Kim, Sanghyuk;Ban, Yuseok;Park, Changhyun;Lee, Sangyoun
Journal of International Society for Simulation Surgery
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v.2
no.1
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pp.10-12
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2015
Purpose It has been stated that patient satisfaction is the crucial factor for determining success in plastic surgery. The convergence of medical science and computer vision has made easier to satisfy patients who wants to have plastic surgery. In this paper, we try to apply 3D face modeling in plastic surgical area. Materials and Methods The author introduces a method for accurate 3D face modeling techniques using a statistical model-based 3D face modeling approach in a mirror system. Results We could successfully obtain highly accurate 3D face shape results. Conclusion The method suggested could be used for acquiring 3D face models from 2D face image and the result obtained from this could be effectively used for plastic surgical areas.
Face detection refers to the process extracting facial regions in an input image, which can improve speed and accuracy of recognition or authorization system, and has diverse applicability. Since conventional works have tried to detect faces based on the whole shape of faces, its detection performance can be degraded by occlusion made with accessories or parts of body. In this paper we propose a method combining local feature descriptors and probability modeling in order to detect partially occluded face effectively. In training stage, we represent an image as a set of local feature descriptors and estimate a statistical model for normal faces. When the test image is given, we find a region that is most similar to face using our face model constructed in training stage. According to experimental results with benchmark data set, we confirmed the effect of proposed method on detecting partially occluded face.
Journal of International Society for Simulation Surgery
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v.2
no.1
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pp.7-9
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2015
Purpose In the many face-related application such as head pose estimation, 3D face modeling, facial appearance manipulation, the robust and fast facial feature extraction is necessary. We present the facial feature extraction method based on shape regression and feature selection for real-time facial feature extraction. Materials and Methods The facial features are initialized by statistical shape model and then the shape of facial features are deformed iteratively according to the texture pattern which is selected on the feature pool. Results We obtain fast and robust facial feature extraction result with error less than 4% and processing time less than 12 ms. The alignment error is measured by average of ratio of pixel difference to inter-ocular distance. Conclusion The accuracy and processing time of the method is enough to apply facial feature based application and can be used on the face beautification or 3D face modeling.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.45
no.6
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pp.38-43
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2008
Skin color information is an important feature for face region detection in color images. This can detect face region using statistical skin color model who is created from skin color information. However, due to the including of different race of people's skin color points, this general statistical model is not accurate enough to detect each specific image as we expected. This paper proposes method to detect correctly face region in various color image that other complexion part is included. In this method set face candidate region applying complexion Gausian distribution based on YCbCr skin color model and applied mathematical morphology to remove noise part and part except face region in color image. And achieved correct face region detection because using Haar-like feature. This approach is capable to distinguish face region from extremely similar skin colors, such as neck skin color or am skin color. Experimental results show that our method can effectively improve face detection results.
The determination of a regression model is important in using statistical designs of experiments. Generally, the exact regression model is not known, and experimenters suppose that a certain model form will be fit. Then an experimental design suitable for that predetermined model form is selected and the experiment is conducted. However, the initially chosen regression model may not be correct, and this can result in undesirable statistical properties. We develop model-robust experimental designs that have stable prediction variance for a family of candidate regression models over a cuboidal region by using genetic algorithms and the desirability function method. We then compare the stability of prediction variance of model-robust experimental designs with those of the 3-level face centered cube. These model-robust experimental designs have moderately high G-efficiencies for all candidate models that the experimenter may potentially wish to fit, and outperform the cuboidal design for the second-order model. The G-efficiencies are provided for the model-robust experimental designs and the face centered cube.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.22
no.6
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pp.675-683
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2015
In the 21st century, we now face the serious problems of the enormous consumption of the energy resources. Depending on the power consumption increases, both China and South Korea face a reduction in available resources. This paper considers the regression models and time-series models to compare the performance of the forecasting accuracy based on Mean Absolute Percentage Error (MAPE) in order to forecast the electricity demand accurately on the short-term period (68 months) data in Northeast China and find the relationship with Korea. Among the models the support vector regression (SVR) model shows superior performance than time-series models for the short-term period data and the time-series models show similar results with the SVR model when we use long-term period data.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.6
no.4
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pp.157-164
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2020
In 2020, due to COVID-19, all universities in Korea were conducting non-face-to-face classes. The purpose of this study is to study what factors affect academic achievement under such non-face-to-face instruction, especially for engineering students where practical training is important. Validity of the statistical hypothesis defined in this study by applying a structural equation model using questionnaires about academic achievement for engineering students at University D for this study. In addition, I would like to suggest what factors should be considered in non-face-to-face classes, especially in engineering colleges. As a result of the study, it was found that students' Q&A, feedback and e-learning system had a direct influence on academic achievement. In addition, it was confirmed that they had an indirect influence on academic achievement through the parameters of theory class and practical class.
Purpose: As the influence of mass media increases, the general standard of attractiveness or beauty of a face also changes. The primary purpose of the study is to find out the factors of the attractive and beautiful face recognized by public. Methods: We picked out standard model photography and operated with Adobe$^{(R)}$ Photoshop$^{(R)}$ and Monariza$^{(R)}$ virtual plastic surgery program. The contour of face, eye, nose, forehead, zygoma, chin and proportion of upper, middle, lower face were changed. The interview survey was conducted through structured standard photo for 310 respondents. That was utilized in the final analysis. Multiple regression analysis was executed by SPSS 12.0. It was used to deal with statistical data and all the other necessary analysis. Results: According to general characteristics of the respondents, many differences were found in preferred face and facial aesthetic subunits. The younger generation preferred the lozenge and inverted triangle shape contour. The respondents over 40 of age preferred the egg shape contour. In chin and zygoma contour, the respondents at the age of 20 preferred distinctly small chin and relatively small lower face. On the other hand, the respondents over 40 of age preferred the wide zygoma relatively. In the proportion of upper, middle, lower face, 51.0% of respondents answered 1 : 1 : 1. If they want to have an aesthetic operation, they preferred protruding forehead. Also they preferred the small chin and V-shaped chin in frontal view. Conclusion: Many respondents preferred to have a plastic surgery for the better facial subunit. The statistical evidence from this study suggests that the harmony and balance of facial aesthetic subunits make attractive and beautiful face.
The purpose of this study is to identify the antecedents of fashion consciousness. As antecedents, psychological variables and consumption-related variables were considered. Materialism and change seeking were included as psychological variables, and face conscious consumption, status consumption, and shopping enjoyment were included as consumption-related variables. It was hypothesized that materialism and change seeking not only influence fashion consciousness directly but also indirectly through face conscious consumption, status consumption, and shopping enjoyment. Data were gathered by surveying university students in Seoul, using convenience sampling. Three hundred five questionnaires were used in the statistical analysis. SPSS was used for exploratory factor analysis, and AMOS was used for confirmatory factor analysis and path analysis. The results showed that all the fit statistics for the variable measures were quite acceptable. In addition, the overall fits of the model suggest that the model fits the data well. The hypothesized relationship test proved that materialism directly influence fashion consciousness and that materialism and change seeking influence fashion consciousness indirectly through face conscious consumption and shopping enjoyment. Regarding their relative importance on fashion consciousness, shopping enjoyment was the most influential factor followed by materialism and face conscious consumption, in that order. In developing and implementing marketing strategies for fashion conscious consumers, marketers should focus on satisfying shopping enjoyment, materialism and face conscious consumption.
Journal of International Society for Simulation Surgery
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v.1
no.2
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pp.57-61
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2014
We present a robust 3D facial reconstruction method using a single image generated by face-specific super resolution technique. Based on the several consecutive frames with low resolution, we generate a single high resolution image and a three dimensional facial model based on it. To do this, we apply PME method to compute patch similarities for SR after two-phase warping according to facial attributes. Based on the SRI, we extract facial features automatically and reconstruct 3D facial model with basis which selected adaptively according to facial statistical data less than a few seconds. Thereby, we can provide the facial image of various points of view which cannot be given by a single point of view of a camera.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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