Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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1999.06a
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pp.133-140
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1999
In this paper, we propose a method of image-based three-dimensional modeling for realistic facial expression. In the proposed method, real human facial images are used to deform a generic three-dimensional mesh model and the deformed model is animated to generate facial expression animation. First, we take several pictures of the same person from several view angles. Then we project a three-dimensional face model onto the plane of each facial image and match the projected model with each image. The results are combined to generate a deformed three-dimensional model. We use the feature-based image metamorphosis to match the projected models with images. We then create a synthetic image from the two-dimensional images of a specific person's face. This synthetic image is texture-mapped to the cylindrical projection of the three-dimensional model. We also propose a muscle-based animation technique to generate realistic facial expression animations. This method facilitates the control of the animation. lastly, we show the animation results of the six represenative facial expressions.
Lee, Tae Hwan;Cho, Young Tak;Ahn, Yong Hak;Chae, Ok Sam
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.52
no.7
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pp.86-92
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2015
This study proposes new LDP code to improve facial expression recognition rate by including local directional number(LDN), edge magnitudes and differences of neighborhood edge intensity. LDP is less sensitive on the change of intensity and stronger about noise than LBP. But LDP is difficult to express the smooth area without changing of intensity and if background image has the similar pattern with a face, the facial expression recognition rate of LDP is low. Therefore, we make the LDP code has the local directional number and the edge strength and experiment the facial expression recognition rate of changed LDP code.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.12
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pp.6000-6017
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2018
This paper presents a new descriptor, named Histograms of Prominent Edge Directions (HPED), for the recognition of facial expressions in a person-independent environment. In this paper, we raise the issue of sampling error in generating the code-histogram from spatial regions of the face image, as observed in the existing descriptors. HPED describes facial appearance changes based on the statistical distribution of the top two prominent edge directions (i.e., primary and secondary direction) captured over small spatial regions of the face. Compared to existing descriptors, HPED uses a smaller number of code-bins to describe the spatial regions, which helps avoid sampling error despite having fewer samples while preserving the valuable spatial information. In contrast to the existing Histogram of Oriented Gradients (HOG) that uses the histogram of the primary edge direction (i.e., gradient orientation) only, we additionally consider the histogram of the secondary edge direction, which provides more meaningful shape information related to the local texture. Experiments on popular facial expression datasets demonstrate the superior performance of the proposed HPED against existing descriptors in a person-independent environment.
Due to the serious issues posed by facial manipulation technologies, many researchers are becoming increasingly interested in the identification of face forgeries. The majority of existing face forgery detection methods leverage powerful data adaptation ability of neural network to derive distinguishing traits. These deep learning-based detection methods frequently treat the detection of fake faces as a binary classification problem and employ softmax loss to track CNN network training. However, acquired traits observed by softmax loss are insufficient for discriminating. To get over these limitations, in this study, we introduce a novel discriminative feature learning based on Vision Transformer architecture. Additionally, a separation-center loss is created to simply compress intra-class variation of original faces while enhancing inter-class differences in the embedding space.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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v.2
no.3
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pp.41-46
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2001
This paper discusses the feasibility of improving micro-machining accuracy by using two-dimensional(2-D) vibration cutting. Vibration cutting is generated by two piezo actuators arranged orthogonally : one is actuated by a sine curve voltage input, and the other is actuated by a phase-shifted sine curve voltage. A tool attached to the vibrator oscillates in a 2-D elliptical motion, depending on the frequencies, amplitudes, and the phase shifts of two input signals and the workpiece feedrate. Along the elliptical tool locus, cutting is done in the lower part, and non-cutting is done in the upper part. By this way a unique feature of 2-D vibration cutting, that is, air lubrication between a tool and chips, is caused. Another unique feature of 2-D vibration cutting was experimentally verified, that is, some negative thrust force occurs as the direction of chip movement on a tool rake face is reversed. Those features not only help chips flow smoothly and continuously but also reduce cutting force, which results in a higher quality machined surface. Through tool path simulations and experiments under several micro-machining conditions, the 2-D vibration cutting, compared to conventional cutting, was found to result in a great decrease in the cutting force, a much smoother surface, and much less burr.
Lee, Tae Hwan;Cho, Young Tak;Ahn, Yong Hak;Chae, Ok Sam
Convergence Security Journal
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v.14
no.7
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pp.23-28
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2014
This study proposes the design and implementation of the system for a facial expression recognition system. LDP(Local Directional Pattern) feature computes the edge response in a different direction from a pixel with the relationship of neighbor pixels. It is necessary to be estimated that LDP code can represent facial features correctly under various conditions. In this respect, we build the system of facial expression recognition to test LDP performance quickly and the proposed evaluation system consists of six components. we experiment the recognition rate with local micro patterns (LDP, Gabor, LBP) in the proposed evaluation system.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.20
no.12
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pp.25-33
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2003
A burr has been defined as undesirable projection of material formed as a result of plastic flow from a cutting or shearing operation. It is unavoidable in all kinds of machining operation. As a result, burr makes troubles on manufacturing process due to deburring cost, quality of products and productivity. In this study, the primary interest is about exit burr. The burr formation mechanism in each type of burr is classified. Data bases are developed to predict burr formation result. In the milling operation, we develop an algorithm to analyze the burr formation mechanism by the geometrical analysis on the multi featured workpiece with multi cutting path. The algorithm includes three steps, i. e., the feature identification, the cutting condition identification, and the analysis on exit burr formation. We can predict which portion of workpiece would have the exit burr in advance so that we can manage to find a way to minimize the exit burr formation in an actual cutting. Also, this algorithm can be implemented in a commercial CAM package so that we can simulate the NC code to review the burr formation in advance.
For extracting geometric features in 3D meshes according to user-steering with effective interactions. this paper generalizes the 2D algorithms of snapping and wrapping that. respectively. moves a cursor to a nearby feature and constructs feature boundaries. First. we define approximate curvatures and move cost functions that are the numerical values measuring the geometric characteristics of the meshes, By exploiting the measuring values. the algorithms of geometric snapping and geometric wrapping are developed and implemented. We also visualize the results from applying the algorithms to extracting geometric features of general 3D mesh models such as a face model and a tooth model.
In this paper, a new rectification scheme to transform the uncalibrated stereo image pair into the calibrated one is suggested and its performance is analyzed by applying this scheme to the reconstruction of the intermediate views for multi-view stereoscopic display. In the proposed method, feature points are extracted from the stereo image pair by detecting the comers and similarities between each pixel of the stereo image pair. These detected feature points, are then used to extract moving vectors between the stereo image pair and the epipolar line. Finally, the input stereo image pair is rectified by matching the extracted epipolar line between the stereo image pair in the horizontal direction. Based on some experiments done on the synthesis of the intermediate views by using the calibrated stereo image pairs through the proposed rectification algorithm and the uncalibrated ones for three kinds of stereo image pairs; 'Man', 'Face' and 'Car', it is found that PSNRs of the intermediate views reconstructed from the calibrated images improved by about 2.5${\sim}$3.26 dB than those of the uncalibrated ones.
Bimodal speech recognition systems have been proposed for enhancing recognition rate of ASR under noisy environments. Visual feature extraction is very important to develop these systems. To extract visual features, it is necessary to detect exact lip position. This paper proposed the method that detects a lip position using color similarity model and SVM. Face/Lip color distribution is teamed and the initial lip position is found by using that. The exact lip position is detected by scanning neighbor area with SVM. By experiments, it is shown that this method detects lip position exactly and fast.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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