얼굴 등록자 인증은 얼굴 인식을 기반으로 인증하고자 하는 사람이 등록자인지, 아닌지를 판별하는 것으로, 기본적으로 2클래스 분류 문제이다. 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, 이하 SVM)은 2 클래스 분류 문제에 효과적인 것으로 잘 알려져 있다. 얼굴 등록자 인증의 분류에 사용되었던 기존의 SVM들은 각 클래스 (등록자 클래스, 미등록자 클래스) 구성원의 얼굴 이미지로부터 추출된 이미지 특징 벡터를 이용하여 훈련되고 인증된다. 이렇게 훈련 세트 구성원들의 이미지 특징 벡터들로 훈련된 SVM은 인증시의 얼굴 이미지가 SVM 훈련 세트의 얼굴 이미지들의 조명, 자세, 표정들과 다른 인증 환경의 경우나 등록자의 가입 및 탈퇴 등으로 등록 클래스나 미등록 클래스의 구성과 크기에 변동이 생기는 인증 환경의 경우에, 강인한 성능을 보이기 어려웠다. 본 논문에서는 강인한 얼굴 등록자 인증을 위하여, 효과적인 클래스 구별 특징 벡터 기반 SVM을 제안한다. 훈련과 인증에 사용되는 특징 벡터는 2개의 클래스를 잘 구별할 수 있는 특성을 반영하도록 선택되었기 때문에 이를 이용하여 훈련된 제안된 SVM은 등록자 클래스 구성의 변화 및 얼굴 이미지에 있어서의 조명, 얼굴 자세, 얼굴 표정의 변화에 덜 영향을 받는다. 실험을 통해 제안된 SVM에 기반을 둔 얼굴 등록자 인증 방법이 기존 SVM에 기반을 둔 방법보다 성능이 더 나으며, 등록자 클래스 구성의 변화에도 강인함을 보였다.
얼굴 피부는 신체 건강을 표현할 뿐만 아니라 매력을 결정하는 요소 중 하나이다. 특히 윤기 나는 피부는 대부분의 사람들이 선호하며 윤기 나는 피부 표현을 위해 다양한 화장품들이 만들어져왔다. 하지만 윤기 있는 피부는 주관적 평가이기 때문에 기름진 피부의 경우 기존의 피부 윤기 평가 방법으로는 명확한 윤기 있는 피부로 평가하기가 어렵다. 더욱이 윤기와 유사하게 광이 있지만 부정적으로 평가되는 번들거리는 피부와 명확한 분류 기준 또한 없는 상황이다. 본 연구에서는 피부측정 파라미터 5개[피부 광채, 피부 보습, 피부 투명도, 피부 피지, 안면 이미지]를 측정하였고, 연구대상자들이 촬영된 안면 이미지를 근거하여 각각의 윤기 있는 피부와 번들거리는 피부의 이미지를 선별하여 피부 측정의 정량화를 통해 비교 분석하였다. 그 결과 번들거리는 피부에서 피부 광채 및 피지 증가, 투명도 감소, 보습 감소를 확인하였다. 그러나 윤기 있는 피부의 경우 피부 광채, 피지, 투명도는 유사한 패턴을 보였지만 보습이 유의차 있게 증가하는 결과를 보였다. 본 연구에서는 기기측정 및 정량적 평가를 통해서 윤기 있는 피부와 번들거리는 피부를 분류하는 객관적 평가 기준을 제시하고자 한다.
Kim, Jong-Sik;Seo, Hyun-Soo;Kim, Ki-Young;Song, Yun-Jung;Kim, Seon-Ah;Hong, Soon-Min;Park, Jun-Woo
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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제34권1호
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pp.99-107
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2008
Objective : The objective of this review was to provide reliable comparative results regarding the effectiveness of any interventions either open or closed that can be used in the management of fractured mandibular condyle Patients and Methods : Research of studies from MEDLINE and Cochrane since 1990 was done. Controlled vocabulary terms were used. MeSH Terms were "Mandibular condyle" AND "Fractures, bone". Only comparative study were considered in this review using the "limit" function. According to the criteria, two review authors independently assessed the abstracts of studies resulting from the searches. The studies were divided according to some criteria, and following were measured: Ramus height, condyle sagittal displacement, condyle Towns's image displacement, Maximum open length, Protrusion & Lateral excursion, TMJ pain, Malocclusion, and TMJ disorder. Results : Many studies were analyzed to review the post-operative result of the two methods of treatment. Ramus height decreased more in when treated by closed reduction as opposed to open reduction. Sagittal condyle displacement was shown to be greater in closed reduction. Condyle Town's image condyle displacement had greater values in closed reduction. Maximum open length showed lower values in closed reduction. In protrusive and lateral movement, closed reduction was less than ORIF. Closed reduction showed greater occurrence of malocclusion than ORIF. However, post-operative pain and discomfort was greater in ORIF. Conclusion : In almost all categories, ORIF showed better results than CRIF. However, the use of the open reduction method should be considered due to the potential surgical morbidity and increased hospitalization time and cost. To these days, Endoscopic surgical techniques for ORIF (EORIF) are now in their infancy with the specific aims of eliminating concern for damage to the facial nerve and of reducing or eliminating facial scars. Before performing any types of treatment, patients must be understood of both of the treatment methods, and the best treatment method should be taken on permission.
젠더혁신은 연구개발의 전 과정에서 남녀의 생물학적, 인지적, 사회적 특성 및 행동방식의 차이에 의한 성 젠더 요소를 고려하여 남녀 모두를 위한 보다 나은 연구개발과 지식을 창출하는 과정을 의미한다. 본 논문의 연구목적은 ICT산업, 자동차 산업, 빅데이터, 로봇 산업 등에 활용할 수 있는 영상 음성신호처리에서 문헌연구 및 기존 자료를 분석하고 사례 조사를 통하여 젠더혁신의 중요성을 고찰하는 것이다. 본 연구에서는 젠더 연구를 기반으로 영상 음성신호처리의 관련된 최신 국내외 문헌을 검색하고 총 8편의 논문을 선정한다. 그리고 젠더분석 측면에서, 연구대상, 연구 환경, 연구 설계로 구분하여 살펴본다. 연구결과로써, 노인음성 신호처리, 기계학습과 젠더, 기계번역 기술, 안면 젠더인식 기술의 음성 영상신호 처리 알고리즘 논문 사례 분석을 통하여 기존의 알고리즘에 젠더편향성이 있음을 밝히고 이들 알고리즘 개발에서 상황에 맞는 성 젠더 분석이 필요함을 보인다. 또한 알고리즘 개발에 다양한 성 젠더 요소를 반영하는 젠더혁신 방법과 정책을 제안한다. 추후 ICT에서의 젠더혁신은 남녀 모두의 요구를 반영한 제품과 서비스를 개발로 새로운 시장 창출에 기여할 수 있다.
본 연구는 인물사진의 화질 평가 요소들과 선호도와의 관계를 기반으로 감상자 중심의 인물사진 선호도 측정 프로그램의 모형을 제작하여 일반인 사용자의 높은 사용률을 목적으로 하는 제조사들에게 자동화된 제품설계 및 평가 모델을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 이미지 평가를 진행하기 위하여 이미지의 화질 측정 항목을 객관적, 주관적 항목으로 나누고, 영상처리와 통계적 방법을 통하여 정확한 평가를 진행하였다. 이미지의 화질 측정 항목은 객관적 평가항목과 주관적 평가 항목으로 나눌 수 있다. 객관적 평가 항목에는 RSC 콘트라스트, 다이내믹 레인지, 노이즈를 선정하였고, 프로그램을 통해 그 수치 값을 통계적으로 분석하여 평가하였다. 주관적 평가 항목에는 노출, 컬러 톤, 인물의 구도, 인물의 위치, 아웃포커스를 선정하였고, 영상처리 방법을 적용하여 평가하였다. 본 연구에서 개발된 프로그램을 통해 측정된 결과와 실제 육안으로 확인한 결과가 동일하게 나타남으로서 정확도가 매우 높은 것으로 확인할 수 있었다. 하지만 개발된 프로그램은 인물의 안면이 인식 되어야 평가를 진행할 수 있기 때문에, 향후 연구를 통해 이미지 내에 사람이 존재하는 모든 종류의 인물사진을 평가할 수 있는 프로그램을 개발해야할 필요가 있을 것이다.
최근 통신 시스템의 연구와 발전 방향은 목소리의 음성 정보와 말하는 얼굴 영상의 화상 정보를 함께 적용하므로서 음성 정보만을 제공하는 경우보다 높은 인식율을 제공한다. 따라서 본 연구는 청각장애자들의 언어 대체수단 중 하나인 구화(speechreading)에서 가장 시각적 변별력이 높은 입모양 인식을 일반 퍼스널 컴퓨터상에서 구현하고자 한다. 본 논문은 기존의 방법과 달리 말하는 영상 시퀀스에서 입모양 인식을 행하기 위해 3차원 모델을 사용하여 입의 벌어진 정도, 턱의 움직임, 입술의 돌출과 같은 3차원 특징 정보를 제공하였다. 이와 같은 특징 정보를 얻기 위해 3차원 형상 모델을 입력 동영상에 정합시키고 정합된 3차원 형상 모델에서 각 특징점의 변화량을 인식파라미터로 사용하였다. 그리고, 인식단위로 동영상을 분리하는 방법은 3차원 특징점 변화량에서 얻어지는 강도의 기울기에 의하여 이루어지고, 인식은 각각의 3차원 특징벡터를 이산 HMM 인식기의 인식 파라메타로 사용하였다. 본 논문에서는 한국어 10개 모음에 대하여 인식실험하여 비교적 높은 인식율을 얻을 수 있는 것으로 보아 본 연구에서 사용한 특징 벡터를 시간적 변별 요소로서 사용할 수 있음을 제시하였다.
최근 영상 데이터의 급증으로 이를 효과적으로 처리하기 위해 객체 탐지 및 추적, 행동 인식, 표정 인식, 재식별(Re-ID)과 같은 다양한 컴퓨터비전 기술에 대한 수요도 급증했다. 그러나 객체 탐지 및 추적 기술은 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전(Occlusion) 등과 같이 성능을 저하시키는 많은 어려움을 안고 있다. 이에 따라 객체 탐지 및 추적 모델을 근간으로 하는 행동 및 표정 인식 모델 또한 객체별 데이터 추출에 난항을 겪는다. 또한 다양한 모델을 활용한 딥러닝 아키텍처는 병목과 최적화 부족으로 성능 저하를 겪는다. 본 연구에서는 YOLOv5기반 DeepSORT 객체추적 모델, SlowFast 기반 행동 인식 모델, Torchreid 기반 재식별 모델, 그리고 AWS Rekognition의 표정 인식 모델을 활용한 영상 분석 시스템에 단일 연결 계층적 군집화(Single-linkage Hierarchical Clustering)를 활용한 재식별(Re-ID) 기법과 GPU의 메모리 스루풋(Throughput)을 극대화하는 처리 기법을 적용한 행동 및 표정 검출용 영상 분석 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안한 시스템은 간단한 메트릭을 사용하는 재식별 모델의 성능보다 높은 정확도와 실시간에 가까운 처리 성능을 가지며, 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전 등에 의한 추적 실패를 방지하고 영상 내 객체별 행동 및 표정 인식 결과를 동일 객체에 지속적으로 연동하여 영상을 효율적으로 분석할 수 있다.
얼굴과 얼굴 구성 요소를 자동으로 검출하는 것은 얼굴 인식 시스템에서 반드시 필요한 과정이다. 본 논문에서는 얼굴의 크기와 회전 변화가 동시에 존재하는 영상에서 log-polar 사상(mapping)에 기반한 단일 log-polar 얼굴 탬플릿(template)을 사용하는 밝기 기반 템플릿 정합(matching)으로 얼굴과 눈을 자동으로 검출하는 새로운 방법을 제안한다. 템플릿 정합에서는 입력 영상의 크기와 회전 변화를 템플릿의 크기와 회전 각도에 대하여 정규화시키는 과정이 필요하다. 그런데 인간 시각 시스템의 space-variant 특성과 유사한 구조를 가지는 log-polar 사상은 입력 영상의 크기와 회전 변화를 log-polar 평면상에서 수평과 수직 순환 이동으로 변화시키는 특성을 갖는다. 이러한 특성을 이용하여 입력 상반신 영상의 fixation point들에서 사상된 후보 log-polar 얼굴들은 log-polar 얼굴들을 log-polar 평면상에서 수평과 수직 이동시켜 템플릿과 정합한다. 따라서 제안한 방법은 얼굴의 크기와 회전 변화에 대응하기 위하여 계산량이 증대되는 multitemplate와 multiresolution 기법들은 적용할 필요성이 없게된다. 이러한 크기와 회전 불변 정합을 이용하여 제안된 방법은 얼굴과 눈을 동시에 검출할 수 있다. 얼굴의 크기와 회전 변화가 존재하는 상반신 영상 795장에 제안한 방법을 적용하여 98.7%의 얼굴과 눈의 검출율을 달성하였다.
본 논문에서는 일상생활에서 생활 의학의 한 방편으로 사용되고 있는 수지침이 실제 인체장기에 어떤 영향을 미치는지에 대해 IT 기술을 적용하여 이를 규명하는 연구를 행하고자 한다. 이를 위해 우선적으로 수지침 요법을 기반으로 인체에 있어 가장 중요한 장기인 심장을 대상으로 심장과 관련된 손 반사점인 A16 혈자리를 5분간 자극하여 전과 후의 얼굴 영상을 수집하고 Lab 색체계를 적용하여 심장과 연관된 이마와 입술 영역에 대한 색상 측정을 통해 상호간의 비교, 분석을 수행하였다. 최종적으로 생체 영상신호의 변화량 측정에 의해 A16 혈자리 자극으로 심장기능에 미치는 효과를 규명하는 연구를 수행하였으며 실험 결과 자료들에 대해 유의성 분석을 통해 실험 결과 자료가 유효한 결과 자료인지 여부에 대한 규명을 행하고자 한다.
스마트폰은 현대사회에서 꼭 필요한 통신수단이 되었고 이미 인류의 일상생활에 융합되었다. 만약에 미니 헤드 마운트 표시 장치(HMD)를 활용하여 증강현실 기술로 통신 중인 양쪽 상대방의 용모, 표정, 동작 등의 요소가 통화 환경에 들어오면 사용하는 사람에게 직관적이고 특별한 느낌을 준다. 그리고 이 방식으로 시각의 한계성을 넘어설 수 있으므로 미래 시각예술 영역의 크게 발전을 촉진할 수 있어서 이런 기술적인 문제에 관한 연구의 의미가 있다. 본 논문은 효과적인 AR 영상통화 구현 방법에 대한 현재 사용되는 기술 중 몇 가지를 융복합하여 실현 가능한 두 가지 가설방안을 세우고 분석과 비교하여 두 가지 가설방안의 문제점을 발견한다. 그리고 문제점에 대한 해결 가능한 디자인 방안을 꺼낸다. 또 사례연구의 방식으로 실제 사례를 제출하여 두 가지 가설 방안은 미래에 실현 가능하다는 결론을 검증한다. 이러한 기술들은 우리의 일상에 더욱 재미요소와 편리함을 제공할 것이라 예상된다. AR 영상통화를 순조롭게 구현하는 것은 예견할 수 있고 나중에 무한한 발전 가능성이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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