Emotion recognition between human and human is done compositely using various features that are face, voice, gesture and etc. Among them, it is a face that emotion expression is revealed the most definitely. Human expresses and recognizes a emotion using complex and various features of the face. This paper proposes hybrid feature extraction for emotions recognition from facial expression. Hybrid feature extraction imitates emotion recognition system of human by combination of geometrical feature based extraction and color distributed histogram. That is, it can robustly perform emotion recognition by extracting many features of facial expression.
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.
지능로봇시스템과 같은 HCI 환경에서 사람의 감정을 인식하기 위한 매개정보인 얼굴영상 기반 정서특징 검출문제는 관련분야의 매우 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 보편화된 시스템 기반에서 임의의 사용자에 대한 정서 인식을 수행하기 위해 사람의 얼굴에서 나타나는 최적의 정서특징을 가장 효율적으로 추출하기 위한 연구로서 본 연구실에서 기존에 제안한 FACS와 AAM을 이용한 Bayesian Network 기반 얼굴표정 인식 시스템을 보완한 Advanced AAM을 기반 얼굴영상 정서 특징을 검출 시스템에 대한 연구를 진행하였다. 이를 수행하기 위하여 정규화된 이미지에서의 Statistical Shape Analysis로서 Advanced AAM과 얼굴 표정 분석 시스템인 FACS를 이용하여, 임의의 사용자에 대한 자동적인 정서특징 검출이 가능하도록 연구를 진행하였다.
본 논문은 모바일 환경에서의 BCG기반 심박 수 측정을 위한 향상된 심박 신호 추출 방법을 제안한다. 우선, 모바일 카메라를 이용하여 사용자의 얼굴을 촬영한 비디오로부터 얼굴 특징과 배경 특징을 동시에 추적함으로써 손 떨림에 의한 영향을 제거한 머리 움직임 신호를 추출한다. 그리고 머리 움직임 신호로부터 심박 신호를 정확하게 분리해내기 위해 신호의 주기성을 계산하는 새로운 방법을 제안한다. 제안 방법은 모바일 얼굴 비디오로부터 강건하게 심박 신호를 추출할 수 있으며, 기존 방법에 비해 보다 정확하게 심박 수 측정(측정 오차가 3-4 bpm 감소)을 할 수 있다.
전통적 교정술식인 edgewise technique으로 치료한 경우 잔여성장, 안모 유형과 발치 여부가 안모고경에 미치는 영향과 요소를 알아보고자 165명을 대상으로 조사하였다. 이 대상군들은 SN-GoGn angle, Frankfort mandibular plane angle, Occluso-mandibular plane angle을 이용하여 수직 비발치군, 수직 발치군, 수평 비발치군, 수평 발치군으로 구분하였다. 치료 전후에 두부계측방사선사진을 계측하고 통계처리하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1.모든 군에서 치료 후의 전하안모고경, 전안모고경, 후안모고경이 유의하게 증가하였으며 상하악 구치고경이 유의하게 증가하였다. 2. 치료 전후의 안모고경 변화에서 수직, 수평 안모 유형 간에 유의한 차이는 인정되지 않았다. 3. 발치군과 비발치군 간의 안모고경 변화는 유의한 차가 없었다. 4. 전하안모고경의 변화량이 성장군에서 상악 구치고경의 변화와, 성인군에서 하악 구치고경의 변화와 유의한 상관성을 보였다. 5. 전하안모고경의 변화량에 영향을 미치는 요소는 뚜렷하지 않았다.
Kim, Ki-Hyun;Chung, Yun-Su;Yoo, Jang-Hee;Ro, Yong-Man
ETRI Journal
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제29권2호
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pp.243-245
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2007
This letter presents a new feature extraction method based on the private energy map (PEM) technique to utilize the energy characteristics of a facial image. Compared with a non-facial image, a facial image shows large energy congestion in special regions of discrete cosine transform (DCT) coefficients. The PEM is generated by energy probability of the DCT coefficients of facial images. In experiments, higher face recognition performance figures of 100% for the ORL database and 98.8% for the ETRI database have been achieved.
Facial feature extraction and tracking are essential steps in human-robot-interaction (HRI) field such as face recognition, gaze estimation, and emotion recognition. Active shape model (ASM) is one of the successful generative models that extract the facial features. However, applying only ASM is not adequate for modeling a face in actual applications, because positions of facial features are unstably extracted due to limitation of the number of iterations in the ASM fitting algorithm. The unaccurate positions of facial features decrease the performance of the emotion recognition. In this paper, we propose real-time facial feature extraction and tracking framework using ASM and LK optical flow for emotion recognition. LK optical flow is desirable to estimate time-varying geometric parameters in sequential face images. In addition, we introduce a straightforward method to avoid tracking failure caused by partial occlusions that can be a serious problem for tracking based algorithm. Emotion recognition experiments with k-NN and SVM classifier shows over 95% classification accuracy for three emotions: "joy", "anger", and "disgust".
본 논문에서는 얼굴영역을 검출하기위해 얼굴 피부색을 보다 효과적으로 모델링하기 위한 피부색 특성을 고려하여 밝기 성분을 제거한 Red, Blue, Green 채널을 모두 사용하는 Hue, Cb, Cg의 M배i-Channel 피부색 모델을 사용한다. 얼굴영역을 분리한 영상에 Harr 웨이블릿을 이용한 에지영상 추출과 얼굴영역의 특징벡터를 구하기 위하여 26개의 특징벡터를 사용한 효율적인 고차 국소 자동 상관함수를 사용하였다. 계산된 특징벡터는 BP 신경망의 학습을 통하여 얼굴인식을 위한 데이터로 사용된다. 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘에 의한 인식률향상과 속도 향상을 입증한다.
Kim, Joong-Hyun;Cho, Ki-Rae;Han, Tae-Sung;Kang, Seong-Soo;Kim, Gon-Hyung;Choi, Seok-Hwa
한국임상수의학회지
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제25권6호
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pp.533-536
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2008
The patient, two-year-old female Maltese dog with recurrent facial cellulitis below the left eye was referred for further investigation to the Veterinary Medical Center, Chungbuk National University. There were no visible dental problems, but extraoral radiographs showed periapical bone lyses on the left maxillary third and fourth premolars. Affected teeth were extracted by closed extraction and communication between some extraction sockets and the facial lesion was confirmed using a periodontal explorer. The facial lesion was treated as open wound. During a followup of 3 weeks, the extraction site and lesion reveal normal healing. In this case, the dog was young and had no clinically significant dental problems, like gingivitis or periodontal pocket. This case suggests that the carnassial abscess occurred secondary to cellulitis.
Objective: This study was performed to investigate buccal facial depth (BFD) changes after extraction and nonextraction orthodontic treatments in post-adolescent and adult female patients, and to explore possible influencing factors. Methods: Twelve and nine female patients were enrolled in the extraction and nonextraction groups, respectively. Changes in BFD in the defined buccal region and six transverse and two coronal measuring planes were measured after registering pretreatment and posttreatment three-dimensional facial scans. Changes in posterior dentoalveolar arch widths were also measured. Treatment duration, changes in body mass index (BMI), and cephalometric variables were compared between the groups. Results: BFD in the buccal region decreased by approximately 1.45 mm in the extraction group, but no significant change was observed in the nonextraction group. In the extraction group, the decrease in BFD was identical between the two coronal measuring planes, whereas this differed among the six transverse measuring planes. Posterior dentoalveolar arch widths decreased in the extraction group, whereas these increased at the second premolar level in the nonextraction group. The treatment duration of the extraction group was twice that of the nonextraction group. No differences were found in BMI and Frankfort horizontal-mandibular plane angle changes between the groups. BFD changes in the buccal region moderately correlated with treatment duration and dental arch width change. Conclusions: BFD decreased in adult female patients undergoing extraction, and this may be influenced by the long treatment duration and constriction of dentoalveolar arch width. However, nonextraction treatment did not significantly alter BFD.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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