A series of facial amphiphiles 3,7-diaminocholestane were synthesized from 3,7-diketocholestane via 2 sequential reductive aminations and anion recognition was evaluated with acetate, chloride, bromide, fluoride and phosphate anions. The stereo-selective reductive amination protocol was utilized to synthesized facial amphiphiles afforded receptors in high yields. The molecular receptor 2 showed the highest binding constant with acetate in a 1:1 ratio.
In this paper, we propose a detection method for facial features in color images with various backgrounds and face poses. To begin with, the proposed method extracts face candidacy region from images with various backgrounds, which have skin-tone color and complex objects, via the color and edge information of face. And then, by using the elliptical shape property of face, we correct a rotation, scale, and tilt of face region caused by various poses of head. Finally, we verify the face using features of face and detect facial features. In our experimental results, it is shown that accuracy of detection is high and the proposed method can be used in pose-invariant face recognition system effectively
Navastara, Dini Adni;Koo, Kyung-Mo;Park, Hyun-Jun;Cha, Eui-Young
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.05a
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pp.373-376
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2013
Nowadays, eyes detection is required and considered as the most important step in several applications, such as eye tracking, face identification and recognition, facial expression analysis and iris detection. This paper presents the eyes detection in facial images using Harris corner detection. Firstly, Haar-like features for face detection is used to detect a face region in an image. To separate the region of the eyes from a whole face region, the projection function is applied in this paper. At the last step, Harris corner detection is used to detect the eyes location. In experimental results, the eyes location on both grayscale and color facial images were detected accurately and effectively.
In this paper, we propose facial expression recognition using CNN (Convolutional Neural Network), one of the deep learning technologies. The proposed structure has general classification performance for any environment or subject. For this purpose, we collect a variety of databases and organize the database into six expression classes such as 'expressionless', 'happy', 'sad', 'angry', 'surprised' and 'disgusted'. Pre-processing and data augmentation techniques are applied to improve training efficiency and classification performance. In the existing CNN structure, the optimal structure that best expresses the features of six facial expressions is found by adjusting the number of feature maps of the convolutional layer and the number of nodes of fully-connected layer. The experimental results show good classification performance compared to the state-of-the-arts in experiments of the cross validation and the cross database. Also, compared to other conventional models, it is confirmed that the proposed structure is superior in classification performance with less execution time.
Human face avatar is important information in nowadays, such as describing real people in virtual world. In this paper, we have presented a face avatar creation and warping algorithm by using face feature analysis method, in order to detect face feature, we utilized local mean method based on facial feature appearance and face geometric information. Then detect facial candidates by using it's character in $YC_bC_r$ color space. Meanwhile, we also defined the rules which are based on face geometric information to limit searching range. For analyzing face feature, we used face feature points to describe their feature, and analyzed geometry relationship of these feature points to create the face avatar. Then we have carried out simulation on PC and embed mobile device such as PDA and mobile phone to evaluate efficiency of the proposed algorithm. From the simulation results, we can confirm that our proposed algorithm will have an outstanding performance and it's execution speed can also be acceptable.
Objectives : Trauma patients have attentional bias which enforces traumatic memories and causes cognitive errors. Understanding of such selective attention may explain many aspects of the posttraumatic stress disorder(PTSD) symptoms. Methods : We used the rapid serial visual presentation(RSVP) method to verify attentional blink in burn patients with PTSD. International affective picture system(IAPS) was used as stimuli and distracters. In the 'neutral test', patients have been presented series of pictures with human face picture as target stimuli. Each picture had 100ms interval. However the distance between target facial pictures was randomized and recognition of second facial picture accuracy was measured. In the 'stress test', the first target was stress picture which arouses patient emotions instead of the facial picture. Neutral and Stress tests were done with seven PTSD patients and 20 controls. In '85ms test' the interval was reduced to 85ms. The accuracy of recognition of second target facial picture was rated in all three tests. Eighty-five ms study was done with eighteen PTSD patients. Results : Attentional blinks were observed in 100-400ms of RSVP. PTSD patients showed increased recognition rate in the 'stress test' compared with the 'neutral test'. When presentation interval was decreased to 85 ms, PTSD patient showed decrease of attentional blink effect when target facial picture interval was 170ms. Conclusion : We found attentional blink effect could be affected by stress stimulus in burn patients. And attentional blink may be affected by stimulus interval and the character of stimulus. There may be some other specific mechanism related with selective attention in attentional blink especially with facial picture processing.
In order to improve formal presentation attitudes such as presentation of job interviews and presentation of project results at the company, there are few automated methods other than observation by colleagues or professors. In previous studies, it was reported that the speaker's stable speech and gaze processing affect the delivery power in the presentation. Also, there are studies that show that proper feedback on one's presentation has the effect of increasing the presenter's ability to present. In this paper, considering the positive aspects of correction, we developed a program that intelligently corrects the wrong presentation habits and attitudes of college students through facial analysis of videos and analyzed the proposed program's performance. The proposed program was developed through web-based verification of the use of redundant words and facial recognition and textualization of the presentation contents. To this end, an artificial intelligence model for classification was developed, and after extracting the video object, facial feature points were recognized based on the coordinates. Then, using 4000 facial data, the performance of the algorithm in this paper was compared and analyzed with the case of facial recognition using a Teachable Machine. Use the program to help presenters by correcting their presentation attitude.
Jung, Woong Kyung;Lee, Tae Hwan;Ahn, Yong Hak;Chae, Ok Sam
Convergence Security Journal
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v.14
no.7
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pp.9-15
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2014
In this paper, we proposed a new LDP code to solve a previous LDP code's problem and can include a face-color information. To include the face-color information, we developed various methods reducing the existing LDP code and analyzed the results. A new LDP code is represented by 6-bits different from the previous LDP code To adapt to a noise and environmental changes effectively and include 2-bits face-color information. The result shows better recognition rates of face and facial-expression than the existing methods effectively.
The purposes of this study were to provide information on customers for cosmetic companies to develop goods and promotion strategy by examining facial images of university women and their recognition level about cosmetics brand personality. The results were as follows; First, satisfaction level of university women with their lips and eyes was very high, while lowest in skins. Second, factors of brand personality of three kinds of foreign cosmetics brands and three kinds of domestic brands were sincerity, beauty, renovation, reliability and ruggedness. In beauty, reliability and ruggedness, they preferred foreign brands to domestic ones, while they preferred domestic ones in sincerity and renovation. Third, the satisfaction level with face had a statistically significant relationship to the importance of face and cosmetic brands, while the importance of face had to the beauty of the brand. In the interrelationship among facial images and the factors of brand personality, they had significant interrelationships, provided beauty and ruggedness, and reliability and ruggedness had no significant interrelationship.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.10
no.12
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pp.555-560
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2021
Recently, as people's interest in facial skin beauty has increased, research on skin disease recognition for facial skin beauty is being conducted by using deep learning. These studies recognized a variety of skin diseases, including acne. Existing studies can recognize only the single skin diseases, but skin diseases that occur on the face can enact in a more diverse and complex manner. Therefore, in this paper, complex skin diseases such as acne, blackheads, freckles, age spots, normal skin, and whiteheads are identified using the Inception-ResNet V2 deep learning mode with multi-label classification. The accuracy was 98.8%, hamming loss was 0.003, and precision, recall, F1-Score achieved 96.6% or more for each single class.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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