Journal of the Korean Academy of Esthetic Dentistry
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v.27
no.2
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pp.105-115
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2018
Not to recreate the final prosthesis is the shortest way to get a successful outcome. In the case of an aesthetic prosthesis, it is important not only the condition of the oral cavity but also the whole harmony in the face such as the interpupillary line and the smile line. But the dental technician creates the prosthesis only based on the oral model. So if you want to prevent the failure of the prosthesis due to discordance with the face, it is a good idea to use patient's facial photography and provisional restorations to reproduce facial features, shapes and aesthetics before switching to a final prosthesis. To prevent the failure of the final prosthesis, it is important to communicate among the patient, the technician and the doctor according to the model diagnosis, facial and oral photos. Then all the technicians will get satisfactory results. In addition, the technician have to understand the form of natural teeth, to analyze and reproduce colors, and to understand materials in order to produce a successful aesthetic prosthesis. From now on, I will explain two parts. At first, the communication in the dental office for the successful production of aesthetic prosthesis through the clinical case. And the second, my opinion for the successful aesthetic prosthesis.
In this paper, we proposed a face recognition network which attempts to use more facial features awhile using smaller number of training sets. When combining the neural network together for face recognition, we want to use networks that use different part of the facial features. However, the network training chooses randomly where these facial features are obtained. Other hand, the judgment basis of the network model can be expressed as a saliency map through gradCAM. Therefore, in this paper, we use gradCAM to visualize where the trained face recognition model has made a observations and recognition judgments. Thus, the network combination can be constructed based on the different facial features used. Using this approach, we trained a network for small face recognition problem. In an simple toy face recognition example, the recognition network used in this paper improves the accuracy by 1.79% and reduces the equal error rate (EER) by 0.01788 compared to the conventional approach.
This paper proposes a method to detect a facial region and extract facial features which is crucial for visual recognition of human faces. In this paper, we extract the MER(Minimum Enclosing Rectangle) of a face and facial components using projection analysis on both edge image and binary image. We use an active contour model(snakes) for extraction of the contours of eye, mouth, eyebrow, and face in order to reflect the individual differences of facial shapes and converge quickly. The determination of initial contour is very important for the performance of snakes. Particularly, we detect Minimum Enclosing Rectangle(MER) of facial components and then determine initial contours using general shape of facial components within the boundary of the obtained MER. We obtained experimental results to show that MER extraction of the eye, mouth, and face was performed successfully. But in the case of images with bright eyebrow, MER extraction of eyebrow was performed poorly. We obtained good contour extraction with the individual differences of facial shapes. Particularly, in the eye contour extraction, we combined edges by first order derivative operator and zero crossings by second order derivative operator in designing energy function of snakes, and we achieved good eye contours. For the face contour extraction, we used both edges and grey level intensity of pixels in designing of energy function. Good face contours were extracted as well.
In this paper, we suggest a new system that detects abnormal region of skim. First, an illumination elimination algorithm which uses LAB color model is processed on input facial image to obtain robust facial image for illumination, and then gabor filter is processed to detect the reactivity of discontinuity. And last, the density-based spatial clustering of applications with noise(DBSCAN) algorithm is processed to classify areas of wrinkles, dots, and other skin diseases. This method allows the user to check the skin condition of the images taken in real life.
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.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09a
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pp.632-635
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2003
This paper describes a system fur tracking multiple faces in an input video sequence using facial convex hull based facial segmentation and robust hausdorff distance. The algorithm adapts skin color reference map in YCbCr color space and hair color reference map in RGB color space for classifying face region. Then, we obtain an initial face model with preprocessing and convex hull. For tracking, this algorithm computes displacement of the point set between frames using a robust hausdorff distance and the best possible displacement is selected. Finally, the initial face model is updated using the displacement. We provide an example to illustrate the proposed tracking algorithm, which efficiently tracks rotating and zooming faces as well as existing multiple faces in video sequences obtained from CCD camera.
A new image coding system called knowledge- based coding is presented which uses positively the knowledge for coding objects. The 3- dimensional model and the psychological knowledge for a person's face can be used as the knowledge for a coding system, when a person's face is coding object. A transmitter analyzes input images and a receiver synthesizes output images using them. The construction of 3-dimensional model and the introduction of the psychological knowledge to the new coding system are discussed. The basic facial expressions are synthesized from a neutral face using them. The synthesized images are very natural.
Journal of International Society for Simulation Surgery
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v.3
no.2
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pp.60-63
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2016
Fibrous dysplasia is quite a rare disease usually involving maxilla and mandible. Because of its benign clinical course, conservative contouring surgery has been recommended for facial deformity. 3D rapid prototype (RP) model gives a lot of informations before operation such as depth of drilling, area of resection and important anatomic structure. The purpose of this study was to report maxilla-mandibular contouring surgery in fibrous dysplasia patients. A total of 14 consecutive patients were included for surgical and esthetic evaluation. Among 14 patients, RP model study was performed in two patients with severe facial deformity. The other patients underwent contouring surgery under conventional methods. Surgical evaluation was performed with computed tomography scan before and after operation. Surgical resection was successful and patients were satisfied with the surgical results.
Lee Hyun-Cheol;Song Yong-Kyu;Kim Eun-Seok;Hur Gi-Taek
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2005.11a
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pp.466-469
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2005
Recently, in computer graphics, researches on 3D animations have been very active. One of the important research areas in 3D animation is animation of human being. Implicit surface model is convient for modeling objects composed of complicated surface such as 3D characters and liquids. Moreover, it can represent various forms of surfaces using a relatively small amount of data. In this paper, we propose a method of facial model generation using Implicit Primitive.
Park, Chang-Woo;Kim, Young-Ouk;Sung, Ha-Gyeong;Park, Mignon
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.3
no.1
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pp.87-92
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2003
This paper describes a system for tracking multiple faces in an input video sequence using facial convex hull based facial segmentation and robust hausdorff distance. The algorithm adapts skin color reference map in YCbCr color space and hair color reference map in RGB color space for classifying face region. Then, we obtain an initial face model with preprocessing and convex hull. For tracking, this algorithm computes displacement of the point set between frames using a robust hausdorff distance and the best possible displacement is selected. Finally, the initial face model is updated using the displacement. We provide an example to illustrate the proposed tracking algorithm, which efficiently tracks rotating and zooming faces as well as existing multiple faces in video sequences obtained from CCD camera.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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