The purpose of this investigation were to evaluate facial vortical changes occurring in patients treated orthodontically with first premolar, second remolar and second molar extractions : to compare these changes with those occurring in patients treated orthodontically without extractions : and finally, to evaluate the effects of extractions in facial vortical changes. Cephalometric records of 50 male & female nonextraction patients and 88 male & female extraction patients were obtained from the department of orthodontics at Chosun University, College of Dentistry. The second molar fully erupted pPatients to have little variation according to growth were chosen as the sample for this investigation. For comparisons, the samples of 88 male & female extraction patients were subdivided into 42 first premolar extraction, 24 second premolar extraction, and 22 second molar extraction patients. Fourteen cephalometric measurements were selected to examine whether orthodontic extraction treatment led to vertical changes or not. The pretreatment and posttreatment lateral cephalographs were taken on the same radiographic unit. $SPSS/PC^+$ statistical program was used to compare and to analyze the changes between 'before & after' orthodontic treatment. The results of this study were as follows. 1. There were no statistical significances in any cephalometric measurements between 'before & after' orthodontic treatment regardless of orthodontic extractions for each group. 2. On average, the upper 6 to palatal Plane and the lower 6 to mandibular plane after orthodontic treatment were increased in all group. This means most of orthodontic mechanics are extrusive in nature. Especially, in orthodontic extraction. cases, it may be caused by orthodontic mechanics for space closure and alignments. 3. On average, in the second molar extraction group, the facial vertical dimension was increased after orthodontic treatment. It nay be induced as a result of moving the molars distally to gain enough space to correct the molar relationship and to simultaneously improve the deep bite. 4. There was no statistical significance between orthodontic extractions and facial vertical changes. This means that orthodontic extractions have no influence on facial vortical changes. 5. The cephalometric measurements with statistical significance in ficial vertical changes for each group were PP-MP, Op-MP, $\underline{1}$ to PP and $\overline{1}$ to MP.
In Facial Expression Recognition Systems (FERS), only particular regions of the face are utilized for discrimination. The areas of the eyes, eyebrows, nose, and mouth are the most important features in any FERS. Applying facial features descriptors such as the local binary pattern (LBP) on such areas results in an effective and efficient FERS. In this paper, we propose an automatic facial expression recognition system. Unlike other systems, it detects and extracts the informative and discriminant regions of the face (i.e., eyes, nose, and mouth areas) using Haar-feature based cascade classifiers and these region-based features are stored into separate image files as a preprocessing step. Then, LBP is applied to these image files for facial texture representation and a feature-vector per subject is obtained by concatenating the resulting LBP histograms of the decomposed region-based features. The one-vs.-rest SVM, which is a popular multi-classification method, is employed with the Radial Basis Function (RBF) for facial expression classification. Experimental results show that this approach yields good performance for both frontal and near-frontal facial images in terms of accuracy and time complexity. Cohn-Kanade and JAFFE, which are benchmark facial expression datasets, are used to evaluate this approach.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.6
no.8
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pp.1310-1318
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2002
In this study, we developed a 3D facial modeler and animator that will not use the existing method by 3D scanner or camera. Without expensive image-input equipments, we can easily create 3D models only using front and side images. The system is available to animate 3D facial models as we connect to animation server on the WWW which is independent from specific platforms and softwares. It was implemented using Java 3D API. The facial modeler detects MPEG-4 FDP(Facial Definition Parameter) feature points from 2D input images, creates 3D facial model modifying generic facial model with the points. The animator animates and renders the 3D facial model according to MPEG-4 FAP(Facial Animation Parameter). This system can be used for generating an avatar on WWW.
I propose a framework for detecting, recognizing and classifying facial features based on learned expression patterns. The framework recognizes facial expressions by using PCA and expression HMM(EHMM) which is Hidden Markov Model (HMM) approach to represent the spatial information and the temporal dynamics of the time varying visual expression patterns. Because the low level spatial feature extraction is fused with the temporal analysis, a unified spatio-temporal approach of HMM to common detection, tracking and classification problems is effective. The proposed recognition framework is accomplished by applying posterior probability between current visual observations and previous visual evidences. Consequently, the framework shows accurate and robust results of recognition on as well simple expressions as basic 6 facial feature patterns. The method allows us to perform a set of important tasks such as facial-expression recognition, HCI and key-frame extraction.
Recently, there have been a lot of researches on the whole face replacement system, but it is not easy to obtain stable results due to various attitudes, angles and facial diversity. To produce a natural synthesis result when replacing the face shown in the video image, technologies such as face area detection, feature extraction, face alignment, face area segmentation, 3D attitude adjustment and facial transposition should all operate at a precise level. And each technology must be able to be interdependently combined. The results of our analysis show that the difficulty of implementing the technology and contribution to the system in facial replacement technology has increased in facial feature point extraction and facial alignment technology. On the other hand, the difficulty of the facial transposition technique and the three-dimensional posture adjustment technique were low, but showed the need for development. In this paper, we propose four facial replacement models such as 2-D Faceswap, OpenPose, Deekfake, and Cycle GAN, which are suitable for the Cox platform. These models have the following features; i.e. these models include a suitable model for front face pose image conversion, face pose image with active body movement, and face movement with right and left side by 15 degrees, Generative Adversarial Network.
This paper introduces an automatic face region extraction method. This method consists of two part: face recognition and extraction of facial organs which are eye, eyebrow, nose and mouth. In first stage, we use genetic algorithms(GAs) to get face region in complex background. In second stage, we use Geometrical Face Model to textract eye, eyebrow, nose and mouth. In both stage, stochastic component is used to deal with the problems caused by had lighting condition. According to this value, blurring number is determined. Average Computation time is less than 1 sec, and using this method we can extract facial feature efficiently from several images which has different lightning condition.
A 50-year-old female patient with severe unilateral pain in the right eye, head, and face accompanied by lacrimation and drooping of the right eye and rhinorrhea from the right nose, which developed immediately after extraction of the maxillary right first and second molars, was successfully treated with oral administration of sumatriptan and prednisolone, or verapamile. Although the clinical characteristics are similar to those reported in cluster headache except the temporal feature, the probable cluster headache, the hemicrania continua and the acute migraine headache should be included in the list of differential diagnoses.
Numerous oral and maxillofacial surgeons have found facial space infections after tooth extraction. Most of these infections can be managed easily, but some of them could be life-threatening. Among the facial infections, temporal space infections are rare. Most temporal space infections could be observed as secondary to maxillary third molar infections, maxillary sinusitis, and maxillary sinus fractures. Note, however, that there are insufficient studies on temporal space abscess due to mandibular second molars, especially with acupuncture. A 74-year-old female came to our hospital with severe trismus and facial swelling on the right temporal, buccal, posterior auricular, and cervical regions. The patient had undergone extraction of tooth #47 secondary to dental caries by a general dentist about a month ago. After the dental procedure, the patient had been treated with acupuncture therapy around the right temporomandibular joint area at the oriental medicine clinic. We performed emergency incision and drainage under general anesthesia and started antibiotic treatment with IV ampicillin/sulbactam 3 g every 24 hours and vancomycin 1 g every 24 hours for 5 days. The patient's symptoms subsided and ultimately disappeared. Temporal space abscess after mandibular molar extraction is quite rare. In this case, the spreading mechanism against gravity is considered to be acupuncture therapy.
This paper reconstructs local region of a facial expression image from extracted feature points of facial expression image using FCM(Fuzzy C-Meang) clustering algorithm with Gabor wavelets. The feature extraction in a face is two steps. In the first step, we accomplish the edge extraction of main components of face using average value of 2-D Gabor wavelets coefficient histogram of image and in the next step, extract final feature points from the extracted edge information using FCM clustering algorithm. This study presents that the principal components of facial expression images can be reconstructed with only a few feature points extracted from FCM clustering algorithm. It can also be applied to objects recognition as well as facial expressions recognition.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.4
no.8
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pp.309-314
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2015
One of typical methods for extracting facial features from face images may be snake. Although snake is simple and fast, performance is very much affected by the initial contour and the shape of object to be extracted. In this paper, the enhanced snake is proposed to extract better facial features from 6 lip and mouth images as snake point is added to the midpoint of snake segment. It is shown that RSD of the proposed method is about 2.8% to 5.8% less than that of Greedy snake about 6 test face images. Since lesser RSD is especially obtained for contours with highly concavity, the contour is more accurately extracted.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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