감정인식 기술은 인간 중심의 휴먼 컴퓨터 인터페이스(HCI, Human computer interface) 또는 human-to-machine interface의 핵심 요소이다. 기존의 감정인식 기술은 주로 얼굴 영상, 음성, 생체신호를 이용하여 특징을 추출하고 이를 미리 학습시킨 인식 알고리즘 모델에 적용시켜 각 감정의 범주로 분류하는 방법을 사용한다. 하지만 정확한 감정인식을 위해서는 시간에 따른 감정의 변화나 사용자의 ...
감정인식 기술은 인간 중심의 휴먼 컴퓨터 인터페이스(HCI, Human computer interface) 또는 human-to-machine interface의 핵심 요소이다. 기존의 감정인식 기술은 주로 얼굴 영상, 음성, 생체신호를 이용하여 특징을 추출하고 이를 미리 학습시킨 인식 알고리즘 모델에 적용시켜 각 감정의 범주로 분류하는 방법을 사용한다. 하지만 정확한 감정인식을 위해서는 시간에 따른 감정의 변화나 사용자의 컨텍스트를 파악하는 것이 더 중요하다. 이를 위해서는 자연어 처리나 사용자의 의도 파악 등을 채용한 컨텍스트 인식(context-awareness) 기술에 대한 연구가 더불어 수행되어야 한다. 최근 컨텍스트 기반 감정인식 연구는 스마트폰 환경에서 활발히 수행되고 있다. 스마트폰은 멀티모달 센서들이 탑재되어 사용자의 컨텍스트 관련 정보들(text, life-log)을 수집하기에 용이하기 때문이다. 그러나 기존의 연구들은 감정 모델이 단순하고, 스마트폰에서 추론할 수 있는 컨텍스트 관련 정보들을 활용하지 못하고 사용자에게 수동으로 입력시키는 비효율성이 있다. 또한 개인화 된 감정 및 상황 모델을 사용하지 않아 인식의 정확도가 떨어지는 문제를 함께 가지고 있다. 본 논문에서는 스마트폰에서 사용자의 선호도 정보와 다양한 상황(context)에 대한 인식을 통해 사용자의 감정을 인식하고 이를 통해 사용자의 감정을 모델링하는 개인화된 감정 모델링 엔진을 제안한다. 제안하는 모델링 엔진은 퍼지 추론을 사용하여 인지된 상황정보에 대한 개인의 선호도 정보를 초기 설정된 감정모델에 맵핑(mapping)함으로써 기존의 스마트폰을 활용한 감정인식보다 다양한 감정을 인식하고 사용자의 검증과정을 거쳐 시간이 지날수록 감정인식의 정확도를 향상시킨다. 인식된 감정은 사용자의 검증과정을 거쳐 개인화된 감정인식이 가능하도록 하였다. 이를 검증하기 위해 스마트폰 환경에서 제안하는 감정인식 시스템을 구현하고 애플리케이션으로 실제 사용자의 사용 테스트를 통해 그 성능을 평가하였다.
감정인식 기술은 인간 중심의 휴먼 컴퓨터 인터페이스(HCI, Human computer interface) 또는 human-to-machine interface의 핵심 요소이다. 기존의 감정인식 기술은 주로 얼굴 영상, 음성, 생체신호를 이용하여 특징을 추출하고 이를 미리 학습시킨 인식 알고리즘 모델에 적용시켜 각 감정의 범주로 분류하는 방법을 사용한다. 하지만 정확한 감정인식을 위해서는 시간에 따른 감정의 변화나 사용자의 컨텍스트를 파악하는 것이 더 중요하다. 이를 위해서는 자연어 처리나 사용자의 의도 파악 등을 채용한 컨텍스트 인식(context-awareness) 기술에 대한 연구가 더불어 수행되어야 한다. 최근 컨텍스트 기반 감정인식 연구는 스마트폰 환경에서 활발히 수행되고 있다. 스마트폰은 멀티모달 센서들이 탑재되어 사용자의 컨텍스트 관련 정보들(text, life-log)을 수집하기에 용이하기 때문이다. 그러나 기존의 연구들은 감정 모델이 단순하고, 스마트폰에서 추론할 수 있는 컨텍스트 관련 정보들을 활용하지 못하고 사용자에게 수동으로 입력시키는 비효율성이 있다. 또한 개인화 된 감정 및 상황 모델을 사용하지 않아 인식의 정확도가 떨어지는 문제를 함께 가지고 있다. 본 논문에서는 스마트폰에서 사용자의 선호도 정보와 다양한 상황(context)에 대한 인식을 통해 사용자의 감정을 인식하고 이를 통해 사용자의 감정을 모델링하는 개인화된 감정 모델링 엔진을 제안한다. 제안하는 모델링 엔진은 퍼지 추론을 사용하여 인지된 상황정보에 대한 개인의 선호도 정보를 초기 설정된 감정모델에 맵핑(mapping)함으로써 기존의 스마트폰을 활용한 감정인식보다 다양한 감정을 인식하고 사용자의 검증과정을 거쳐 시간이 지날수록 감정인식의 정확도를 향상시킨다. 인식된 감정은 사용자의 검증과정을 거쳐 개인화된 감정인식이 가능하도록 하였다. 이를 검증하기 위해 스마트폰 환경에서 제안하는 감정인식 시스템을 구현하고 애플리케이션으로 실제 사용자의 사용 테스트를 통해 그 성능을 평가하였다.
A study on emotion recognition is the key component of the human centric human-computer interface(HCI). Many studies on emotion recognition have classified emotions using machine learning technique that recognizes complex patterns and make intelligent decisions based on features from facial images, ...
A study on emotion recognition is the key component of the human centric human-computer interface(HCI). Many studies on emotion recognition have classified emotions using machine learning technique that recognizes complex patterns and make intelligent decisions based on features from facial images, speech and bio-signals and classifies emotion. However, it is more important to infer changes of user's contexts according to user's preferences over time than to recognize only emotions. In order to achieve contexts with user's emotions, context-aware technique should be studied, which adopts natural-language processing and user's preferences understanding. Recently context-aware researches have been performed in smartphone environments. Because we can collects user's various context-related information effectively using smartphone contained multi-modal sensors. But the existing studies just has classifying method for a few emotion, but also it is inefficient. Because it is not utilizing contexts can be infered from smartphone, which makes user input data manually. Moreover it can not reflect the difference depending on individual. In this paper, we propose a method of emotion recognition on smartphone that extracts emotion from using user's preferences and context-awareness and provides result of personalized emotion recognition using by user's feedback. Therefore, it is possible to recognize diverse emotion applicatively and reliably. In experiment, we implements proposed emotion recognition system in smartphone. And we assess the performance of system from user's application test.
A study on emotion recognition is the key component of the human centric human-computer interface(HCI). Many studies on emotion recognition have classified emotions using machine learning technique that recognizes complex patterns and make intelligent decisions based on features from facial images, speech and bio-signals and classifies emotion. However, it is more important to infer changes of user's contexts according to user's preferences over time than to recognize only emotions. In order to achieve contexts with user's emotions, context-aware technique should be studied, which adopts natural-language processing and user's preferences understanding. Recently context-aware researches have been performed in smartphone environments. Because we can collects user's various context-related information effectively using smartphone contained multi-modal sensors. But the existing studies just has classifying method for a few emotion, but also it is inefficient. Because it is not utilizing contexts can be infered from smartphone, which makes user input data manually. Moreover it can not reflect the difference depending on individual. In this paper, we propose a method of emotion recognition on smartphone that extracts emotion from using user's preferences and context-awareness and provides result of personalized emotion recognition using by user's feedback. Therefore, it is possible to recognize diverse emotion applicatively and reliably. In experiment, we implements proposed emotion recognition system in smartphone. And we assess the performance of system from user's application test.
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