선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
제안 방법
- 2D의 이미지를 사용하여 3D 좌표를 얻기 위해 두 개의 거울을 얼굴의 옆에 두고 하나의 카메라로 얻은 이미지를 이용하여 3D 좌표를 얻는다. 각 카메라의 동기화를 마칠 필요 없이 하나의 이미지로 가능하다는 장점을 가지고 있다.
- 평균중심 방법을 사용하였다. 6개의 입력과 3개의 출력으로 구성된 퍼지 모델링하였다. 이로 인해, 비선형적인 사람의 얼굴을 모델링 하였다.
- 그림 6과 같이 무표정의 눈, 눈썹, 입의 크기를 1로 기준하여 크기의 변화율을 나타내며 복과 슬픔, 행복과 놀람, 무서움과 혐오, 무서움과 놀람, 화남과 혐오, 화남과 슬픔, 화남과 놀람, 혐오와 슬픔, 혐오와 놀람, 슬픔과 놀람 순으로 동적인 감정을 구성하여 보았다.
- 기본 6가지 감정(행복, 무서움, 화남, 혐오, 슬픔, 놀람)을 이용하여 감정 형태에 대한 특징 벡터를 구하고 무표정의 눈, 눈썹, 입의 크기를 1로 기준으로 하였을 때 기본 감정의 특징 벡터들의 비율을 구하고 이 데이터를 이용하여 비선형적인 인간의 감정표현을 퍼지 이론을 기반으로 한 모델링을 하였다. 그로 인해, 각 감정의 산술 평균을 한 기존 시스템보다 오차율이 적고 동석표정을 생성할 때는 사람이 인식할 수있七- 수준으로 자연스럽 게 표현되었다.
- 같이 나타낸다. 본 논문에서는 퍼지 시스템을 이용하여 비선형적인 사람의 표정을 모델링할 수 있다.
- 사람의 6가지 기본감정들에 대하여 모델링하였고 많은 사람들을 통해서 각 감정에 대한 눈, 눈썹, 입의 크기의 좌표점을 추출하였다. 여기서 각 사람마다 눈, 눈썹, 입의 크기는 다르지만 무표정을 기준으로 했을 때의 비율은 같다.
- 퍼지룰을 기반으로 얼굴감정의 비선형성을 퍼지 시스템 으로 모델링 하였다.
대상 데이터
- 표정의 특징벡터는 얼굴표정을 구분하는 기준이 되고 그것을 이용하여 각 사람들의 특징점 좌표가 아닌 눈, 눈썹, 입의 비율을 감정 생성 데이터로 사용하였다.
이론/모형
- 퍼지화에는 싱글톤 방법을 사용하였고 비퍼지화에는 평균중심 방법을 사용하였다. 6개의 입력과 3개의 출력으로 구성된 퍼지 모델링하였다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.