• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권8호
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• pp.1020-1025
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• 2021

Facial alignment is very important task for human life. And facial landmark detection is one of the instrumental methods in face alignment. We introduce the stacked hourglass networks with transposed convolutional layers for facial landmark detection. our method substitutes nearest neighbor upsampling for transposed convolutional layer. Our method returns better accuracy in facial landmark detection compared to stacked hourglass networks with nearest neighbor upsampling.

• 방송공학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.564-572
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• 2019

최근 딥러닝 기술의 발전과 함께 얼굴 특징점 검출 방법의 성능은 크게 향상되었다. 대표적인 얼굴 특징점 검출 방법인 히트맵 회귀 방법은 효율적이고 강력한 방법으로 널리 사용되고 있으나, 단일 네트워크를 통해 특징점 좌표를 즉시 얻을 수 없으며, 히트맵으로부터 특징점 좌표를 결정하는 과정에서 정확도가 손실된다는 단점이 존재한다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 기존의 히트맵 회귀 방법에 적분 회귀 방법을 결합할 것을 제안한다. 여러 가지 데이터셋을 사용한 실험을 통해 제안하는 적분 회귀 네트워크가 얼굴 특징점 검출 성능을 크게 향상시킨다는 것을 보인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권9호
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• pp.3685-3700
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• 2015

To avoid influences caused by pose, illumination and facial expression variations, we propose a robust three-step algorithm based on ASM and POEM for facial landmark localization. Firstly, Model Selection Factor is utilized to achieve a pose-free initialized shape. Then, we use the global shape model of ASM to describe the whole face and the texture model POEM to adjust the position of each landmark. Thirdly, a second localization is presented to discriminatively refine the subtle shape variation for some organs and contours. Experiments are conducted in four main face datasets, and the results demonstrate that the proposed method accurately localizes facial landmarks and outperforms other state-of-the-art methods.

• Maxillofacial Plastic and Reconstructive Surgery
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• 제42권
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• pp.17.1-17.11
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• 2020

Background: To evaluate the facial asymmetry, three-dimensional computed tomography (3D-CT) has been used widely. This study proposed a method to quantify facial asymmetry based on 3D-CT. Methods: The normal standard group consisted of twenty-five male subjects who had a balanced face and normal occlusion. Five anatomical landmarks were selected as reference points and ten anatomical landmarks were selected as measurement points to evaluate facial asymmetry. The formula of facial asymmetry index was designed by using the distances between the landmarks. The index value on a specific landmark indicated zero when the landmarks were located on the three-dimensional symmetric position. As the asymmetry of landmarks increased, the value of facial asymmetry index increased. For ten anatomical landmarks, the mean value of facial asymmetry index on each landmark was obtained in the normal standard group. Facial asymmetry index was applied to the patients who had undergone orthognathic surgery. Preoperative facial asymmetry and postoperative improvement were evaluated. Results: The reference facial asymmetry index on each landmark in the normal standard group was from 1.77 to 3.38. A polygonal chart was drawn to visualize the degree of asymmetry. In three patients who had undergone orthognathic surgery, it was checked that the method of facial asymmetry index showed the preoperative facial asymmetry and the postoperative improvement well. Conclusions: The current new facial asymmetry index could efficiently quantify the degree of facial asymmetry from 3D-CT. This method could be used as an evaluation standard for facial asymmetry analysis.

• 응용통계연구
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• 제31권5호
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• pp.539-554
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• 2018

최근 등장하는 다양한 사물인터넷 기기 혹은 상황인식 기반의 인공지능에서는 사용자와 기기의 상호작용이 중요시 된다. 특히 인간을 대상으로 상황에 맞는 대응을 하기 위해서는 인간의 표정을 실시간으로 인식하여 빠르고 정확한 판단을 내리는 것이 필요하다. 따라서, 보다 빠르고 정확하게 표정을 인식하는 시스템을 구축하기 위해 얼굴 이미지 분석에 대한 많은 연구들이 선행되어 왔다. 본 연구에서는 웹사이트 Kaggle에서 제공한 48*48 8-bit grayscale 이미지 데이터셋을 사용하여 얼굴인식과 표정분류로 구분된 두 단계를 거치는 얼굴표정 자동 인식 시스템을 구축하였고, 이를 기존의 연구와 비교하여 자료 및 방법론의 특징을 고찰하였다. 분석 결과, Face landmark 정보에 주성분분석을 적용하여 단 30개의 주성분만으로도 빠르고 효율적인 예측모형을 얻을 수 있음이 밝혀졌다. LDA, Random forest, SVM, Bagging 중 SVM방법을 적용했을 때 가장 높은 정확도를 보이며, LDA방법을 적용하는 경우는 SVM 다음으로 높은 정확도를 보이며, 매우 빠르게 적합하고 예측하는 것이 가능하다.

• 융합정보논문지
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• 제11권7호
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• pp.1-6
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• 2021

본 연구의 목적은 이미지 랜드마크 선정 기법을 기반으로, 인공신경망 안면 영상분석 시스템의 성능을 향상하기 위한 내용이다. 랜드마크 선정을 위하여 안면 이미지 연령을 분류를 위한 CNN 기반의 다층 ResNet 모델의 구성이 필요하며, ResNet 모델에서 입력 노드의 변화에 따른 출력 노드의 변화를 감지하는 히트 맵을 추출한다. 추출된 다수의 히트 맵을 결합하여 연령 구분 예측과 관계된 안면 랜드마크를 구성한다. 이를 통하여, 안면 랜드마크를 통하여 픽셀의 위치별 중요도를 분석할 수 있으며, 가중치가 낮은 픽셀의 제거함으로서 상당량의 입력 데이터 감소가 가능해졌다. 이러한 기법은 인공신경망 시스템의 연산 성능 향상에 기여하게 된다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제11권3호
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• pp.207-215
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• 2013

In this paper, we address the challenging computer vision problem of obtaining a reliable facial expression analysis from a naturally interacting person. We propose a system that combines a 3D generic face model, 3D head tracking, and 2D tracker to track facial landmarks and recognize expressions. First, we extract facial landmarks from a neutral frontal face, and then we deform a 3D generic face to fit the input face. Next, we use our real-time 3D head tracking module to track a person's head in 3D and predict facial landmark positions in 2D using the projection from the updated 3D face model. Finally, we use tracked 2D landmarks to update the 3D landmarks. This integrated tracking loop enables efficient tracking of the non-rigid parts of a face in the presence of large 3D head motion. We conducted experiments for facial expression recognition using both framebased and sequence-based approaches. Our method provides a 75.9% recognition rate in 8 subjects with 7 key expressions. Our approach provides a considerable step forward toward new applications including human-computer interactions, behavioral science, robotics, and game applications.

• 전자공학회논문지
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• 제50권5호
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• pp.199-207
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• 2013

스핀 영상은 3차원 표면의 특징을 효과적으로 표현하기 때문에 3차원 얼굴에서 특징점을 검출하는데 많이 이용된다. 하지만 기존의 스핀 영상은 표면의 법선 벡터 방향에 따라 매우 다른 스핀 영상이 만들어지는 단점이 있다. 또한 해당 영역 내에 존재하는 모든 점을 2차원으로 변환하여 고려하기 때문에 3차원 표면 특징이 모호해질 수 있다. 본 논문에서는 검색 영역을 분할한 스핀 영상을 이용하는 3차원 얼굴 특징점 검출 방법을 제안하였다. 기준점으로부터 떨어진 각도에 따라 검색범위를 분할하여 분할된 영역 내 점들에 대해 스핀 영상을 구성하여 방향에 따른 특징 추출을 극대화했다. 법선 벡터 평탄화를 이용하여 표면 법선 벡터 방향에 대한 잡음 민감성을 줄여 정확한 형태의 스핀 영상을 얻도록 했다. 실험을 통해 제안한 방법으로 찾은 특징점과 실측 특징점과의 거리차를 비교하여 기존방법에 비해 약 34% 향상된 정확도를 얻음을 확인했다.

• Imaging Science in Dentistry
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• 제37권1호
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• pp.45-51
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• 2007

Purpose : This study aimed to identify the range of normal facial asymmetry using three-dimensional CT and to develop a simple method of diagnosis of facial asymmetry. Materials and Methods : Twenty eight adults with normal occlusion (16 males and 12 females; mean age 24 years and 1 month) were selected whose faces were assessed to be symmetric by an orthodontist. Three-dimensional reconstructions were obtained utilizing spiral CT scans and an oral and maxillofacial radiologist evaluated nineteen anatomic landmarks in three-dimensional coordinates. Facial asymmetry index of each landmark was caluculated. Results : The range of normal facial asymmetry of each landmark was identified using mean and standard deviation of facial asymmetry index. Conclusions : The range of normal facial asymmetry identified in this study may be used as a diagnostic standard for facial asymmetry analysis.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.613-618
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• 2021

표정 인식은 다양한 분야에서 지속적인 연구의 주제로서 자리 잡아 왔다. 본 논문에서는 얼굴 이미지 랜드마크 간의 거리를 계산하여 추출된 특징을 사용해 각 랜드마크들의 관계를 분석하고 5가지의 표정을 분류한다. 다수의 관측자들에 의해 수행된 라벨링 작업을 기반으로 데이터와 라벨 신뢰도를 높였다. 또한 원본 데이터에서 얼굴을 인식하고 랜드마크 좌표를 추출해 특징으로 사용하였으며 유전 알고리즘을 이용해 상대적으로 분류에 더 도움이 되는 특징을 선택하였다. 본 논문에서 제안한 방법을 이용하여 표정 인식 분류를 수행하였으며 제안된 방법을 이용하였을 때가 CNN을 이용하여 분류를 수행하였을 때 보다 성능이 향상됨을 볼 수 있었다.