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문제 정의
- 그러므로 얼굴 표정 인식에 있어서 실시간성을 보장하지 못하면 그 알고리즘의 정확도가 매우 떨어지게 된다. 따라서 본 논문에서는 강인하면서 실시간성을 보장하며 인간의 얼굴 표정을 인식할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 또한, 로봇의 상태를 표출하기 위해 로봇의 눈썹, 눈꺼풀, 입과 같은 구성 요소들을 기계적인 움직임을 통해 감정 표현이 가능한 시스템을 개발하였다.
- 결국, 인간의 감정 표현의 단서들을 개발된 로봇 시스템에 적합하도록 변경하였는데 그 기준을 AU을 사용해서 적용하였다. 또한 로봇의 눈동자와 목의 움직임을 주어 관심 있는 물체를 응시하거나 감정을 표줄할 수 있는 얼굴의 움직임을 생성해 낼 수 있도록 개발하였다. 이러한 제한 조건을 바탕으로 실제로 재구성된 Ekman의 AU와 개발된 로봇 시스템의 구성요소 움직임 간의 관계를 정리하면 표 3와 같다.
- 저크는 액츄에이터에 무리를 주며, 시스템의 운동 방향이 급격히 바뀌게 되어 시스템의 파손까지 이어질 수 있다. 또한 목표 속도로 추종하는 추적성능에도 많은 영향을 미치기 때문에 새로운 목표 위치가 갱신될 때 저크가 발생하지 않는 속도 프로파일을 생성하는 방법이 필요하다 따라서 본 논문은 종(bell) 모양의 속도 함수를 도입하여 저크 발생을 억제하면서 모터를 제어할 수 있는 시스템을 구현한다. 종 모양의 속도' 함수를 구성하는데 있어서 제한 조건은 (1) 모양이 종 모양의 형태로 구현되어야 하며, (2) 연속적으로 미분이 가능해야 한다.
- 기존의 Viola의 얼굴 검출 방법은 AdaBoost를 이용하여 사각 특징 (rectangle feature)을 추출하는데 이 방법은 얼굴과 얼굴이 아닌 영상을 구분할 때는 효과적이지만 구분하고자 하는 영상들이 서로 비슷한 얼굴표정 인식과 같은 분야에서는 정확성을 기대할 수가 없다. 본 논문에서는 이러한 견지에서 얼굴 표정을 잘 구분할 수 있는 좀 더 다양한 형태의 사각 특징을 제안하고 이를 이용하여 얼굴 표정을 분류하는 새로운 분류기를 제안하였다.
- 것이 일반적인 방법이었다. 본 논문에서는 이러한 생성 방법에 대해 좀 더 체계화되게 인간의 얼굴 표정에서 얻을 수 있는 단서들을 추출하고 이를 바탕으로 로봇의 얼굴 표정을 생성하는데 이용하였다.
- 본 논문에서는 인간과 로봇간의 상호작용을 원활히 하기위한 여러가지 측면 중에서 얼굴 표정에 관한 연구를 진행해 왔는데, 인간과 로봇간의 상호작용을 부드럽게 하기 위해서는 이러한 측면에서의 고찰뿐만 아니라 음성 인식과 생성과 같은 음성 분야의 연구와 주변 환경인지나 능동적으로 발생할 수 있는 사건에 대해 대처할 수 있는 인공 지능 분야역시 중요한 부분이라고 할 수 있다. 이러한 분야의 연구 역시 병렬적으로 진행되어야 할 것이다.
- 본 논문에서는 인간과 로봇의 상호작용을 위해 근저가 될 수 있는 얼굴 표정 인식과 생성에 대한 기술에 대한 것으로 새로운 사각 특징 형태를 이용하여 얼굴 표정 인식하는 방법을 제시하고 인지 . 심리학적인 측면에서의 인간의 얼굴 표정 관찰 데이터를 기반으로 로봇의 얼굴 표정을 생성하였다.
- 보여주고 있다. 본 논문에서도 실시간성을 보장하기 위해 Wang 방법의 근간이 되는 연구인 Viola의 얼굴검출알고리즘을 바탕으로 인식의 정확도를 좀 더 높이기 위한 새로운 방법을 제안하였다. 기존의 Viola의 얼굴 검출 방법은 AdaBoost를 이용하여 사각 특징 (rectangle feature)을 추출하는데 이 방법은 얼굴과 얼굴이 아닌 영상을 구분할 때는 효과적이지만 구분하고자 하는 영상들이 서로 비슷한 얼굴표정 인식과 같은 분야에서는 정확성을 기대할 수가 없다.
- 본 연구에서는 개발된 로봇 시스템과 Eknmlan의 AU 과의 관계를 분석하고 이를 바탕으로 로봇이 감정을 표현하기 위해 어떤 구성 요소들을 움직여야 될지 판단한 후 로봇의 표정을 생성해 내었다. 본 연구에서는 기본 6가지 감정(기쁨, 슬픔, 화由 혐오 놀람, 공포)에 평온을 추가하여 7가지 인공 얼굴 표정을 생성할 수 있는 로봇 시스템을 개발하였다.
- 생성해 내었다. 본 연구에서는 기본 6가지 감정(기쁨, 슬픔, 화由 혐오 놀람, 공포)에 평온을 추가하여 7가지 인공 얼굴 표정을 생성할 수 있는 로봇 시스템을 개발하였다.
- 얼굴 표정 생성 부분에 있어서는 본 논문에서 로봇의 얼굴 표정을 생성하기 위해 가장 기본이 되는 얼굴 표정이 무엇인지 심리.인지학적인 측면에서의 관찰에 기반하여 정의하고, 각 얼굴 표정에 해당하는 특징들을 개발된 로봇에 적합하게 적용하여 효과적인 얼굴 표정을 생성할 수 있도록 하였고, 얼굴 표정을 생성하기 위해 사용되는 12개의 많은 액츄에이터를 부드럽게 제어하기 위해 효과적인 제어방식을 제안하였다.
가설 설정
- 각 표정의 특징치(사각형 내의 흰색 부분의 밝기와 검은 색 부분의 밝기의 차)는 그림 7 에 도시하였다. 그림 7(a)는 그림 6(a)의 사각 특징치를 보여주고, 그림 7(b)는 그림 6(b)의 사각 특징치를 도시화 한 것이다. 또한 그림 7에서 나타낸 점선은 평온을 가장 잘 구별하는 사각 특징치의 임계값을 나타낸다.
- 4. Ulkni's facial components; a) The eyes and the neck can pan and tilt independently. The eyelids also have two degrees of freedom (DOF) to roll and to blink.
- b) 얼큰이는 회전이 가능한 눈꺼풀 움직 임, ①. 눈꺼풀을 깜빡이는 움직임, ②.
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