Objective: To investigate the dentoskeletal factors which may predict soft-tissue chin strain during lip closure. Methods: The pretreatment frontal and lateral facial photographs and lateral cephalograms of 209 women (aged 18-30 years) with Angle's Class I or II malocclusion were examined. The subjects were categorized by three examiners into the no-strain and strain groups according to the soft-tissue chin tension or deformation during lip closure. Relationships of the cephalometric measurements with the group classification were analyzed by logistic regression analysis, and a classification and regression tree (CART) model was used to define the predictive variables for the group classification. Results: The lower the value of the overbite depth indicator (ODI) and the higher the values of upper incisor to Nasion-Pogonion (U1-NPog, mm), overjet, and upper incisor to upper lip (U1-upper lip, mm), the more likely was the subject to be classified into the strain group. The CART showed that U1-NPog was the most prominent predictor of soft-tissue chin strain (cut-off value of 14.2 mm), followed by overjet. Conclusions: To minimize strain of the soft-tissue chin, orthodontic treatment should be oriented toward increasing the ODI value while decreasing the U1-NPog, overjet, and U1 upper lip values.
Nowadays, smart phone became an important part of communication media and integrated into people's life. If callers rely on helmet-mounted display(HMD) augmented reality technique to add two-way user's facial expression, appearance, actions during the calling process, it will let callers have a visualized fantastic sensual experience. And through that method can break the limitations of vision, so research that technical problem can promote the development of visual arts, that is meaningful. This paper will choose and composite several existed technologies to set up two hypothesis, try to realize AR video calling. Through comparison and analysis to find those two hypothesis' problem, and create design solutions to solve problems. And use case study method to present two cases for prove my paper's result that is those two hypothesis can be realize in future. Use those technologies can bring more convenience and enjoyment to people's life. It can be predicted that AR video calling process can be successfully realized and will have unlimited development in future.
Purpose: This study aimed to evaluate the validity and reliability of the Korean version of Menopause-Specific Quality of Life (MENQOL). Methods: The MENQOL was translated into Korean according to algorithm of linguistic validation process. A total of 308 menopausal women were recruited and assessed using the Korean version of MENQOL (MENQOL-K), the World Health Organization Quality of Life Brief Version (WHOQOL-BREF), and Center for Epidemiological Studies Depression Scale (CES-D-K). In estimating reliability, internal consistency reliability coefficients were calculated. Validity was evaluated through criterion validity and construct validity with confirmatory factor analyses using SPSS 23.0 and AMOS 25.0 software. Results: In item analyses, the "increased facial hair" symptom was excluded because of the low contribution of MENQOL-K. The confirmatory factor analysis supported good fit and reliable scores for MENQOL-K model, and the four-factor structure was validated (χ2=553.28, p<.001, NC=1.84, RMSEA=.05, AGIF=.85, AIC=765.28). The MENQOL-K consists of 28 items in 4 domains, including vasomotor (3 items), psychosocial (7 items), physical (15 items), and sexual subscales (3 items). There was an acceptable criterion validity with moderately significant correlation between MENQOL-K and WHOQOL-BREF. The Cronbach's α for the 4 subsacles ranged from .80 to .93. Conclusion: The MENQOL-K is a valid and reliable scale to measure condition-specific quality of life for perimenopausal and postmenopausal women. It can be used to assess the impact of menopausal symptoms on the quality of life of Korean women in clinical trials.
Objective: This study was performed to investigate the alveolar bone of lower incisors in skeletal Class III adults of different vertical facial patterns and to compare it with that of Class I adults using cone-beam computed tomography (CBCT) images. Methods: CBCT images of 90 skeletal Class III and 29 Class I patients were evaluated. Class III subjects were divided by mandibular plane angle: high (SN-MP > $38.0^{\circ}$), normal ($30.0^{\circ}$ < SN-MP < $37.0^{\circ}$), and low (SN-MP < $28.0^{\circ}$) groups. Buccolingual alveolar bone thickness was measured using CBCT images of mandibular incisors at alveolar crest and 3, 6, and 9 mm apical levels. Linear mixed model, Bonferroni post-hoc test, and Pearson correlation analysis were used for statistical significance. Results: Buccolingual alveolar bone in Class III high, normal and low angle subjects was not significantly different at alveolar crest and 3 mm apical level while lingual bone was thicker at 6 and 9 mm apical levels than on buccal side. Class III high angle group had thinner alveolar bone at all levels except at buccal alveolar crest and 9 mm apical level on lingual side compared to the Class I group. Class III high angle group showed thinner alveolar bone than the Class III normal or low angle groups in most regions. Mandibular plane angle showed negative correlations with mandibular anterior alveolar bone thickness. Conclusions: Skeletal Class III subjects with high mandibular plane angles showed thinner mandibular alveolar bone in most areas compared to normal or low angle subjects. Mandibular plane angle was negatively correlated with buccolingual alveolar bone thickness.
Face tracking is to estimate the motion of a non-rigid face together with a rigid head in 3D, and plays important roles in higher levels such as face/facial expression/emotion recognition. In this paper, we propose an AAM-based face tracking algorithm. AAM has been widely used to segment and track deformable objects, but there are still many difficulties. Particularly, it often tends to diverge or converge into local minima when a target object is self-occluded, partially or completely occluded. To address this problem, we utilize the scale invariant feature transform (SIFT). SIFT is an effective method for self and partial occlusion because it is able to find correspondence between feature points under partial loss. And it enables an AAM to continue to track without re-initialization in complete occlusions thanks to the good performance of global matching. We also register and use the SIFT features extracted from multi-view face images during tracking to effectively track a face across large pose changes. Our proposed algorithm is validated by comparing other algorithms under the above 3 kinds of occlusions.
Forty-four females with normal temporomandibular joint were compared with fifty-one females with abnormal temporomandibular joint. An orthodontic study model and lateral cephalometric radiographic were used to investigate the relationship between TMD group and non-TMD group in long face patterns. The result were followed that ; 1. There were no significant in overbite and overjet amount. 2. A mandibular 1'st molar inclination and height to the mandibualr plane were more mesial inclined in TMD groups. 3. The functional factors, which were craniocervical posture , tongue posture and hyoid bone position, were no significant.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.41
no.6
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pp.155-164
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2004
Recently, we have remarkable developments in intelligent robot systems. The remarkable features of intelligent robot are that it can track user and is able to doface recognition, which is vital for many surveillance-based systems. The advantage of face recognition compared with other biometrics recognition is that coerciveness and contact that usually exist when we acquire characteristics do not exist in face recognition. However, the accuracy of face recognition is lower than other biometric recognition due to the decreasing in dimension from image acquisition step and various changes associated with face pose and background. There are many factors that deteriorate performance of face recognition such as thedistance from camera to the face, changes in lighting, pose change, and change of facial expression. In this paper, we implement a new sliding active camera system to prevent various pose variation that influence face recognition performance andacquired frontal face images using PCA and HMM method to improve the face recognition. This proposed face recognition algorithm can be used for intelligent surveillance system and mobile robot system.
Yoon, Sung Hoon;Lee, Kil Soo;Cha, Jae Sang;Khudaybergenov, Timur;Kim, Min Soo;Woo, Deok Gun;Kim, Jeong Uk
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.2
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pp.1-7
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2020
The secure access the lighting, Heating, ventilation, and air conditioning (HVAC), fire safety, and security control boxes of building facilities is the primary objective of future smart buildings. This paper proposes an authorized user access to the electrical, lighting, fire safety, and security control boxes in the smart building, by using color grid coded optical camera communication (OCC) with face recognition Technologies. The existing CCTV subsystem can be used as the face recognition security subsystem for the proposed approach. At the same time a smart device attached camera can used as an OCC receiver of color grid code for user access authentication data sent by the control boxes to proceed authorization. This proposed approach allows increasing an authorization control reliability and highly secured authentication on accessing building facility infrastructure. The result of color grid code sequence received by the unauthorized person and his face identification allows getting good results in security and gaining effectiveness of accessing building facility infrastructure. The proposed concept uses the encoded user access authentication information through control box monitor and the smart device application which detect and decode the color grid coded informations combinations and then send user through the smart building network to building management system for authentication verification in combination with the facial features that gives a high protection level. The proposed concept is implemented on testbed model and experiment results verified for the secured user authentication in real-time.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.4
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pp.737-743
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2017
The intelligent life-log system proposed in this paper is intended to identify and record a myriad of everyday life information as to the occurrence of various events based on when, where, with whom, what and how, that is, a wide variety of contextual information involving person, scene, ages, emotion, relation, state, location, moving route, etc. with a unique tag on each piece of such information and to allow users to get a quick and easy access to such information. Context awareness generates and classifies information on a tag unit basis using the auto-tagging technology and biometrics recognition technology and builds a situation information database. In this paper, we developed an active modeling method and an application that recognizes expressionless and smile expressions using lip lines to automatically record emotion information.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37
no.8C
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pp.711-720
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2012
In this paper, we introduce the implementation of driver fatigue monitering system and its result. Input video device is selected commercially available web-cam camera. Haar transform is used to face detection and adopted illumination normalization is used for arbitrary illumination conditions. Facial image through illumination normalization is extracted using Haar face features easily. Eye candidate area through illumination normalization can be reduced by anthropometric measurement and eye detection is performed by PCA and Circle Mask mixture model. This methods achieve robust eye detection on arbitrary illumination changing conditions. Drowsiness state is determined by the level on illumination normalize eye images by a simple calculation. Our system alarms and operates seatbelt on vibration through controller area network(CAN) when the driver's doze level is detected. Our algorithm is implemented with low computation complexity and high recognition rate. We achieve 97% of correct detection rate through in-car environment experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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