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얼굴 인식을 통한 동적 감정 분류
Dynamic Emotion Classification through Facial Recognition 원문보기

반도체디스플레이기술학회지 = Journal of the semiconductor & display technology, v.12 no.3, 2013년, pp.53 - 57  

한우리 (단국대학교 전자공학과) ,  이용환 (단국대학교 응용컴퓨터공학과) ,  박제호 (단국대학교 컴퓨터과학과) ,  김영섭 (단국대학교 전자공학과)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Human emotions are expressed in various ways. It can be expressed through language, facial expression and gestures. In particular, the facial expression contains many information about human emotion. These vague human emotion appear not in single emotion, but in combination of various emotion. This ...

주제어

#AAM   #k-NN   #emotion recognition   #facial expression recognition  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문은 얼굴 표정을 인식하여 인식된 표정의 감정 상태를 복합적으로 나타내는 동적 감정인식 시스템을 제안한다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
인간의 감정을 읽을 수 있는 방법으로는 어떤 것들이 있는가? 인간의 감정을 읽을 수 있는 방법은 여러 가지가 있다. 대화를 통해 느낄 수 있고, 주변 상황에 대한 판단과 경험을 통해서 이해할 수 있으며, 인간의 외부적, 내부적 변화를 통해 읽을 수 있다.
생체 신호에 기반한 감정인식 기술 중 가장 오래 전부터 연구된어온 분야는 무엇인가? 생체 신호에 기반한 감정인식 기술들 중에서 가장 오래 전부터 연구되어온 분야는 음성 및 얼굴 표정에 기반한 감정 인식이다.
얼굴 표정을 통한 감정표현에 대한 연구 방법으로는 어떤 것들이 있는가? 연구 방법으로는 홀리스틱 분석(Holistic Analysis)[1], 국부적인 표현(Local Representation)[2]등이 있다. 홀리스틱 분석 방법으로는 Principal Component Analysis (PCA), Local Feature Analysis (LFA), Independent Component Analysis (ICA)등이 연구 되었다. 국부적인 표현 방법으로는 얼굴 영상의 세부적인 영역을 다루는 Local PCA 및 Gabor 웨이블렛 표현방법 등이있다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (10)

  1. P.Penver, j. Atick, "Local Feature analysis: ageneral statistical theory for object representation," Network: Computation in Neural Systems, Vol.7, 1996, pp.477-500 

  2. Z. Zhang, M. Lyons, M Schuster, S. Akamatsu, "Compartison betwwen geometry based and Gaborwavelets-based facial expression recognition using multi-layer perceptron," Third IEEE international conference on Automatic Face and Gesture Recognition, 1998, pp.454-459. 

  3. Doi, M., Sato, K., Chihara, K., A Robust Face Identi cation against Lighting Fluctuation for Lock Control. Proceedings, IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition, pp 42-47, 1998. 

  4. Ahonen, T., Hadid A., Pietikainen, M., Face Recognition with Local Binary Patterns. LNCS 2004, Vol. 3021, pp 469-481, 2004 

  5. Heisele, B., Serre, T., Poggio, T., A Componentbased Framework for Face Detection and Identification. International Journal of Computer Vision, Vol 74, No. 2, pp 167-181, 2007 

    상세보기 crossref

  6. Shen. L., Bai. L., fairhurst, M., Gabor wavelets and General Discriminant Analysis for face and verification. Image and Vision Computing, Vol. 25, pp 553-563, 2007 

    상세보기 crossref

  7. Kwee-go Sim, Kwang-Sub Byun, Chang-Hyun Park, " Emotional Expression System Based on Dynamic Emotion Space", School of Electrical and Electronics Engineering College of Engineering Chung-Ang University, Journal of Fuzzy Logic and intelligent systems, vol. 15, No. 1, pp. 18-23, 2005.11 

    원문보기 상세보기 crossref

  8. Eui-Young Cha, Jung-Hwa Lee, Hyun-Jun Park, "Facial Expression Recognition based on AAM using Backpropagation", Dept. of Computer Engineering, Pusan National University, Journal of Korea Multimedia Society, vol. 13, No.1 ,pp227-230, 2010.05 

  9. T.F. Cootes, G.J. Edwards, C.J.Taylor, "Active Appearance Models", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.23, No.6, pp.681-685, 2001 

    상세보기 crossref

  10. JAMES M. KELLER, MICHAEL R. GRAY, JAMES A. GIVENS, JR "A Fuzz k-Nearest Neighbor Algorithm" IEEE TRANSACTION ON SYSTEMS, MEN, AND CYBERNETICS, vol. smc-15, no4, pp.581-585, JULY/AUGUST, 1985 

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