In this paper we propose a method to detect human faces in color images. Many existing systems use a window-based classifier that scans the entire image for the presence of the human face and such systems suffers from scale variation, pose variation, illumination changes, etc. Here, we propose a lighting insensitive face detection method based upon the edge and skin tone information of the input color image. First, image enhancement is performed, especially if the image is acquired from an unconstrained illumination condition. Next, skin segmentation in YCbCr and RGB space is conducted. The result of skin segmentation is refined using the skin tone percentage index method. The edges of the input image are combined with the skin tone image to separate all non-face regions from candidate faces. Candidate verification using primitive shape features of the face is applied to decide which of the candidate regions corresponds to a face. The advantage of the proposed method is that it can detect faces that are of different sizes, in different poses, and that are making different expressions under unconstrained illumination conditions.
본 논문에서는 현금인출기 사용자의 선글라스 및 마스크를 인식하는 시스템을 설명한다. 제안하는 시스템은 얼굴윤곽을 먼저 추출하고 이로부터 눈과 입의 위치를 추정한다. 마지막으로, 눈과 입 영역에 대해 각각 히스토그램 인덱싱 기법을 적용하여 선글라스 및 마스크를 인식한다. 눈이나 입 영역이 가려진 상태에서 얼굴윤곽 추출과 눈 및 입의 위치 추정을 위해 얼굴모양모델을 도입한다. 얼굴모양모델의 정합성능을 향상시키기 위해 2단계에 걸친 얼굴후보영역 검출을 도입하고 모델의 초기위치를 다변화하여 반복 정합을 실시한다. 배경모델에 기반한 얼굴후보영역 검출 방법의 성능을 보장하기 위해서 배경모델을 자동으로 갱신할 수 있도록 시스템을 구성한다. 실험에서는 연구실에서 획득한 영상에 대하여 시스템의 설정에 관한 실험을 제시하고 마스크 및 선글라스 인식 결과를 보인다.
본 논문에서는 3차원 얼굴인식을 위한 방사 기저 함수 신경망 기반의 새로운 전역적 형태 특징과 그 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 방사 기저 함수 신경망은 방사 기저 함수들의 가중합으로써, 얼굴 형태 정보의 비선형성을 방사 기저 함수의 선형합으로 잘 표현한다. 이 논문에서는 얼굴의 가로 방향 프로파일을 학습된 방사 기저 함수 신경망에 적용시켰을 때 생성되는 가증치를 새로운 전역적 형태 특징으로 제안한다. 제안하는 전역적 형태 특징의 경우 국소적 특징의 특성을 가지며, 일반적인 전역적 특징의 특성인 특징의 복잡도도 감소시킨다. 100명의 데이터베이스 영상과 100명에 대한 서로 다른 3개의 포즈를 포함하는 300개의 테스트 영상을 이용한 실험에서 제안하는 전역적 형태 특징과 은닉 마르코프 모델을 이용한 특징 비교를 통해서 94.7%의 인식률을 얻었다.
얼굴영상을 효율적으로 처리하기 위해선 먼저 인력영상에서 얼굴영역과 얼굴을 구성하는 각 요소를 검출하고 얼굴의 회전각을 추정하는 전처리과정이 필요하다. 본 논문에서는 다양한 얼굴의 크기와 머리회전, 조명의 변화가 허용되고 피부색과 비슷한 배경이 얼굴에 병합되는 경우에도 얼굴과 요소들(눈, 입)을 강건하게 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 변환된 HSV 컬러 좌표계상의 대역적 피부 색상정보와 히스토그램을 이용한 피부 색상정보로 얼굴후보영역을 지정한 뒤, 같은 방법으로 얼굴후보영역 안에서 입술영역을 검출한다. 입술영역의 횡축 기울기로 x축에 대한 회전각을 추정한 후, 얼굴의 모양정보와 요소의 위치정보를 이용해 얼굴임을 확정한다. 다음으로 양안의 조합으로 이루어진 부분 템플릿매칭을 통해 눈을 검출한 뒤, 얼굴의 넓이를 참조한 3차원 공간상에서의 눈의 위치를 계산하여 y축 회전각을 추정한다. 다양한 얼굴영상에 대해 실험을 실시한 결과, 본 알고리즘의 유효성을 확인하였다.
In this paper, 3D face recognition model is designed by using Polynomial based RBFNN(Radial Basis Function Neural Network) and PNN(Polynomial Neural Network). Also recognition rate is performed by this model. In existing 2D face recognition model, the degradation of recognition rate may occur in external environments such as face features using a brightness of the video. So 3D face recognition is performed by using 3D scanner for improving disadvantage of 2D face recognition. In the preprocessing part, obtained 3D face images for the variation of each pose are changed as front image by using pose compensation. The depth data of face image shape is extracted by using Multiple point signature. And whole area of face depth information is obtained by using the tip of a nose as a reference point. Parameter optimization is carried out with the aid of both ABC(Artificial Bee Colony) and PSO(Particle Swarm Optimization) for effective training and recognition. Experimental data for face recognition is built up by the face images of students and researchers in IC&CI Lab of Suwon University. By using the images of 3D face extracted in IC&CI Lab. the performance of 3D face recognition is evaluated and compared according to two types of models as well as point signature method based on two kinds of depth data information.
기존의 NATM과 같은 터널공법에서는 불착 직후 벽연은 숏크리트나 록볼트에 의하여 지지되기 때문에 재래공법과 비교하여 암반의 느슨함을 감소시킬 수 있으나, 막장은 통상 무지보 상태로 놓여있기 때문에 붕괴의 위험성을 항상 내포하고 있는 것이 현실이다 현재 국내 터널시공시에는 막장이 굴진방향에 직립합A로써 응력의 집중이 발생하며 또한 막장의 안정성을 우려하여 단연분할공법을 채택하는 것이 일반적 공법으로 되어왔다. 그러나 이러한 방법은 경제적우로 큰 부당이 되며 공사기간 연장의 한 원인이 된다. 따라서 곡연막장 굴착공법을 개발하여 적용한다면 보다 나은 응력상태를 유지할 수 있어 1회 불진장의 증대 및 분할공법을 피함으로써 공사비절감 및 공사기간 단측에 매우 유리할 것이라 판단된다.
The comparisons of performance characteristics between the super-mirror face grinding machine using variable air pressure developed in this laboratory to grind precisely the sliding face of a surface hardened workpiece with thermal spray and the conventional one are investigated by measuring the surface roughness and hardness for a SCM440. To process variously workpiece according to shape, size and materials, the rotating and contacting forces of the developed grinding machine can be changed by air pressure. The surface roughness of processed workpiece can be also attained to state of mirror face by grinding precisely the sliding face with changing the rotating speed of diamond wheel. It is possible to be attached to the various machine tools because the super-mirror face grinding machine using variable air pressure is a small size. The grinding efficiency is elevated because it can be worked by two or more grinding machines attached to concurrently a machine tool for the large workpiece. In this study, results show that the cusp height of the super-mirror face grinding machine for the particle size of 100 and $1500No./mm^2$ is lower than that of the conventional one because the vibration is reduced by rotating very fast the diamond wheel with a pressed air and it can be processed by rotating the diamond wheel with a constantly varied air pressure perpendicular to workpiece surface, and that the workpiece in the super-mirror face grinding machine for the particle size of $3000No./mm^2$ can be processed to state of mirror face that is rarely seen by the cusp height. It is also found that the surface hardness of both the conventional and the super-mirror face grinding machines are increased as the particle size of diamond wheel is reduced, and the surface hardness of the super-mirror face grinding machine is HRC 1.1 ~ 1.8 higher than that of the conventional one.
When it is necessary to wear masks for long periods, such as during the current COVID-19 pandemic, the essential function of masks to prevent contamination (or transmission to others) as well as comfortableness are important. For this study, we used three-dimensional (3D) facial measurements of adult women to compile basic face shape data for designing comfortable and effective masks. This study analyzed the 3D facial data of 127 subjects in their 20s to 30s of the 6th Size Korea. Factor analysis of the survey data produced seven factors that formed the composition of adult female faces. These factors combined to produce three facial types: square (long face and a large lower middle face), oval (smallest central and lower body in the middle), and triangle (short face with a small central and lower large nose). These types reflect that the facial types of adult women show the differences in the nose angle, nose length, bitragion-subnasal arc, bitragion-menton arc. Therefore, properly fitting masks for fine dust particle filtration require 3D customization of a mask's breathing apparatus to fit differently shaped central and lower face parts that interfere with mask fit.
깊이 값에 따른 얼굴의 형상은 사람의 특징을 나타내는 중요한 요소 중의 하나로서 각 사람마다 다른 모양을 가지고 있다. 다른 형상을 가진 얼굴 영상으로부터 분리한 주파수 성분은 동일 얼굴에 대한 또 다른 중요 특징 성분의 하나가 될 수 있다. 본 논문은 3차원 얼굴 영상에서 등고선 값을 따라 추출된 영역에 대하여 각 영역별로 주파수 분리를 이용하여 특징을 추출한다. 그리고 이 주파수에 대한 수정된 퍼지 군집화를 적용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다. 먼저 객체와 배경을 분리하여 얼굴을 추출한 후 얼굴에서 가장 두드러진 형태인 코끝을 찾는다. 이를 이용하여 회전된 얼굴에 대해 정규화를 실시한다. 얼굴의 등고선 영역은 코끝을 기준으로 깊이 값에 따라 영역이 추출되며 이는 사람마다 서로 다른 형상 특징을 가진다. 등고선에 따라 획득된 3차원 얼굴 영상으로부터 이산 웨이블릿 변환을 이용하여 4가지의 주파수 성분을 추출하여 특징정보로 사용한다. 각각의 웨이블릿 주파수 성분을 추출한 등고선 영역에 대해 차원의 감소를 위하여 고유얼굴 추출과 특징 공간상에서 클래스간의 분리를 최대화시키기 위해 선형 판별 분석 알고리즘을 이용하여 유사도를 비교하였다. 본 논문에서는 클래스간의 분별 정보를 향상시키고자 각각의 등고선 영역과 각 영역의 주파수별로 수정된 퍼지 군집화 알고리즘을 적용하여 인식률을 향상 시켰으며, 코끝으로부터 깊이 값이 60인 영역의 경우 98.3%의 인식률을 나타내었다.
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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제26권2호
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pp.204-210
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2000
The mandibular contour determines the shape of the lower part of the face and thus influences the appearance of the face. A patient with a large, squarish, or broad face who desires a small, round, or slender face can undergo mandibular contouring surgery to reduce the width of the lower face. The successful correction of a prominent mandibular angle by conventional angle ostectomy has been reported. But, in the majority of patients with a widened facial appearance, both the mandibular angle and part of the mandibular body anterior to it are protuberant laterally, so both must be resected. The purpose of this study is to introduce a new method of performing mandibular contouring surgery, more effectively and easily, and to reduce postoperative complication and evaluate its results. We treated 6 patients who has prominent mandibular angle using multiple step osteotomy with angle-splitting ostectomy. The advantages of this new method are as following. (1) easily performable (2) effective mandibular contouring surgery by reducing the width of lower face (3) producing a natural relief of the mandibular angle (4) low risk of soft tissue damage and complications (5) shortening of the operation time. etc.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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