Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2005.11a
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pp.633-638
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2005
The extraction of a face is a very important part for human interface, biometrics and security. In this paper, we applies DCM(Dilation of Color and Motion) filter and Active Contour Models to extract facial outline. First, DCM filter is made by applying morphology dilation to the combination of facial color image and differential image applied by dilation previously. This filter is used to remove complex background and to detect facial outline. Because Active Contour Models receive a large effect according to initial curves, we calculate rotational degree using geometric ratio of face, eyes and mouth. We use edgeness and intensity as an image energy, in order to extract outline in the area of weak edge. We acquire various head-pose images with both eyes from five persons in inner space with complex background. As an experimental result with total 125 images gathered by 25 per person, it shows that average extraction rate of facial outline is 98.1% and average processing time is 0.2sec.
This study shows that the self-satisfaction individually is rising and social life is attracted effective and successful in image making field by structuring the facial image improvement program through experimental study in order to improve unbalance of women's face. Experiment is conducted by electing 3 samples for 12 weeks and analyzing the measurement and visual analysis, infrared thermography, and evaluation of experts in order to check the facial unbalance. Subject 1 had the effect at approximately in 4 weeks with the severely distorted chin line and mouth appendage. The facial outline became softer to turn entire image to be softer and more feminine. Subject 2 had the severe distortion of location and size of eyes and nose. But the skin was getting better at first, followed by eyes getting clearer with the location changed in left and right. Subject 3 had the twisted nose and lower chin, but after two weeks, the eye area and skin were better and the width of left and right chin was similarly changed. On the basis of the above research result, the program to effectively improve the image was structured and presented with the resolution of facial unbalance. Program is consist of the training of breathing method, face washing method, facial muscle exercise.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.01a
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pp.425-428
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2009
We have researched and developed the caricature generation system PICASSO. PICASSO outputs the deformed facial caricature by comparing input face with prepared mean face. We specialized it as PICASSO-2 for exhibiting a robot at Aichi EXPO2005. This robot enforced by PICASSO-2 drew a facial caricature on the shrimp rice cracker with the laser pen. We have been recently exhibiting another revised robot characterized by a brush drawing. This system takes a couple of facial images with CCD camera, extracts the facial features from the images, and generates the facial caricature in real time. We experimentally evaluated the performance of the caricatures using a lot of data taken in Aichi EXPO2005. As a result it was obvious that this system were not sufficient in accuracy of eyebrow region extraction and mouth detection. In this paper, we propose the improved methods for eyebrow region extraction and mouth detection.
For visual navigation, mobile robot can use a stereo camera which has large field of view. In this paper, we propose an algorithm to detect and recognize human face on the basis of such camera system. In this paper, a new coarse to fine detection algorithm is proposed. For coarse detection, nearly face-like areas are found in entire image using dual ellipse templates. And, detailed alignment of facial outline and features is performed on the basis of view- based multiple appearance model. Because it hard to finely align with facial features in this case, we try to find most resembled face image area is selected from multiple face appearances using most distinguished facial features- two eye...
Objectives: Facial diagnosis is an important part of clinical diagnosis in traditional East Asian Medicine. In this paper, using a fully automated facial shape analysis system, we show that facial morphological features are associated with cold pattern. Methods: The facial morphological features calculated from 68 facial landmarks included the angles, areas, and distances between the landmark points of each part of the face. Cold pattern severity was determined using a questionnaire and the cold pattern scores (CPS) were used for analysis. The association between facial features and CPS was calculated using Pearson's correlation coefficient and partial correlation coefficients. Results: The upper chin width and the lower chin width were negatively associated with CPS. The distance from the center point to the middle jaw and the distance from the center point to the lower jaw were negatively associated with CPS. The angle of the face outline near the ear and the angle of the chin line were positively associated with CPS. The area of the upper part of the face and the area of the face except the sensory organs were negatively associated with CPS. The number of facial morphological features that exhibited a statistically significant correlation with CPS was 37 (unadjusted). Conclusions: In this study of a Korean population, subjects with a high CPS had a more pointed chin, longer face, more angular jaw, higher eyes, and more upward corners of the mouth, and their facial sensory organs were relatively widespread.
Nowadays, CCTV can be come across easily in public institutions, banks, and etc. These CCTV play very important roles for preventing many kinds of crimes and resolving those crime affairs. But in the case of recording image of a specific person far from the CCTV, the original image needs to be enlarged and recovered in order to identify the person more obviously. Interpolation is usually used for the enlargement and recovery of the image in this case. However, it has a certain limitation. As the magnification of enlargement is getting bigger, the quality of the original image can be worse. This paper uses FDP(Facial Definition Parameter) proposed by the MPEG-4 SNHC FBA group and introduces a new algorithm that uses face outline information of the original image based on the FDP, which makes it possible to recover better than the known methods until now.
The nasal and zygoma bone are parts of frequently fracturing of facial bones because of anatomically protrusion. Of facial bone fractures, nasal bone is at the high level of incidence rate. But zygoma fracture that anatomical characteristics increase the incidence rate also is occupied considerable part of the facial bone fracture. The outline of face is decided by form of underlying skeletal structure, of that, zygoma plays an important role in. Zygoma is closely attached to surrounding anatomic structure as orbit, maxillary sinus. Aesthetic and functional disturbance are developed by zygoma fracture from trauma, complications, as facial asymmetry, trismus, sensory disturbance, epistaxis, periorbital hemorrhage, diplopia etc, are developed. The patterns of complications following displacement of fractured fragment of zygoma by trauma are slightly different.
Son, Eun Taik;Choi, Hwan Jun;Nam, Doo Hyun;Kim, Jun Hyuk;Lee, Young Man
Archives of Craniofacial Surgery
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v.14
no.2
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pp.102-106
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2013
Background: When using the anterior approach for performing superficial parotidectomy, the first thing to do is to find the buccal branch of the facial nerve and the parotid duct. The buccal branch usually runs transversely with the parotid duct from the anterior border of the parotid gland. We wanted to check the relationship between the two structures during the operation and to get clinically helpful information. Methods: Twelve patients with parotid mass were treated with superficial parotidectomy between May 2012 and August 2012. The outline of superficial and deep lobes of the parotid gland, parotid duct, and the buccal branch of the facial nerve were drawn on the transparent film by tracing the structures intraoperatively. Results: In 7 (58.3%) of 12 cases, the buccal branch of the facial nerve was located more caudally than the parotid duct at the anterior border of the superficial lobe of the parotid gland. In 3 cases (25%), the buccal branch was located more cephalically than the parotid duct. The mean distance between two structures were $2.54{\pm}1.48$ mm. In 11 cases, the parotid duct was located deeper than the buccal branch. Conclusion: The buccal branch of the facial nerve tends to be located more caudally than parotid duct and runs more superficially than parotid duct in all cases. We identified the relationship between the parotid duct and the buccal branch of the facial nerve during the operations on living subjects, not from the cadavers, so it would be a clinically helpful study which supplied more accurate anatomical information.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.19
no.4
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pp.562-567
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2009
As a key mechanism of the human emotion interaction, Facial Expression is a powerful tools in HRI(Human Robot Interface) such as Human Computer Interface. By using a facial expression, we can bring out various reaction correspond to emotional state of user in HCI(Human Computer Interaction). Also it can infer that suitable services to supply user from service agents such as intelligent robot. In this article, We addresses the issue of expressive face modeling using an advanced active appearance model for facial emotion recognition. We consider the six universal emotional categories that are defined by Ekman. In human face, emotions are most widely represented with eyes and mouth expression. If we want to recognize the human's emotion from this facial image, we need to extract feature points such as Action Unit(AU) of Ekman. Active Appearance Model (AAM) is one of the commonly used methods for facial feature extraction and it can be applied to construct AU. Regarding the traditional AAM depends on the setting of the initial parameters of the model and this paper introduces a facial emotion recognizing method based on which is combined Advanced AAM with Bayesian Network. Firstly, we obtain the reconstructive parameters of the new gray-scale image by sample-based learning and use them to reconstruct the shape and texture of the new image and calculate the initial parameters of the AAM by the reconstructed facial model. Then reduce the distance error between the model and the target contour by adjusting the parameters of the model. Finally get the model which is matched with the facial feature outline after several iterations and use them to recognize the facial emotion by using Bayesian Network.
Journal of the Korea society of information convergence
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v.1
no.1
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pp.17-24
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2008
Video camera play very important roles for preventing many kinds of crimes and resolving those crime affairs. But in the case of recording image of a specific person far from the CCTV, the original image needs to be enlarged and recovered in order to identify the person more obviously. Interpolation is usually used for the enlargement and recovery of the image in this case. However, it has a certain limitation. As the magnification of enlargement is getting bigger, the quality of the original image can be worse. This paper uses FOP(Facial Definition Parameter) proposed by the MPEG-4 SNHC FBA group and introduces a new algorithm that uses face outline information of the original image based on the FOP, which makes it possible to recover better than the known methods until now.
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