최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기한국지능시스템학회 논문지 = Journal of Korean institute of intelligent systems, v.19 no.4, 2009년, pp.562 - 567
고광은 (중앙대학교 전자전기공학부) , 심귀보 (중앙대학교 전자전기공학부)
As a key mechanism of the human emotion interaction, Facial Expression is a powerful tools in HRI(Human Robot Interface) such as Human Computer Interface. By using a facial expression, we can bring out various reaction correspond to emotional state of user in HCI(Human Computer Interaction). Also it...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
---|---|---|
감정 특징 검출은 어떤 방법으로 구분되나? | 기존의 특징 검출과 관련되어 연구되었던 사례로 Eye Blinking Detection, Eye Location Detection, Segmentation of Face area and feature detection, etc [3]과 같은 경우가 있기도 하다. 감정 특징 검출은 크게 두 가지 방법으로 구분되는데 첫 번째로 Holistic 방법으로 전체적인 얼굴 이미지에서의 픽셀 값의 Intensity를 모델링하거나 표현함으로써 특징을 검출하는 방식이다. 두 번째 방법은 기하학적 접근 방식으로 얼굴에서의 특징 점의 기하학적 배열의 위치를 탐색하며 특징을 검출하는 방식이다. | |
AAM에서 쓰이는 Shape는 어떤 정보인가? | AAM에서 쓰이는 Shape는 임의의 Object의 위치, 크기, 회전 효과가 제거된 형태의 기하학적인 정보이다. 또한 Texture는 특징추출, 혹은 추적하고자 하는 목표 이미지에서의 픽셀 Intensity이다. | |
사람의 얼굴이 표정으로 감정을 표현할 때에는 기준이 되는 특징 영역들이 존재하는데, 그러나 실제 환경에서는 어떤 이유로 정확히 특징만 검출하기 어려운가? | 사람의 얼굴이 표정으로 감정을 표현할 때에는 기준이 되는 특징영역들이 존재한다. 그렇지만 실제 사용 환경에서는 얼굴 외형의 차이, 데이터베이스 이미지 품질, 외부 노이즈 등의 이유로 정확히 특징만 검출하기가 어렵다[2]. 사람의 얼굴에서 감정적인 특징을 포함하고 있는 영역은 눈, 눈썹, 입 꼬리, 입술 주변부 등으로 주로 눈썹과 입 꼬리 형태에 초점을 맞추어 감정 내포 영역을 설정한다. |
Ekman, P. & Friesen, W. V, 'The repertoire of nonverbal behavior : Categories, origins, usage, and coding. Semiotica, 1, pp. 49-98
Mark Weiser, 'The Computer for 21st Century', ACM SIGMOBILE Mobile Computing and Communications Review archive, Vol 3, Issue 3, pp.3-11, July 1999
Shi Yi-Bin, Zhang Jian-Ming, Tian Jian-Hua, Zhou Geng-Tao, 'An improved facial feature localization method based on ASM,' Computer-Aided Industrial design and Conceptual design, 2006, CAIDCD '06 7th international conference on
Seiji Kobayasho and Shuji Hashimoto, Automated feature extraction of face image and its applications, in: International workshop on Robot and Human Communication, pp. 164-169
T.F Cootes, G.J. Edwards and C.J. Taylor, 'Active Appearance Model,' IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.23, No.6, June 2001, pp. 681-685
황금성, 조성배, '베이지안 네트워크의 학습', 로봇공학회지, 제3권, 제4호, pp.15-17, 2006. 10
P. Ekman and W. Friesen. Facial Action Coding System: A Technique for the Measurement of Facial Movement. Consulting Psychologists Press, Palo Alto, 1978
*원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다.
Free Access. 출판사/학술단체 등이 허락한 무료 공개 사이트를 통해 자유로운 이용이 가능한 논문
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.