessed. The effects of age, sex, temperament, and academic performance on anxiety were evaluated. Results: The study included 60 children aged 8-12 years, including 36 boys and 24 girls. Seventy percent of children had mild to moderate levels of pre-extraction anxiety, while 30% of children demonstrated high anxiety. A significant positive correlation was noted between anxiety levels and HR (rs = 0.477, P < 0.001⁎) and systolic BP (rs = 0.294, P < 0.05), while a significant but inverse correlation was observed with SpO2 (rs = -0.40, P < 0.05). Anxiety did not influence diastolic BP. Children with difficult temperament and poor academic performance had significantly higher anxiety. Conclusion: A high percentage (70%) of children aged 8-12 years had mild to moderate anxiety prior to the extraction procedure. Increased HR, systolic BP, and reduced SpO2 were significantly associated with high levels of anticipatory dental anxiety. Pre-extraction anxiety was significantly related to the temperament and scholastic performance.
This paper proposes a scalable face recognition method for unconstrained face databases, and shows a simple experimental result. Existing face recognition research usually has focused on improving the recognition rate in a constrained environment where illumination, face alignment, facial expression, and background is controlled. Therefore, it cannot be applied in unconstrained face databases. The proposed system is face feature extraction algorithm for unconstrained face recognition. First of all, we extract the area that represent the important features(landmarks) in the face, like the eyes, nose, and mouth. Each landmark is represented by a high-dimensional LBP(Local Binary Pattern) histogram feature vector. The multi-scale LBP histogram vector corresponding to a single landmark, becomes a low-dimensional face feature vector through the feature reduction process, PCA(Principal Component Analysis) and LDA(Linear Discriminant Analysis). We use the Rank acquisition method and Precision at k(p@k) performance verification method for verifying the face recognition performance of the low-dimensional face feature by the proposed algorithm. To generate the experimental results of face recognition we used the FERET, LFW and PubFig83 database. The face recognition system using the proposed algorithm showed a better classification performance over the existing methods.
Choi, Jae Ho;Choe, Joon;Kim, Young Hwan;Yun, Sung Ho;Kim, Young Soo;Choi, Young Woong
Archives of Plastic Surgery
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v.34
no.6
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pp.777-784
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2007
Purpose: For a minor degree of mandibular prognathism, mandibular anterior segmental osteotomy (ASO), usually extracting the bilateral premolars, has been performed frequently to correct malocclusion of the anterior teeth. Preoperative planning using cephalometry and a dental model is very important for such a orthognathic surgery. Depending on the specific preoperative mock surgery with the dental model, ASO, with ipsilateral unitooth extraction, is defined to be feasible and performed for ten patients. The comparisons of its preoperative and postoperative analysis of clinical photographs, dental casts, and lateral cephalograms, for soft tissue profiles, skeletal and dental relationships are described in the following, and its clinical applications are noted. Methods: From March 1, 2004, to March 31, 2006, We performed 10 mandibular ASO by extraction of ipsilateral unitooth to improve their lower facial profiles and the lip relationships. Patient age ranged from 19 to 33 years, with a mean age of 25.6 years. Two were males and eight were females. Results: All patients were satisfied with aesthetic and occlusal changes postoperatively. Significant and persistent decrease in the SNB and interincisal angle were observed in the postoperative cephalometries. The soft tissue profiles also were improved and near Ricketts's esthetic line. Other combined procedures include nine genioplasties, two rhinoplasties, and one blepharoplasty. One patient complained of transient unilateral inferior mental nerve paresthesia. There were no other significant complications or relapses throughout the follow-up period(6-20 months). Conclusion: Mandibular ASO, extracting the ipsilateral unitooth, was performed for ten patients to correct mild mandibular prognathism. The amount of setback of the mandibular anterior portion was 2 to 3 mm, and satisfactory results were obtained combined with genioplasties.
The purpose of this article is to introduce a new virtual orthodontic treatment (VOT) system, which can be used to construct three-dimensional (3D) virtual models, establish a 3D virtual setup, enable the placement of the virtual brackets at the predetermined position, and fabricate the transfer jig with a customized bracket base for indirect bonding (IDB) using the stereolithographic technique. A 26-year-old woman presented with anterior openbite, crowding in the upper and lower arches, and narrow and tapered upper arch, despite having an acceptable profile and balanced facial proportion. The treatment plan was rapid palatal expansion (RPE) without extraction. After 10 days of RPE, sufficient space was obtained for decrowding. After a 10-week retention period, accurate pretreatment plaster models were obtained using silicone rubber impression. IDB was performed according to the protocol of the VOT system. Crowding of the upper and lower arches was effectively resolved, and anterior openbite was corrected to normal overbite. Superimposition of the 3D virtual setup models (3D-VSM) and post-treatment 3D virtual models showed that the latter deviated only slightly from the former. Thus, the use of the VOT system helped obtain an acceptable outcome in this case of mild crowding treated without extraction. More cases should be treated using this system, and the pre- and post-treatment virtual models should be compared to obtain feedback regarding the procedure; this will support doctors and dental laboratory technicians during the learning curve.
Mandibular fractures have higher incidence rate compared to facial bone fractures because of relatively prominent form. Specially, mandibular angle fractures were known as common fracture site because of morphological anatomic structure. The mandibular third molar appears to be the most frequent impacted tooth. The mandibular third molar have influence on mandibular angle fractures according to it's eruption state. Also, the mandibular angle fracture including the third molar may influence on post operative infection whether the third molar is in impacted or extracted state when reduction of fracture site is operated. The presence or absence and degree of impaction of the mandibular third molar were assessed for each patient and were related to the occurrence of the mandibular angle fracture. The extraction or non extraction of the mandibular third molar were related to the occurrence of the post operative infection in the reduction of mandibular angle fractures. In the presence of mandibular third molar, the possibility of mandibular angle fractures were relatively common. When viewing the mandibular third molar at occlusal plane, the possibility of mandibular angle fractures were high in the class C group. The possibility of mandibular angle fractures were high in the mesial angulation and partial impaction. There was a statistically significant difference(P<0.05). In complete erupted mandibular third molar, the possibility of post operative infection occurs quite often, but there was no statistical significant difference(P>0.05). In the extracted or non extracted of mandibular third molar, the post operative infection showed no statistical significant difference(P>0.05). With the results mentioned above, mandibular third molar was significantly more susceptible to mandibular angle fracture. In the reduction of mandibular angle fracture, it was recommended that mandibular third molar should be extracted especially in case of pericoronitis, periodontitis and other infections.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.43
no.2
s.308
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pp.63-71
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2006
Denoising and reconstruction of color images are extensively studied in the field of computer vision and image processing. Especially, denoising and reconstruction of color face images are more difficult than those of natural images because of the structural characteristics of human faces as well as the subtleties of color interactions. In this paper, we propose a denoising method based on PCA reconstruction for removing complex color noise on human faces, which is not easy to remove by using vectorial color filters. The proposed method is composed of the following five steps: training of canonical eigenface space using PCA, automatic extraction of facial features using active appearance model, relishing of reconstructed color image using bilateral filter, extraction of noise regions using the variance of training data, and reconstruction using partial information of input images (except the noise regions) and blending of the reconstructed image with the original image. Experimental results show that the proposed denoising method maintains the structural characteristics of input faces, while efficiently removing complex color noise.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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