• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권6호
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• pp.647-656
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• 2003

본 논문에서는 얼굴의 특징정보를 추출하여 사람의 얼굴과 유사한 캐리커처를 자동으로 생성해 주는 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 벡터를 기반으로 하기 때문에 사이즈에 제한 없이 자유로운 변형이 가능할 뿐만 아니라 2D 캐릭터에 자유로운 표정을 적용하는 데에도 쉽게 적용이 가능하다. 또, 벡터의 특징으로 인해 모바일 상에서도 적은 용량으로 이용가능하다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권1호
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• pp.485-492
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• 2018

In this paper, we propose facial expression recognition using CNN (Convolutional Neural Network), one of the deep learning technologies. The proposed structure has general classification performance for any environment or subject. For this purpose, we collect a variety of databases and organize the database into six expression classes such as 'expressionless', 'happy', 'sad', 'angry', 'surprised' and 'disgusted'. Pre-processing and data augmentation techniques are applied to improve training efficiency and classification performance. In the existing CNN structure, the optimal structure that best expresses the features of six facial expressions is found by adjusting the number of feature maps of the convolutional layer and the number of nodes of fully-connected layer. The experimental results show good classification performance compared to the state-of-the-arts in experiments of the cross validation and the cross database. Also, compared to other conventional models, it is confirmed that the proposed structure is superior in classification performance with less execution time.

• 대한치과의사협회지
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• 제57권2호
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• pp.93-99
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• 2019

Ectodermal dysplasia is a genetic disorder in which various clinical manifestations involve two or more of the differentiated tissues of the ectoderm. Facial deformity, which is frequently associated with ectodermal dysplasia, appears in the form of cleft lip or cleft palate, especially in the middle facial area.Cleft and tooth defects result in decreased alveolar bone development.This leads to severe skeletal incongruity. Facial features include frontal protrusion, malar bone hypoplasia, flat nose, mandibular prominence and long lower facial height. This clinical report presents treatment including orthognathic surgery of a patient with Hypohidrotic Ectodermal dysplasia with cleft palate.

• 대한융합한의학회지
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• 제1권1호
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• pp.5-15
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• 2021

Objectives: To review the concept of Moebius syndrome. Methods: Literature search was done to study definition, epidemiology, pathophysiology, clinical feature, and treatment of Moebius syndrome. Pubmed, RISS, Google scholarship and uptodate scholastic were used in the research. Search words were 'Moebius syndrome', 'treatment of Moebius syndrome'. Only English and Korean studies were assessed. Results: Moebius syndrome is rare disease characterized by nonprogressive congenital uni- or bi-lateral facial (VII cranial nerve) and abducens (VI cranial nerve) palsy. This facial palsy is found across the world, and its incidence is approximately 1 per 250,000. Moebius is diagnosed by clinical features. Facial palsy, eye abduction problem, limb deformities, global cerebral nerve impairment can be shown. Rehabilitation, smile surgery, and acupuncture can be used to treat this. Conclusion: Moebius syndrome's epidemiology, pathogenesis, treatment is still not fully revealed. It is known to be a congenital disease which didn't have exact treatment except surgery. But, it needs further study about exact treatment, diagnosis, and pathogenesis.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권3호
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• pp.67-75
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• 2006

얼굴의 표정은 얼굴의 구성요소같은 기하학적 정보와 조명이나 주름 같은 세부적인 정보들로 표현된다. 얼굴 표정은 기하학적 변형만으로는 실감적인 표정을 생성하기 힘들기 때문에 기하학적 변형과 더불어 텍스처 같은 세부적인 정보도 함께 변형해야만 실감적인 표현을 할 수 있다. 표정비율이미지 (Expression Ratio Image)같은 얼굴 텍스처의 세부적인 정보를 변형하기 위한 기존 방법들은 조명에 따른 피부색의 변화를 정확히 표현할 수 없는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 서로 다른 조명 조건에서도 실감적인 표정 텍스처 정보를 적용할 수 있는 비선형 피부색 모델 기반의 표정 합성방법을 제안한다. 제안된 방법은 동적 외양 모델을 이용한 자동적인 얼굴 특징 추출과 와핑을 통한 표정 변형 단계, 비선형 피부색 변화 모델을 이용한 표정 생성 단계, 유클리디 거리 변환 (Euclidean Distance Transform)에 의해 계산된 혼합 비율을 사용한 원본 얼굴 영상과 생성된 표정의 합성 등 총 3 단계로 구성된다. 실험결과는 제안된 방법이 다양한 조명조건에서도 자연스럽고 실감적인 표정을 표현한다는 것을 보인다.

• ETRI Journal
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• 제32권5호
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• pp.784-794
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• 2010

Automatic facial expression recognition has many potential applications in different areas of human computer interaction. However, they are not yet fully realized due to the lack of an effective facial feature descriptor. In this paper, we present a new appearance-based feature descriptor, the local directional pattern (LDP), to represent facial geometry and analyze its performance in expression recognition. An LDP feature is obtained by computing the edge response values in 8 directions at each pixel and encoding them into an 8 bit binary number using the relative strength of these edge responses. The LDP descriptor, a distribution of LDP codes within an image or image patch, is used to describe each expression image. The effectiveness of dimensionality reduction techniques, such as principal component analysis and AdaBoost, is also analyzed in terms of computational cost saving and classification accuracy. Two well-known machine learning methods, template matching and support vector machine, are used for classification using the Cohn-Kanade and Japanese female facial expression databases. Better classification accuracy shows the superiority of LDP descriptor against other appearance-based feature descriptors.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권5호
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• pp.617-624
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• 2004

본 연구에서는 3차원 얼굴 데이타에서 인접 부위의 깊이 차를 이용하여 얼굴의 주요 특징을 추출해 내는 방법을 제안한다. 인간은 사물의 특정 부분의 깊이 정보를 인식하는데 있어서 인접 부위와의 깊이 정보를 비교하고, 이를 바탕으로 깊이 값에 의한 대조가 두드러진 정도에 따라 상대적으로 깊이가 깊고 얕음을 지각하게 된다. 이런 인식 원리를 얼굴의 특징 추출에 적용하여 간단한 연산 과정을 통해 신뢰성 있고, 빠른 얼굴의 특징 추출이 가능하다. 인접 부위의 깊이 차는 수평방향과 수직방향으로 각각 일정 거리를 둔 지점에서의 두 지점간의 깊이 차로 생성된다. 생성된 수평, 수직 방향으로 인접 깊이 차와 입력된 3차원 얼굴 영상을 분석하여 3차원 얼굴 영상에서 가장 주된 특징이 되는 코 영역을 추출하였다.

• 인지과학
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• 제14권4호
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• pp.33-42
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• 2003

본 논문은 내적상태의 차원모형을 기반으로 한 얼굴 표정인식을 위한 새로운 시스템을 제시한다. 얼굴표정 정보는 3단계로 추출된다. 1단계에서는 Gabor 웨이브렛 표상이 얼굴 요소들의 경계선을 추출한다. 2단계에서는 중립얼굴상에서 얼굴표정의 성긴 특징들이 FCM 군집화 알고리즘을 사용하여 추출된다. 3단계에서는 표정영상에서 동적인 모델을 사용하여 성긴 특징들이 추출된다. 마지막으로 다층 퍼셉트론을 사용하여 내적상태의 차원모델에 기반한 얼굴표정 인식을 보인다. 정서의 이차원 구조는 기본 정서와 관련된 얼굴표정의 인식 뿐만 아니라 다양한 정서의 표정들로 인식할 수 있음을 제시한다.

• 융합보안논문지
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• 제14권7호
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• pp.23-28
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• 2014

본 논문에서는 기존에 제안된 LDP(Local Directional Pattern)를 기반으로 얼굴 표정 인식 시스템에 대한 설계 및 구현 방법을 제안한다. LDP는 얼굴 영상을 구성하고 있는 각 화소를 주변 화소들과의 관계를 고려하여 지역적인 미세 패턴(Local Micro Pattern)으로 표현해준다. 새롭게 제시된 LDP에서 생성되는 코드들이 다양한 조건하에서 정확한 정보를 포함할 수 있는지의 여부를 검증할 필요가 있다. 따라서, 새롭게 제안된 지역 미세 패턴인 LDP를 다양한 환경에서 신속하게 검증하기 위한 평가 시스템을 구축한다. 제안된 얼굴 표정인식 평가 시스템에서는 6개의 컴포넌트를 거쳐 얼굴 표정인식률을 계산할 수 있도록 구성하였으며, Gabor, LBP와 비교하여 LDP의 인식률을 검증한다.