• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권8호
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• pp.3962-3980
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• 2019

To deal with single sample face recognition, this paper presents a patch based semi-supervised linear regression (PSLR) algorithm, which draws facial variation information from unlabeled samples. Each facial image is divided into overlapped patches, and a regression model with mapping matrix will be constructed on each patch. Then, we adjust these matrices by mapping unlabeled patches to $[1,1,{\cdots},1]^T$. The solutions of all the mapping matrices are integrated into an overall objective function, which uses ${\ell}_{2,1}$-norm minimization constraints to improve discrimination ability of mapping matrices and reduce the impact of noise. After mapping matrices are computed, we adopt majority-voting strategy to classify the probe samples. To further learn the discrimination information between probe samples and obtain more robust mapping matrices, we also propose a multistage PSLR (MPSLR) algorithm, which iteratively updates the training dataset by adding those reliably labeled probe samples into it. The effectiveness of our approaches is evaluated using three public facial databases. Experimental results prove that our approaches are robust to illumination, expression and occlusion.

• Journal of Semiconductor Engineering
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• 제2권2호
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• pp.130-135
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• 2021

Recently, deep neural networks (DNNs) are actively used for action control so that an autonomous system, such as the robot, can perform human-like behaviors and operations. Unlike recognition tasks, the real-time operation is essential in action control, and it is too slow to use remote learning on a server communicating through a network. New learning techniques, such as reinforcement learning (RL), are needed to determine and select the correct robot behavior locally. In this paper, we propose an energy-efficient DNN processor with a LUT-based processing engine and near-zero skipper. A CNN-based facial emotion recognition and an RNN-based emotional dialogue generation model is integrated for natural HRI system and tested with the proposed processor. It supports 1b to 16b variable weight bit precision with and 57.6% and 28.5% lower energy consumption than conventional MAC arithmetic units for 1b and 16b weight precision. Also, the near-zero skipper reduces 36% of MAC operation and consumes 28% lower energy consumption for facial emotion recognition tasks. Implemented in 65nm CMOS process, the proposed processor occupies 1784×1784 um2 areas and dissipates 0.28 mW and 34.4 mW at 1fps and 30fps facial emotion recognition tasks.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.73-79
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• 2009

본 논문에서는 Local Binary Pattern 히스토그램의 템플릿 매칭을 이용한 얼굴 표정 인식에서 인식률을 높이는 방법을 제안한다. 이 방법에서, 주어진 얼굴 영상은 작은 크기의 블록으로 분할되고 각 블록에서 구해진 LBP 히스토그램은 블록 특징으로 사용된다. 입력 영상에서의 블록 특징과 모델의 해당블록 특징 사이에서 블록 상이도가 계산된다. 주어진 영상과 모델 영상 사이의 영상 상이도는 블록 상이도의 가중 합으로 계산된다. 기존의 방법들에서는 직관에 따른 블록 가중치를 사용하는데 본 논문에서는 블록 가중치를 트레이닝 샘플들로부터 최적화를 통해서 구하는 방법을 제안하고 있다. 실험을 통해서 제안된 방법이 기존의 방법보다 우수함을 보인다.

• 대한치과보철학회지
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• 제50권1호
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• pp.1-9
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• 2012

연구 목적: 이 연구의 목적은 하악골 충격 시 안면 두개골의 응력분산양상에 미치는 구강보호장치의 효과에 대해 조사하는 것이다. 연구 재료 및 방법: 구강보호장치를 제작하고 사람의 머리부위와 치열의 3차원적 유한요소 모델을 컴퓨터 토모그래피를 사용하여 제작하였다. 머리부위의 finite element model은 356,092요소와, 87,099절점으로 이루어져 있다. 그리고 skull과 maxillae, mandible, articular disc, teeth, 그리고 구강보호장치로 구성되었다. 경부의 움직임을 묘사하기 위하여 스프링이 사용되었다. 하악골의 충격점은 gnathion, center of inferior border 와 anterior edge of gonial angle이었다. 충격방향은 수직, 경사방향($45^{\circ}$), 그리고 수평이다. 충격량은 0.1초당 800 N이었다. 결과: 수직충격을 가한 경우에는 구강보호장치의 장착여부와 무관하게 비슷한 응력과 분산양상이 나타났다(P>.05). 경사충격($45^{\circ}$)을 가한 경우 구강보호장치를 장착한 모델에서는 응력이 치아와 안면골 및 두개골로 넓게 분산되었으나 이에 비하여 장착하지 않은 모델에서는 치아에 응력이 집중되었다(P<.05). 수평충격을 가한 경우 구강보호장치를 장착한 모델에서는 응력이 치아와 안면골 및 두개골로 넓게 분산되었으나 이에 비하여 장착하지 않은 모델에서는 치아에 응력이 집중되었다(P<.05). 구강보호장치를 장착하지 않은 모델에서는 상악 치아에 응력이 집중되는 반면, 장착한 모델에서는 모든 충격실험에서 계측된 응력이 매우 낮았으며, 전달된 응력이 상악 치아와 안면골 및 두개골로 넓게 분산되었다. 결론: 구강보호장치는 외부충격 시에 하악에 수직으로 가해지는 충격에는 완충효과가 적었고, $45^{\circ}$경사 충격과 수평 충격에는 발생하는 응력을 안면골과 두개골의 넓은 범위로 분산시키고 응력을 감소시켜 응력의 완충 효과가 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.35-43
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• 2022

메이크업은 사람의 외모를 개선하는 가장 보편적인 방법이다. 하지만 메이크업의 스타일이 매우 다양하기 때문에 한 개인이 본인에게 직접 메이크업을 하는 것에는 많은 시간적, 비용적 문제점이 존재한다. 이에 따라 메이크업 자동화에 대한 필요성이 증가하고 있다. 메이크업의 자동화를 위해 메이크업 변환(Makeup Transfer)가 연구되고 있다. 메이크업 변환은 메이크업이 없는 얼굴 영상에 메이크업 스타일을 적용시키는 분야이다. 메이크업 변환은 전통적인 영상 처리 기반의 방법과 딥러닝 기반의 방법으로 나눌 수 있다. 특히 딥러닝 기반의 방법에서는 적대적 생성 신경망을 기반으로 한 연구가 많이 수행되었다. 하지만 두 가지 방법 모두 결과 영상이 부자연스럽거나 메이크업 변환의 결과가 뚜렷하지 않고 번지거나 메이크업 스타일 얼굴 영상의 영향을 많이 받는다는 단점이 있다. 메이크업의 뚜렷한 경계를 표현하고 메이크업 스타일 얼굴 영상에서 받는 영향을 완화시키기 위해 본 연구에서는 메이크업 영역을 분할하고 HoG(Histogram of Gradient)를 사용해 손실 함수를 계산한다. HoG는 영상 내에 존재하는 에지의 크기와 방향성을 통해 영상의 특징을 추출하는 방법이다. 이를 통해 에지에 대해 강건한 학습을 수행하는 메이크업 변환에 대해 제안한다. 제안한 모델을 통해 생성된 영상과 베이스 모델로 사용하는 BeautyGAN을 통해 생성된 영상을 비교해 본 연구에서 제안한 모델의 성능이 더 뛰어남을 확인하고 추가로 제시할 수 있는 얼굴 정보에 대한 사용 방법을 향후 연구로 제시한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.34-43
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• 2008

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.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권1호
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• pp.22-33
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• 2005

본 논문에서는 얼굴 형태와 유사한 타원체형 모델의 가변적 블록크기를 기반으로 하는 영상정렬 알고리즘을 제안한다. 블록정합 수행 시 좌우 곡률만을 고려한 기존의 실린더형 원형모델 방법은 좌우 영상에 대하여 정확한 정렬을 수행하지만 상하 영상에 대해서는 사람의 두상모양이나 턱 구조의 특징을 반영하지 않았기 때문에 정렬오류가 발생한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 타원체형 얼굴 모델의 상하 좌우의 곡률에 따라 가변적인 블록크기를 사용하는 블록정합 알고리즘으로서 영상의 상관관계를 이용하여 정확한 정렬을 할 수 있다. 그리고 정렬된 영상으로부터 얼굴 텍스쳐 영상을 생성하기 위하여 영상 모자익 기법을 사용한다. 이때 중첩된 영역에 따라 선형적인 가중치를 부여하여 영상을 스티칭하고 부분적으로 나타나는 고스트 효과를 제거함으로써 더 실감 있는 텍스쳐를 생성한다.

• Archives of Plastic Surgery
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• 제51권2호
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• pp.163-168
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• 2024

Background The study determined to compare the clinical outcomes of traditional gold weight implantation for the correction of paralytic lagophthalmos with those of a newly designed model. Methods In this retrospective cohort study, we enrolled 30 patients (76% females; average age 60.8 ± 12 years) with facial palsy who underwent implantation of either the traditional pretarsal gold weight (PT group; n = 15) or a new supratarsal model (ST group; n = 15) from May 2014 to April 2019. The main outcome measures were the 12-month postoperative weight prominence, weight migration, improvement of lagophthalmos, upper eyelid contour, and upper eyelid ptosis. The secondary outcome was long-term (24 months) reoperative rate. Results The new model group had significantly better eyelid contour (risk ratio [RR] 3.16, 95% confidence interval [CI] 1.62-6.15, p = 0.001), less weight prominence (RR 1.74, 95% CI 1.13-2.70, p = 0.013), less weight migration (RR 1.31, 95% CI 1.12-1.54, p = 0.001), and less eyelid ptosis (RR 2.36, 95% CI 1.21-4.59, p = 0.011) than the traditional model group. Improvement of lagophthalmos was not statistically significant between the two groups (RR 1.44, 95% CI 0.72-2.91, p = 0.303). The 24-month reoperative rate was 53.3% in the PT group versus 13.3% in the ST group (RR 2.00, 95% CI 1.15-3.49, p = 0.015). Conclusion The newly designed supratarsal gold weight showed superior postoperative outcomes than the standard traditional model.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.8707-8718
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• 2015

본 연구는 미용성형 경험이 있는 여대생의 얼굴미용성형 재수술 의도에 미치는 이론 변수들 간의 가설적 모형을 구축하며 여대생의 얼굴미용성형 재수술 의도 모형과 실제 자료간의 적합성을 검증하고자 시도되었다. 대상은 미용성형 경험이 있는 여대생으로 2014년 7월 15일부터 2014년 9월 20일까지 설문지 320부 중 300부가 회수되었으며, 최종적으로 응답이 불확실한 5부를 제외한 총 295부를 분석에 이용하였다. 본 연구 결과 수술 후 외모만족도, 자아존중감, 주관적 규범, 외모지상주의는 인지부조화에 직접적으로 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 자아존중감, 주관적 규범, 외모지상주의는 재수술 의도에 직접적 영향을 미쳤으며, 자아존중감과 외모지상주의는 인지부조화를 매개로 미용성형 재수술 의도에 직 간접적으로 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 이러한 결과를 토대로 미용성형 재수술 의도는 신체적 정신적 건강 향상을 위한 간호 중재 프로그램 개발의 기초자료를 제공하는데 기여할 것으로 기대된다.

• 대한두개안면성형외과학회지
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• 제21권5호
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• pp.294-300
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• 2020

Background: Mandibular fractures are one of the most common types of facial fractures, the treatment of which can be delayed due to the severity of the trauma resulting in an increase of complications; thus, early evaluation of trauma severity at the time of visit is important. In South Korea, trauma patients are triaged and intensively treated in designated regional trauma centers. This study aimed to analyze the relationship between trauma severity and mandibular fracture patterns. Methods: A medical records review was performed on patients who visited the regional trauma center at our hospital for mandibular fracture between 2009 and 2018. Epidemiologic data and mandibular fracture patterns were analyzed and compared with the conventional facial injury severity scale (FISS). Results: Among 73 patients, 51 were classified as non-severe trauma patients and 22 as severe trauma patients. A higher trauma severity was associated with older age (odds ratio [OR], 1.164; 95% confidence interval [CI], 1.057-1.404) and lower risk was associated with fractures located in the angle (OR, 0.001; 95% CI, 0-0.022), condylar process (OR, 0.001; 95% CI, 0-0.28), and coronoid process (OR, 0.004; 95% CI, 0-0.985). The risk was lower when the injury mechanism was a pedestrian traffic accident (OR, 0.004; 95% CI, 0-0.417) or fall (OR, 0.004; 95% CI, 0-0.663) compared with an in-car traffic accident. Higher FISS (OR, 1.503; 95% CI, 1.155-2.049) was associated with a higher trauma severity. The proposed model was found to predict the trauma severity better than the model using FISS (p< 0.001). Conclusion: Age, location of mandibular fractures, and injury mechanism showed significant relationships with the trauma severity. Epidemiologic data and patterns of mandibular fractures could predict the trauma severity better than FISS.