Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.35S
no.8
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pp.55-67
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1998
This paper presents an automatic facial feature point extraction algorithm in sequential color images. To extract facial region in the video sequence, a moving color detection technique is proposed that emphasize moving skin color region by applying motion detection algorithm on the skin-color transformed images. The threshold value for the pixel difference detection is also decided according to the transformed pixel value that represents the probability of the desired color information. Eye candidate regions are selected using both of the black/white color information inside the skin-color region and the valley information of the moving skin region detected using morphological operators. Eye region is finally decided by the geometrical relationship of the eyes and color histogram. To decide the exact feature points, the PCA(Principal Component Analysis) is used on each eye and mouth regions. Experimental results show that the feature points of eye and mouth can be obtained correctly irrespective of background, direction and size of face.
Foot-and-mouth disease (FMD) and avian influenza (AI) are highly pathogenic viral disease which affects the livestock industry worldwide. Outbreak of these viruses causes great impact in the livestock industry; thus, disease infected animals were immediately disposed. Burial is the commonly used disposal method for deceased animals. However, there is potential for secondary environmental contamination, as well as the risk that infectious agents persisting in the environment due to the limited environmental controls in livestock burial sites during the decomposition of the carcasses. Therefore, this study aimed to investigate the detection of FMD and AI viruses from animal carcass disposal sites using real-time reverse transcription PCR. Soil samples of more than three years post-burial from livestock carcass disposal sites were collected and processed RNA isolation using a commercial extraction kit. The isolated RNA of the samples was used for the detection of FMDV and AIV using qRT-PCR. Based on the qPCR assay result, no viral particle was detected in the soil samples collected from the animal disposal sites. This indicates that 3 years of burial and their carcass disposal method is efficient for the control or at least reduction of spread infections in the surrounding environment.
In this paper, we present an efficient face detection algorithm for locating vertical views of human faces in complex scenes. The algorithm models the distribution of human skin color in YCbCr color space and find various ace candidate regions. Face candidate regions are found by thresholding with predetermined thresholds. For each of these face candidate regions, The sobel edge operator is used to find edge regions. For each edge region, we used an ellipse detection algorithm which is similar to hough transform to refine the candidate region. Finally if a substantial number of he facial features (eye, mouth) are found successfully in the candidate region, we determine he ace candidate region as a face region. e show empirically that the presented algorithm an find the face region very well in the complex scenes.
Kim, Jun-Ho;Ryu, Ji-Won;Yoon, Chang-Lyuk;Ahn, Jong-Mo
Journal of Oral Medicine and Pain
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v.36
no.2
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pp.91-97
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2011
Helicobacter pylori (H. pylori) is bacterial infection, with more than half of the world population infected and relates to many oral disease such oral lichen planus, recurrent aphthous ulceration, periodontal disease and halitosis and so on. Burning mouth syndrome(BMS) is defined as a burning sensation of the oral mucosa, lips, and/or tongue, in the absence of specific oral lesions. The etiology of BMS is suggested local, systemic and psychological factors and researchs related BMS and to infection of H. pyloir in the oral cavity are few. The purpose of this study was to evaluate relationship between burning mouth syndrome and H. pylori in the oral cavity. We recruited 21 subjects with burning mouth syndrome and 21 subjects as control group. Samples in the oral cavity were taken area of buccal mucosa, dorsum of the tongue and saliva. We analysed samples by nested polymerase chain reaction(PCR). The results were as follows: 1. Among 21 patients with burning mouth sydrome and 21 subjects of control group, 6(29%) and 3(14%) were positive respectively(P>0.05). 2. In detection rate of H. pylori in area taken sample, 3(14%), 2(10%) and 4(19%) were positive in buccal mucosa, dorsum of the tongue and saliva of patient and 2(10%) and 1(5%) were positive in dorsum of the tongue and saliva of control group(P>0.05). Conclusively, we can guess that H. pylori in the oral cavity is not related with burning mouth syndrome.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.9
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pp.292-301
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2016
Because damages arising from the occurrence of foot-and-mouth disease (FMD) are very great, it is essential to make a preemptive diagnosis to cope with it in order to minimize those damages. The main symptoms of foot-and-mouth disease are body temperature increase, loss of appetite, formation of blisters in the mouth, on hooves and breasts, etc. in a cow or a bull, among which the body temperature check is the easiest and quickest way to detect the disease. In this paper, an algorithm to detect FMD from the hooves of cattle was developed and implemented for preemptive coping with foot-and-mouth disease, and a hoof check test is conducted after the installation of a high-resolution camera module, a thermo-graphic camera, and a temperature/humidity module in the cattle shed. Through the algorithm and system developed in this study, it is possible to cope with an early-stage situation in which cattle are suspected as suffering from foot-and-mouth disease, creating an optimized growth environment for cattle. In particular, in this study, the system to cope with FMD does not use a portable thermo-graphic camera, but a fixed camera attached to the cattle shed. It does not need additional personnel, has a function to measure the temperature of cattle hooves automatically through an image algorithm, and includes an automated alarm for a smart phone. This system enables the prediction of a possible occurrence of foot-and-mouth disease on a real-time basis, and also enables initial-stage disinfection to be performed to cope with the disease without needing extra personnel.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.17
no.7
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pp.89-94
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2012
In fact, smoking is prohibited in elevators. It is morally wrong to smoke in elevators. In addition, smoking can be very fatal for our children and for women. In this paper, forensic evidence is submitted to court by people who smoke in elevators. Shots around the face of the person in the elevator extracted partially by scene change detection. Smokers is extracted that the white bar is at the mouth biter. People spouting smoke extraction will proceed in the future. It is extracted by using technology of color histogram, one of the scene change detection method. The extract is a much more accurate extraction ratio than the methods that do not use scene change detection.
This study proposed a face region detection algorithm using fuzzy inference of pixel hue and intensity. The proposed algorithm is composed of light compensate and face detection. The light compensation process performs calibration for the change of light. The face detection process evaluates similarity by generating membership functions using as feature parameters hue and intensity calculated from 20 skin color models. From the extracted face region candidate, the eyes were detected with element C of color model CMY, and the mouth was detected with element Q of color model YIQ, the face region was detected based on the knowledge of an ordinary face. The result of experiment are conducted with frontal face color images of face as input images, the method detected the face region regardless of the position and size of face images.
In this paper, a novel system for avatar motion controlling by tracking face is presented. The system is composed of three main parts: firstly, LCS (Local Cluster Searching) method based face feature detection algorithm, secondly, HMM based feature points recognition algorithm, and finally, avatar controlling and animation generation algorithm. In LCS method, face region can be divided into many small piece regions in horizontal and vertical direction. Then the method will judge each cross point that if it is an object point, edge point or the background point. The HMM method will distinguish the mouth, eyes, nose etc. from these feature points. Based on the detected facial feature points, the 3D avatar is controlled by two ways: avatar orientation and animation, the avatar orientation controlling information can be acquired by analyzing facial geometric information; avatar animation can be generated from the face feature points smoothly. And finally for evaluating performance of the developed system, we implement the system on Window XP OS, the results show that the system can have an excellent performance.
This article describes 3 dimensional (3D) face recognition system using histogram of oriented gradients (HOG) based on face curvature. The surface curvatures in the face contain the most important personal feature information. In this paper, 3D face images are recognized by the face components: cheek, eyes, mouth, and nose. For the proposed approach, the first step uses the face curvatures which present the facial features for 3D face images, after normalization using the singular value decomposition (SVD). Fisherface method is then applied to each component curvature face. The reason for adapting the Fisherface method maintains the surface attribute for the face curvature, even though it can generate reduced image dimension. And histogram of oriented gradients (HOG) descriptor is one of the state-of-art methods which have been shown to significantly outperform the existing feature set for several objects detection and recognition. In the last step, the linear discriminant analysis is explained for each component. The experimental results showed that the proposed approach leads to higher detection accuracy rate than other methods.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.28
no.4
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pp.70-79
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2014
In this paper, I propose a method for detection of look-alike offenders by using hidden face information. For extraction of moving objects, PRA matching is used to extract moving components, and brightness changes can be dealt with by an adaptive threshold adjusting in the proposed method. Moving objects extracted in the territory of the face region is extracted using the complexion, facial area, eyes, nose, mouth. The extracted information detected by the presence of these characteristics were likely to help judge a person. Results of the extracted face makes the recognition rate of possible murderers 90% so the usefulness of the proposed method was confirmed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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