최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기한국산업정보학회논문지 = Journal of the Korea Industrial Information Systems Research, v.20 no.2, 2015년, pp.57 - 63
류정탁 (대구대학교 전자공학과) , 양진모 (대구대학교 전자공학과) , 최영숙 (대구대학교 전자공학과) , 박세현 (대구대학교 멀티미디어공학과)
Compared to other emotion recognition technology, facial expression recognition technology has the merit of non-contact, non-enforceable and convenience. In order to apply to a psychological robot, vision technology must be able to quickly and accurately extract the face region in the previous step ...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
---|---|---|
얼굴검출 방법의 종류와 각 종류의 특징은 무엇인가? | 얼굴검출 방법에는 지식기반(knowledge-based) [1,9], 특징기반(feature-based)[2,10], 이미지기반(imagebased)[3,11], 템플릿 매칭(template-matching)[4,12], 외형기반(Appearance -based) [5,13] 방법 등을 이용하고 있다. 지식기반 방법은 연구/개발자의 지식에 근거한 규칙에 따라 눈, 코, 입과 같은 요소들의 대칭성, 거리, 위치관계를 이용하여 얼굴을 검출하는 방법으로 규칙의 범위에 따라 검출률이 낮아지거나 엉뚱한 이미지를 얼굴로 검출하는 문제가 발생할 수 있다. 특징기반 방법은 얼굴 확인에 용이한 특징을 찾는 방법으로 부분적인 얼굴의 특징인 눈, 코, 입의 외곽선, 명암도, 형태, 색상 등의 조합을 이용한다. 템플릿 매칭 방법은 표준으로 구성한 얼굴영상을 이용하여 미리 입력된 얼굴영상이 가지고 있는 특징점과 입력영상에서 추출한 특징점의 상관도가 가장 높은 영역을 찾는 방식으로 얼굴을 검출하는 방법이다. 그리고 외형기반 방법은 신경망, PCA(Principal Component Analysis), SVM (Support Vector Machine), HMM (Hidden Markov Model) 등의 패턴인식 방법들을 이용하며 많은 Positive 또는 Negative 예제들을 필요로 한다[5,13]. | |
얼굴 표정인식 기술은 다른 감정인식기술과 비교하여 어떤 특징을 가지고 있는가? | 얼굴 표정인식 기술은 다른 감정인식기술에 비해 비접촉성, 비강제성, 편리성의 특징을 가지고 있다. 비전 기술을 심리로봇에 적용하기 위해서는 표정인식을 하기 전 단계에서 얼굴 영역을 정확하고 빠르게 추출할 수 있어야 한다. | |
표정인식은 무슨 과정을 거쳐야 하는가? | 특히 얼굴 표정인식 기술은 다른 감정 인식기술과 비교해서 비접촉성, 비강제성, 편리성의 특징을 가지고 있다[1-5]. 이러한 표정인식은 크게 두 가지 과정을 거쳐야하는데, 그 첫 번째 과정은 영상에서 얼굴을 검출하는 과정이고 두 번째는 검출된 얼굴에서 특징을 추출하는 과정이다[6-8]. 따라서 비전 기술을 심리로봇에 적용하기 위해서는 표정인식을 하기 전 단계에서 얼굴 영역을 정확하고 빠르게 추출할 수 있어야 한다. |
Belhumeur, P.N., Hespanha, J.P. Kriegman, D.. "Eigenfaces vs. Fisherfaces: recognition using class specific linear projection", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 19, Issue 7, pp.711-720, 1997.
Zhengya Xu, Hong Ren Wu, Xinghuo Yu, Horadam, K.,Bin Qiu, "Robust Shape-Feature -Vector-Based Face Recognition System", IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, Vol. 60, Issue 12 pp. 3781-3791, 2010.
Pengfei Zhu, Wangmeng Zuo, Lei Zhang, Shiu, S.C.-K., Zhang, D., "Image Set-Based Collaborative Representation for Face Recognition", IEEE Transactions on Information Forensics and Security, Vol. 9, Issue 7 pp.1120-1132, 2014.
Li Zhu and Chun-qiang Zhu, "An algorithm for human face detection in color image based on Skin color segmentation" 2014 IEEE Workshop on Electronics, Computer and Applications, pp. 101-104, 2014.
Feng Lu, Sugano, Y., Okabe, T.,Sato, Y., "Adaptive Linear Regression for Appearance-Based Gaze Estimation" IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 36, Issue 10, pp. 2033-2046 2014.
Yan Yan, Hanzi Wang, David Suter, "Multisubregion based correlation filter bank for robust face recognition" Journal Pattern Recognition, Vol. 47, Issue 11, pp. 3487-3501, November 2014,
Zheng Zhang, Long Wang, Qi Zhu, Zhonghua Liu, Yan Chen, "Noise modeling and representation based classification methods for face recognition", Neurocomputing, Vol. 148, No. 19, pp. 420-429, January 2015.
Enrico Vezzetti, Federica Marcolin, Giulia Fracastoro, "3D face recognition: An automatic strategy based on geometrical descriptors and landmarks", Robotics and Autonomous Systems, Vol. 62, Issue 12, pp. 1768-1776, December 2014
Chaoying Tang, Kong, A.W.-K., Craft, N., "Using a Knowledge-Based Approach to Remove Blocking Artifacts in Skin Images for Forensic Analysis", IEEE Transactions on Information Forensics and Security, Vol. 6, Issue 3, pp. 1038-1049, 2011.
Elaiwat, S., Bennamoun, M., Boussaid, F., El-Sallam, A., "3-D Face Recognition Using Curvelet Local Features" IEEE Signal Processing Letters, Vol. 21, Issue 2, pp. 172-175, 2014.
Ziheng Zhou, Guoying Zhao, Yimo Guo, Pietikainen M., "An Image-Based Visual Speech Animation System" IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, Vol. 22, Issue 10, pp. 1420-1432, 2012.
Sao, A.K., Yegnanarayana, B., "Face Verification Using Template Matching", IEEE Transactions on Information Forensics and Security, Vol. 2, Issue 3, pp. 636-641, 2007.
Ekenel, H.K., Hua Gao, Stiefelhagen, R.," 3-D Face Recognition Using Local Appearance-Based Models", IEEE Transactions on Information Forensics and Security, Vol. 2, Issue 3, pp. 630-636, 2007.
P. Viola and M. J. Jones "Robust Real-time Face detection" International Journal of Computer Vision Vol. 57(2), pp. 137-154, 2004.
Son Lam Phung, Bouzerdoum, A., Chai, D., "A novel skin color model in YCbCr color space and its application to human face detection", IEEE International Conference on Image Processing 2002. pp. 289-292, 2002.
Rein-Lien Hsu, M. Abdel-Mottaleb and A.K. Jain. "Face detection in color images", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 24 No.5, pp. 696-706, 2002.
Y. Freund and R. E. Schapire. "Experiments With a New Boosting Algorithm. In Machine Learning", In Proceedings of the Thirteen International Conference In Machine Learning, Bari, pp. 148-156, 1996.
S.H. Park, and J.T. Ryu, "Face Detection for Medical Service Robot", Journal of the Korea Society Industrial Information System, Vol. 16, No. 3, pp1-10, September 2011.
S.H. Park, and J.T. Ryu, "Face Recognition System for Unattended reception interface", Journal of the Korea Society Industrial Information System, Vol. 17 No. 3, pp. 1-8, June 2012.
S.H. Park, J.T. Ryu, B.H. Moon, and K.A. Cha, "Unattended Reception Robot using Face Identification" Journal of the Korea Society Industrial Information System, Vol. 19, No. 5, pp. 33-38, October 2014.
*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.