• Title/Summary/Keyword: 감성인식시스템

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Implementation of Interactive Media Art Work using Particle System based on Hand Gesture Detection (핸드 제스처(Hand Gesture) 인식 기반의 파티클 시스템(Particle System)을 이용한 인터랙티브 미디어아트 작품구현)

  • Oh, Minjeong;Seo, Yongdeuk
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2018.11a
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    • pp.39-41
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    • 2018
  • 본 논문은 본인이 제작한 라는 인터랙티브 미디어 아트 작품에 관련한 글이다. 발전하는 디지털 기술 안에서 아날로그 감성을 이끌어내기 위한 작품 제작 방법으로 손으로 그린 나뭇잎을 입자로 사용한 파티클 시스템을 이용하였다. 그리고 NUI 인터페이스인 립모션 센서를 사용해 자연스러운 손 동작 인식을 하여 파티클 시스템과 연동하였다. 관람자는 바람을 일으키는 손 동작을 하며 가을 풍경과 같은 나뭇잎 파티클의 변화를 느끼게 되고, 계속되는 손동작에 따라 나타난 새로운 동영상을 감상하며 잃어버린 감성을 느끼게 된다. 아날로그 컨텐츠와 디지털 기술의 융합은 관람자에게 친근한 접근과 감성을 자극함으로써 인터렉티브 미디어 아트의 새로운 확장의 가능성을 보여준다.

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A Study on the System of Facial Expression Recognition for Emotional Information and Communication Technology Teaching (감성ICT 교육을 위한 얼굴감성 인식 시스템에 관한 연구)

  • Song, Eun Jee
    • The Journal of Korean Institute for Practical Engineering Education
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    • v.4 no.2
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    • pp.171-175
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    • 2012
  • Recently, the research on ICT (Information and Communication Technology), which cognizes and communicates human's emotion through information technology, is increasing. For instance, there are researches on phones and services that perceive users' emotions through detecting people's voices, facial emotions, and biometric data. In short, emotions which were used to be predicted only by humans are, now, predicted by digital equipment instead. Among many ICT researches, research on emotion recognition from face is fully expected as the most effective and natural human interface. This paper studies about sensitivity ICT and examines mechanism of facial expression recognition system as an example of sensitivity ICT.

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Development of Real-Time Subjective Assessments Using Digitizer (디지타이저를 이용한 실시간 주관적 평가법의 개발)

  • 정순철;민병찬;민병운;김유나;김수진;남경돈;한정수;김철중;박세진
    • Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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    • 2000.04a
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    • pp.361-365
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    • 2000
  • Sheet를 이용한 주관적 평가 방법은 자극제시 후 과거의 자극에 대한 감성을 상황을 기억하여 평가하는 것으로 자극제시 순간의 감성을 정확히 대변한다고는 보기 어렵다. 본 논문에서는 디지타이저를 이용한 실시간 주관적 감성평가 시스템의 개발에 대하여 논의하였다. 본 시스템은 입력 부분, 감성평가 및 디스플레이 부분의 2부분으로 구성되어 있다. 입력 부분은 A4 size의 펜마우스 입력 방식을 가진 디지타이저를 이용하여 피험자가 직접 자신의 감성을 실시간으로 입력하게 하였고, 괘/불쾌, 긴장/이완의 2차원 감성 평가가 실시간으로 가능하도록 하였다. 감성평가 및 디스플레이부분은 1차원적인 감성 측정 결과와 2차원적인 감성 측정 결과를 모두 실시간으로 제시할 수 있도록 하였다. 특히 본 논문에서는 피험자가 편하고 쉽게 자신의 감성을 표현할 수 있는 입력 board 선택에 관한 연구를 수행하였다. 피험자가 자신의 감성을 정확히 인식하였다고 가정을 하고, 여러 가지 입력 board들을 피험자에게 제시했을 때 가장 빠르고 정확하게 자신의 감성을 표현할 수 있는 입력 board를 선택하였고 향후 감성 평가 연구에 적용하고자 한다.

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Sensitivity Lighting System Based on multimodal (멀티모달 기반의 감성 조명 시스템)

  • Kwon, Sun-Min;Jung, In-Bum
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.16 no.4
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    • pp.721-729
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    • 2012
  • In this paper, human sensibility is measured on multi-modal environment and a sensitivity lighting system is implemented according to driven emotional indexes. We use LED lighting because it supports ecological circumstance, high efficiency, and long lifetime. In particular, the LED lighting provides various color schemes even in single lighting bulb. To cognize the human sensibility, we use the image information and the arousal state information, which are composed of multi-modal basis and calculates emotional indexes. In experiments, as the LED lighting color vision varies according to users' emotional index, we show that it provides human friendly lighting system compared to the existing systems.

Automatic Textile-Image Classification System using Human Emotion (감성 기반의 자동 텍스타일 영상 분류 시스템)

  • Kim, Young-Rae;Shin, Yun-Hee;Kim, Eun-Yi
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2008.06c
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    • pp.561-564
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    • 2008
  • 본 논문에서는 감성을 기반으로 텍스타일 영상을 자동으로 분류할 수 있는 시스템을 제안한다. 이 때, 사용된 감성 그룹은 고바야시의 10가지 감성 키워드 - {romantic, clear, natural, casual, elegant, chic, dynamic, classic, dandy, modern} - 를 이용한다. 제안된 시스템은 특징 추출과 분류로 구성된다. 특징 추출 단계에서는 텍스타일을 구성하는 대표 컬러를 추출하기 위해서 양자화 기법을 이용하고, 패턴정보를 표현하기 위해서는 웨이블릿 변환 후의 통계적인 정보를 이용한다. 신경망 기반의 분류기는 추출된 특징들을 입력으로 받아 입력 텍스타일 영상을 분류한다. 제안된 감성인식 방법의 효율성을 증명하기 위해서 220장의 텍스타일 영상에서 실험한 결과 제안된 방법은 99%의 정확도를 보였다. 이러한 실험 결과는 제안된 방법이 다양한 텍스타일 영상에 대해 일반화되어 사용될 수 있음을 보여주었다.

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Emotional Recognition System Using Eigenfaces (Eigenface를 이용한 인간의 감정인식 시스템)

  • Joo, Young-Hoon;Lee, Sang-Yun;Sim, Kwee-Bo
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.13 no.2
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    • pp.216-221
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    • 2003
  • Emotions recognition is a topic on which little research has been done to date. This paper proposes a new method that can recognize the human s emotion from facial image by using eigenspace. To do so, first, we get the face image by using the skin color from the original color image acquired by CCD color camera. Second, we get the vector image which is projected the obtained face image into eigenspace. And then, we propose the method for finding out each person s identification and emotion from the weight of vector image. Finally, we show the practical application possibility of the proposed method through the experiment.

Analyzing the element of emotion recognition from speech (음성으로부터 감성인식 요소분석)

  • 심귀보;박창현
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.11 no.6
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    • pp.510-515
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    • 2001
  • Generally, there are (1)Words for conversation (2)Tone (3)Pitch (4)Formant frequency (5)Speech speed, etc as the element for emotional recognition from speech signal. For human being, it is natural that the tone, vice quality, speed words are easier elements rather than frequency to perceive other s feeling. Therefore, the former things are important elements fro classifying feelings. And, previous methods have mainly used the former thins but using formant is good for implementing as machine. Thus. our final goal of this research is to implement an emotional recognition system based on pitch, formant, speech speed, etc. from speech signal. In this paper, as first stage we foun specific features of feeling angry from his words when a man got angry.

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Analyzing the element of emotion recognition from speech (음성으로부터 감성인식 요소 분석)

  • 박창현;심재윤;이동욱;심귀보
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2001.12a
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    • pp.199-202
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    • 2001
  • 일반적으로 음성신호로부터 사람의 감정을 인식할 수 있는 요소는 (1)대화의 내용에 사용한 단어, (2)톤 (Tone), (3)음성신호의 피치(Pitch), (4)포만트 주파수(Formant Frequency), 그리고 (5)말의 빠르기(Speech Speed) (6)음질(Voice Quality) 등이다. 사람의 경우는 주파수 같은 분석요소 보다는 론과 단어, 빠르기, 음질로 감정을 받아들이게 되는 것이 자연스러운 방법이므로 당연히 후자의 요소들이 감정을 분류하는데 중요한 인자로 쓰일 수 있다. 그리고, 종래는 주로 후자의 요소들을 이용하였는데, 기계로써 구현하기 위해서는 조금 더 공학적인 포만트 주파수를 사용할 수 있게 되는 것이 도움이 된다. 그러므로, 본 연구는 음성 신호로부터 피치와 포만트, 그리고 말의 빠르기 등을 이용하여 감성 인식시스템을 구현하는 것을 목표로 연구를 진행하고 있는데, 그 1단계 연구로서 본 논문에서는 화가 나서 내뱉는 알과 기쁠 때 간단하게 사용하는 말들을 기반으로 하여 극단적인 두 가지 감정의 독특한 특성을 찾아낸다.

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Development of Emotion Evaluation Techniques on Kindergarten Education Contents Using Head Movement Analysis (머리중심점 움직임 분석을 통한 유치원교육콘텐츠의 감성유발 평가기술 개발)

  • Kim, Jonghwa;Kim, Songyi;Cha, Yesool;Kang, Eunhye;Kim, Jinman;Choi, Yujeong;Park, Byoungha;Kim, Yongsung;Kim, Seong-Dong;Park, Youngchoong
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.317-318
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    • 2015
  • 다감각 자극을 사용한 유치원 교육콘텐츠 서비스를 제공하기 위해 머리중심적 움직임 분석을 사용한 감성인식 기술을 개발하였다. 유치원 교육콘텐츠는 청각/후각/시각 등의 다감각 자극을 통해 교육서비스의 효과를 극대화하기 위한 목적으로 제작되었다. 본 연구에서는 다감각 자극동안 유치원생들의 감성유발을 측정하여 교육서비스 효과를 검증하는 것을 목적으로 인식기술을 개발하였다. 개발한 인식기술은 카메라를 사용하여 상단영상을 측정하고, 머리중심점 움직임을 지속적으로 측정하여 분석함으로써 유발된 감성을 인식한다. 또한 감성인식 결과는 다감각 자극을 제어하는 시스템에 전달되어 다감각 자극을 제시하기 위한 정보로 활용된다. 본 연구의 결과로 교육콘텐츠의 감성유발 결과를 평가할 수 있으며, 효과를 극대화 하기 위한 도구로써 활용가능하였다. 더욱이, 교육콘텐츠 뿐만 아니라 다양한 콘텐츠 서비스 공간에 적용하여 효과 검증 및 서비스 효과 증가에 활용될 수 있는 기술로써 가치가 있을 것으로 예상된다.

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Emotion Recognition Using Template Vector and Neural-Network (형판 벡터와 신경망을 이용한 감성인식)

  • 오재흥;이상윤;주영훈
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2002.12a
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    • pp.325-328
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    • 2002
  • 본 논문에서는 사람의 식별과 감정을 인식하기 위한 하나의 방법을 제안한다. 제안된 방법은 색차 정보에 의한 형판의 위치 인식과 형판 벡터 추출에 기반한다. 단일 색차 공간만을 이용할 경우 살색 영역을 정확히 추출하기 힘들다. 이를 보완하기 위해서 여러 가지 색차 공간을 병행하여 살색 영역을 추출하며, 이를 응용하여 각각의 형판을 추출하는 방법을 제안한다. 그리고, 사람의 식별과 감정 인식을 위해서 추출된 형판에 대한 각각의 특징 벡터 추출 방법을 제시하며, 마지막으로 추출된 형판 벡터를 이용하여 신경망을 통한 학습과 인식을 수행하는 방법을 제시한다.