Journal of the Korean Society of Fashion and Beauty
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v.3
no.2
s.2
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pp.31-38
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2005
Make-up changes facial images. In particular, eyebrow make-up is a part of changing expression most easily and effectively. While color make-up is helpful to produce women's desired image with their favorite colors, eyebrow make-up is hidden actor to give a clear impression to others. Therefore, this study connected facial type which is an important factor deciding facial image with eyebrow, examined image of eyebrow make-up and that changed by facial types and aimed to be helpful in producing more effective facial image with eyebrow make-up considering one's facial type. Consequently, it was found that eyebrow make-up was a great factor in making better facial impression and image and complementing the weakness of facial type. h strong impression of facial type can be changed into soft shape or foolish shape in worse case depending on the types of eyebrow make-up. Eyebrow make-up shows charming image as angle of eyebrow is steep, heavy image as eyebrow is horizontal, cold image as eyebrow tail rises and simple and dull image as it lowers. Therefore, it is known that image of eyebrow make-up can be governed by several factors including angle and direction of eyebrow. Consequently, it is thought that most effective eyebrow make-up considers individual facial types, images of their eyes, noses and mouths and factors deciding angle, direction and colors of eyebrow.
The purpose of this study is to suppose makeup design based on formative elements of facial image according to the facial image type of Korean women in their 20s. For this study, literature review were performed. Surveys were conducted twice for empirical research. The survey targeted 220 university students in their 20s. SPSS 12.0 statistics program was used to analyze the results, and T-test, ANOVA, Scheff$\acute{e}$ test. The results of the study are as follows. First, it was concluded that the effective structural formative elements are different according to the types of facial image. Second, by analyzing the differences in perceiving naked facial image and modified face shape image, modified skin color image, modified makeup color image of all types of facial image, it was found that the formative elements are different according to facial images, and that there are differences in the effectiveness of each factors.
The purpose of this study is to classify the facial images and analyze shape characteristics of Korean women in their 20s. Previous research and survey were used for the study, the surveys targeted 220 university students in their 20s. The subjects of the experiment were 20-24 year-old Korean women. SPSS 12.0 statistics program was used to analyze the results, and factor analysis, Cronbach's ${\alpha}$ reliability analysis, and multidimensional scaling(MDS) were executed. The results of the study are as follows: First, the facial image types of Korean women in their 20s were classified into 4 categories as 'Youthfulness', 'Classiness', 'Friendliness', and 'Activeness'. Second, the multi-dimensional scaling method was performed and two orthogonal dimensions for the facial image of the Korean women were suggested: strong - soft and classy-friendly. Third, by analyzing the basic statistics concerning the structural characteristics of facial image of Korean women, there were differences in structural characteristics that form the facial images. Especially, significant difference appeared in items related forehead, eyebrows, eyes and jaw.
Young-Soo Seo;Do-Gil Kim;Gye-Hyeong Lee;Kyungmin Clara Lee
Journal of Korean Dental Science
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v.17
no.1
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pp.1-13
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2024
With the advances of digital scanning technology in dentistry, the interests in facial scanning in orthodontics have increased. There are many different manufacturers of facial scanners marketing to the dental practice. How do you know which one will work best for you? What questions should you be asking? We suggest a clinical guideline which may help you make an informed decision when choosing facial scanners. The characteristics of 7 facial scanners were discussed in this article. Here are some considerations for choosing a facial scanner. *Accuracy: For facial scanners to be of real value, having an appropriate camera resolution is necessary to achieve more accurate facial image representation. For orthodontic application, the scanner must create an accurate representation of an entire face. *Ease of Use: Scanner-related issues that impact their ease of use include type of light; scan type; scan time; file type generated by the scanner; unit size and foot print; and acceptance of scans by third-party providers. *Cost: Most of the expenses associated with facial scanning involve the fixed cost of purchase and maintenance. Other expenses include technical support, warranty costs, transmission fees, and supply costs. This article suggests a clinical guideline to make the right choice for facial scanner in orthodontics.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.8
no.2
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pp.105-110
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2008
Human being recognizes emotion fusing information of the other speech signal, expression, gesture and bio-signal. Computer needs technologies that being recognized as human do using combined information. In this paper, we recognized five emotions (normal, happiness, anger, surprise, sadness) through speech signal and facial image, and we propose to method that fusing into emotion for emotion recognition result is applying to multimodal method. Speech signal and facial image does emotion recognition using Principal Component Analysis (PCA) method. And multimodal is fusing into emotion result applying fuzzy membership function. With our experiments, our average emotion recognition rate was 63% by using speech signals, and was 53.4% by using facial images. That is, we know that speech signal offers a better emotion recognition rate than the facial image. We proposed decision fusion method using S-type membership function to heighten the emotion recognition rate. Result of emotion recognition through proposed method, average recognized rate is 70.4%. We could know that decision fusion method offers a better emotion recognition rate than the facial image or speech signal.
This study is to help make-up and coordination for image-making after analysis of facial color and shape of elderly women. The data was analyzed 55-75 years old 212 elderly women's face color and pictures by means of SPSS 12.0 statistics package. On the basis of the colorimetric data on face by Minolta CM2500D, this research considered the analysis of facial color, patternization of facial color and its analysis by age group; for the analysis of facial shape, this research patternized facial shape and analyzed its characteristic using both contour-based facial shape analysis and Kamata facial shape analysis. As for facial color, it was found that the lower age bracket has bright and reddish face, looking fine, while the higher age bracket has a conspicuously yellowish face, looking bad. The community of facial color is classified as 3 types and it was found out that the facial color of the subjects belonging to Type 3, whose L value is the largest, looked the brightest; the face of the subjects belonging to Type 2, whose a value is the largest, was much tinged with red, and the face of the subjects belonging to Type 1, whose b value is the largest were tinged with yellow. According to the analysis of facial shape, there appeared oval & long forms in the classification by contour, while there appeared a lot of downward-directed power and inner-directed power in the classification by Kamata, which is believed to reflect the phenomenon that their chin line becomes roundish and the facial length also tend to be longer due to aging.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.21
no.3
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pp.395-400
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2011
In this paper, we propose an study of the facial emotion recognition considering the dynamical variation of emotional state in facial image sequences. The proposed system consists of two main step: facial image based emotional feature extraction and emotional state classification/recognition. At first, we propose a method for extracting and analyzing the emotional feature region using a combination of Active Shape Model (ASM) and Facial Action Units (FAUs). And then, it is proposed that emotional state classification and recognition method based on Hidden Markov Model (HMM) type of dynamic Bayesian network. Also, we adopt a Harmony Search (HS) algorithm based heuristic optimization procedure in a parameter learning of HMM in order to classify the emotional state more accurately. By using all these methods, we construct the emotion recognition system based on variations of the dynamic facial image sequence and make an attempt at improvement of the recognition performance.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.41
no.3
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pp.35-49
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2004
This paper proposes a new glasses removal method from color frontal facial image to generate gray glassless facial image. The proposed method is based on recursive PCA reconstruction. For the generation of glassless images, the occluded region by glasses should be found, and a good reconstructed image to compensate with should be obtained. The recursive PCA reconstruction Provides us with both of them simultaneously, and finally produces glassless facial images. This paper shows the effectiveness of the proposed method by some experimental results. We believe that this method can be applied to removing other type of occlusion than the glasses with some modification and enhancing the performance of a face recognition system.
This paper aims to investigate if a total of 266 college students from Yanbian, China, and Korea's Jeonnam Province are satisfied with their face and body type, and to find out an image-development method, depending on body characteristics. For this, a questionnaire survey using the 5-point Likert Scale was conducted, and an SPSS program has been used for data analysis. Besides the descriptive analysis, crosstab analysis, t-verification, and frequency analysis have been conducted. As body shape, posture, costume, accessories and makeup play an important role in image formation, this paper intends to form positive ego through exact awareness of the body shape by providing base data to a set image-development strategy. Then, the result has turned out as follows: First, in terms of the body index (i.e., Rohrer index), both Korea's Jeonnam Province and China's Yanbian college students were included in a category of the mean value. In terms of satisfaction with their body shape, on the contrary, China's China's Yanbian college students were higher than Korea's Jeonnam Province college students. Second, male China's Yanbian college students were slightly higher than female China's Yanbian college students in terms of satisfaction with their facial shape. However, the male students showed no big interest in facial care. Third, in terms of facial shape, an egg-shaped face was the most preferred in both China's Yanbian and Korea's Jeonnam Province college students, followed by an inverted triangle-shaped face in China's Yanbian college students and a diamond-shaped face in Korea's Jeonnam Province college students, showing significant difference ($p{\le}.001$). Even though both college students live in Northeast Asia, their preference on facial shape turned out to greatly differ, which indicates their different social environments. This paper will be helpful in global marketing for college students who are the major consumers in the future as Korean-Chinese exchange increases.
The purpose of this study is to identify cross-cultural features among Korea, China, and Japan by comparing differences in facial awareness, attractiveness preferences, and consideration of facial parts in a group of Korean, Chinese, and Japanese men and women as they evaluated the faces of Korean women in their 20s. A survey was conducted targeting male and female Korean, Chinese, and Japanese college students in their 20s. Frequency analysis, ANOVA, Duncan test, factorial analysis, and reliability analysis, MANOVA were carried out using SPSS 18.0. The results of this study are as follows: Faces of Korean women in their 20s were evaluated by Korean, Chinese, and Japanese men and women in their 20s and were classified into four categories as 'Youthfulness', 'Classiness', 'Friendliness' and 'Activeness'. Differences in facial image awareness were observed depending on nationality and gender. Korean participants were found to place importance on overall morphological factors; The Japanese focused on the eyes; and the Chinese on the skin color. Women of all nationalities showed, on average, a higher awareness of facial parts than men. No significant differences in facial attractiveness preferences were found based on nationality or gender, but there were differences in how the participants evaluated faces for attractiveness, showing that reasons for preferences may vary even if the preferences are the same.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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