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문제 정의
- 못하는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 이를 극복하기 위해 어깨선 추출을 이용한 보다 정확한 손 위치 파악 알고리즘을 개발하였다. 어깨선 추출 알고리즘은 목 바로 아래 어깨 점을 시작으로 원형의 탐색 공간을 각 원형으로 돌아서면서 탐색을 하는 방법으로 어깨선을 추출한다.
- 본 논문에서는 기 개발된 선행 기술을 바탕으로 감정 인식시스템을 위한 인간의 움직임 추출 기법과 은닉 마르코프모델(HMM)을 통해 동정된 분류기를 통한 감정 인식 기법으로 제안한다. 인간의 움직임 추출 기법은 선행 연구된 기법들로 얻어진 인간의 움직임 구성 요소에 정보를 바탕으로 감정 분류의 성능을 높이기 위한 손의 움직임을 파악하는 방법이다.
- 또한, 이렇게 생성된 손의 움직임 정보를 은닉 마르코프 모델을 통해 동정된 분류기 기반 감정 인식 기법이 개발되었다. 본 논문에서는 지능형 로봇으로부터 얻어진 동영상을 바탕으로 얼굴을 이용한 감정 인식과 더불어 특정 동작을 이용한 통합적인 감정 인식 시스템을 개발하는 것을 목표로 한다.
- 방법으로 다루기가 매우 힘들다. 이러한 어려움을 해결하기 위해, 본 논문에서는 퍼지 이론을 이용한 감정 인식 시스템을 설계하기 위해 퍼지 분류기를 제안한다. 퍼지 분류기는 퍼지 모델 기반 분류기로 다음과 같은 규칙으로 구성된다.
- 지능형 시스템의 개발이 가속화됨에 따라 감정 인식기술 개발의 필요성이 커지고 있다. 이에 본 논문에서는 인간의 얼굴과 움직임 분석을 통한 감정 인식 기법을 제안 하였다. 제안된 알고리즘은 영상에서 얼굴과 움직임 추출 기법과 감정 분류 기법으로 구성 된다.
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