• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.196-199
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• 2010

사람의 눈동자는 얼굴 크기와 비교해 볼 때 상대적으로 일정한 거리를 가지고 있기 때문에 이미지 정규화에 있어서 중요한 지표로 사용된다. 이 논문은 이러한 특징을 이용해 최적화된 세그멘테이션 방법을 사용하여 눈동자 검출의 새로운 접근방법을 소개한다. 눈 검출 방법은 세 가지 중요한 단계로 나눌 수 있다. (1)흑백 영상에서 눈 영역에 적합한 에지 추출 방법, (2)레이블링(labeling) 기법을 이용한 눈 영역 추출, (3)밝기값 정보를 이용한 눈동자 위치 검출. 실험 결과로는 다양한 조명 환경과 얼굴표정을 가진 2408장의 FERET 영상을 이용하여 98.9%의 검출 성능을 보였다.

• Imaging Science in Dentistry
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• 제38권3호
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• pp.177-182
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• 2008

A 27-year-old female was referred to our hospital postpartum due to rapid aggravation of facial swelling. She was diagnosed with osteomyelitis on clinical, radiological, and histopathological examinations, but the possibility of malignancy was not excluded. Clinical signs and symptoms such as facial swelling and discomfort were improved with four months of antibiotics treatment. This is as case of an osteomyelitis progressed from infected extraction socket in a woman with physiological changes of pregnancy. Decreased immunological response, increased sex hormone and calcium regulatory hormones regulate the response of the bone infection. We report this case for helping the diagnosis of unusual from of osteomyelities in pregnancy and postpartum.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.395-400
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• 2011

본 논문에서는 얼굴 표정에서 나타나는 동적인 정서상태 변화를 고려한 얼굴 영상 기반 정서 인식 연구를 제안한다. 본 연구는 얼굴 영상 기반 정서적 특징 검출 및 분석 단계와 정서 상태 분류/인식 단계로 구분할 수 있다. 세부 연구의 구성 중 첫 번째는 Facial Action Units (FAUs)과 결합한 Active Shape Model (ASM)을 이용하여 정서 특징 영역 검출 및 분석기법의 제안이며, 두 번째는 시간에 따른 정서 상태의 동적 변화를 고려한 정확한 인식을 위하여 Hidden Markov Model(HMM) 형태의 Dynamic Bayesian Network를 사용한 정서 상태 분류 및 인식기법의 제안이다. 또한, 최적의 정서적 상태 분류를 위한 HMM의 파라미터 학습 시 Harmony Search (HS) 알고리즘을 이용한 휴리스틱 최적화 과정을 적용하였으며, 이를 통하여 동적 얼굴 영상 변화를 기반으로 하는 정서 상태 인식 시스템을 구성하고 그 성능의 향상을 도모하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.141-147
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• 2024

최근 개인의 성향을 반영한 맞춤형 서비스가 각광 받고 있다. 이와 관련하여 개인의 개성을 인식하고 활용하고자 하는 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 각 개인의 개성을 인식하고 평가하는 방법은 다수가 있지만, OCEAN 모델이 대표적으로 사용된다. OCEAN 모델로 각 개인의 개성을 인식할 때 언어적, 준언어적, 비언어적 정보를 이용하는 멀티 모달리티 기반 인공지능 모델이 사용될 수 있다. 본 논문에서는 비언어적 정보인 사용자의 표정을 기반으로 OCEAN을 인식하는 인공지능 모델에서 영상 데이터에서 얼굴 영역을 추출할 때 지정하는 얼굴 영역 여유값(Margin)에 따른 개성 인식 모델 정확도 성능을 분석한다. 실험에서는 2D Patch Partition, R2plus1D, 3D Patch Partition, 그리고 Video Swin Transformer에 기반한 개성 인식 모델을 사용하였다. 얼굴 영역 추출 시 여유값을 60으로 사용했을 때 1-MAE 성능이 0.9118로 가장 우수하였다. 따라서 개성 인식 모델의 성능을 최적화하기 위해서는 적절한 여유값을 설정해야 함을 확인하였다.

• Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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• 제31권6호
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• pp.474-480
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• 2005

We evaluated the need for prophylactic postoperative oral antibiotic medication in extraction of asymptomatic impacted mandibular third molars. All patient didn't show sign of pain, inflammation, swelling and trismus at the time of extraction. In the experimental group, oral antibiotic medication(Amoxicillin) was carried out for 5 days postoperatively. In the control group, the patients received no antibiotic medication. All groups didn't use antibiotic irrigation solution. Rule of group composition randomized. The surgical technique was the same in all cases. Parameters that were evaluated were infection, pain, facial swelling, trismus. We could not find any significant difference between the experimental and control groups.(P<0.05) The results of our study show that post operative oral prophylactic antibiotic medication after the extraction of impacted mandibular third molars does not contribute to less infection, pain, facial swelling and increased mouth opening after surgery. Therefore we suggest that prophylactic postoperative oral antibiotic medication is not needed in extraction of asymptomatic impacted mandibular third molars.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권6호
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• pp.817-828
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• 2004

본 논문에서는 몽타주 기법과 음영합성 기법을 이용한, 디자이너(예술가)의 감각을 살린 벡터 기반의 얼굴 생성 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 사진으로부터 얼굴의 특징정보를 추출하여 사람의 얼굴과 유사한 얼굴을 자동으로 생성해 주는 시스템이며, 윤곽선만을 사용하던 기존의 얼굴 생성 시스템과 달리 컬러 기반이며, 음영을 사진으로부터 추출하여 이를 이목구비 이미지와 합성하여 생성하는 방식이다. 따라서 실사형에 좀 더 근접한 얼굴을 생성할 수 있다는 장점을 갖는다. 또, 벡터를 기반으로 하기 때문에 사이즈에 제한 얼이 자유로운 변형이 가능할 뿐만 아니라 디자이너 또는 그림 작가의 느낌을 결과물에 그대로 유지할 수 있도록 한다는 점에서 타 접근방식과의 차별성을 갖는다. 또, 2D 아바타에 자유로운 표정을 적용하는 데에도 쉽게 적용이 가능하다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1287-1292
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• 2005

This paper presents an effective pattern classification model by designing an artificial neural network based pattern classifiers for face recognition. First, a RGB image inputted from a frame grabber is converted into a HSV image which is similar to the human beings' vision system. Then, the coarse facial region is extracted using the hue(H) and saturation(S) components except intensity(V) component which is sensitive to the environmental illumination. Next, the fine facial region extraction process is performed by matching with the edge and gray based templates. To make a light-invariant and qualified facial image, histogram equalization and intensity compensation processing using illumination plane are performed. The finally extracted and enhanced facial images are used for training the pattern classification models. The proposed H-ART2 model which has the hierarchical ART2 layers and F-LVQ model which is optimized by fuzzy membership make it possible to classify facial patterns by optimizing relations of clusters and searching clustered reference patterns effectively. Experimental results show that the proposed face recognition system is as good as the SVM model which is famous for face recognition field in recognition rate and even better in classification speed. Moreover high recognition rate could be acquired by combining the proposed neural classification models.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.1338-1344
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• 2010

사람은 주로 언어를 통해 서로간의 의사를 표현한다. 하지만, 말을 할 수 없는 중증 장애인, 특히 전신마비 증세가 있는 중증 장애인의 경우에는 글을 쓰거나 몸짓을 통한 방법으로도 자신의 의사를 효과적으로 전달하지 못한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 중증 장애인이 의사소통을 할 수 있도록 안면근 신호를 이용한 의사 전달기를 구현하였다. 특히, 안면근 신호가 포함된 뇌파의 특징을 추출하여 이를 일반적인 제어 신호로써 변환한 다음, 이 제어 신호와 최소한의 자판을 연동시켜 문자를 선택하도록 함으로써, 중증 장애인이 효과적으로 의사를 전달할 수 있도록 하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권12호
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• pp.6000-6017
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• 2018

This paper presents a new descriptor, named Histograms of Prominent Edge Directions (HPED), for the recognition of facial expressions in a person-independent environment. In this paper, we raise the issue of sampling error in generating the code-histogram from spatial regions of the face image, as observed in the existing descriptors. HPED describes facial appearance changes based on the statistical distribution of the top two prominent edge directions (i.e., primary and secondary direction) captured over small spatial regions of the face. Compared to existing descriptors, HPED uses a smaller number of code-bins to describe the spatial regions, which helps avoid sampling error despite having fewer samples while preserving the valuable spatial information. In contrast to the existing Histogram of Oriented Gradients (HOG) that uses the histogram of the primary edge direction (i.e., gradient orientation) only, we additionally consider the histogram of the secondary edge direction, which provides more meaningful shape information related to the local texture. Experiments on popular facial expression datasets demonstrate the superior performance of the proposed HPED against existing descriptors in a person-independent environment.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권6C호
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• pp.815-823
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• 2004

색상(hue) 기반 주목연산자와 조합누적투영함수(combinational integral projection function: CIPF)를 제안하여 조명변화에 강건하게 정규화된 얼굴요소영역을 추출하였다. 살색 필터를 도입하여 얼굴후보영역들을 추출하고, 거기에 색상과 대칭성에 기반한 주목연산자를 적용하여 조명변화에 강건하게 두 눈의 위치를 정확히 검출할 수 있도록 하였으며, 색상기반 눈 분산 필터로 눈을 검증하여 얼굴영역을 확인하였다. 또한, 색상과 밝기 성분을 조합한 조합누적투영함수를 사용하여 두 눈의 위치를 기준으로 조명변화나 수염의 존재유무에 둔감하게 눈썹 및 입의 수직위치를 구하고, 이를 바탕으로 정규화된 얼굴영역 및 그 요소영역을 추출하였다. AR 얼굴 데이터베이스［8］에 제안한 색상기반 주목연산자를 적용한 결과 기존 명도기반 주목연산자에 비해 약 39.3%의 눈 검출 성능향상을 보임으로써 조명방향 변화에 강건하게 정규화된 얼굴 및 그 요소영역을 일관성 있게 추출할 수 있음을 확인하였다.