• 한국측량학회지
• /
• 제17권2호
• /
• pp.105-116
• /
• 1999

컴퓨터의 급속한 발달과 다양한 영상처리기법이 도입되면서, 기존의 기계적 사진측량과 해석적 사진측량에서 숙련된 작업자에 의해 수행되었던 표정작업들을 컴퓨터를 이용해 자동화하고자 하는 시도들이 사진측량 분야에서 활발하게 이루어지기 시작했다. 사진측량공정의 자동화를 위해서는 내부표정, 상호표정, 절대표정 등의 표정작업에 관한 자동화 연구가 선행되어야 한다. 본 연구는 내부표정과 상호표정과정을 자동화하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 내부표정에는 Hough 변환을, 상호표정에는 대상공간영상정합기법을 적용하였다. 본 연구의 결과, 기존 수치사진측량시스템에서 수작업에 의존하여 반자동으로 수행되는 표정 작업들을 자동화하기 위한 방법을 제시할 수 있었다.

• 한국측량학회지
• /
• 제5권1호
• /
• pp.59-65
• /
• 1987

본 논문에서는 과대오차를 검출하는 방법과 상호표정 및 독립모델법과 같은 사진측양의 조정에서 표정점들의 수와 분포가 내적신뢰성에 미치는 영향을 기술하였다. 상호표정에서의 기본적인 6점과 독립모델법에서의 기본적인 4점의 이용은 내적신뢰성이 낮으며, 이 분포로서는 관측점에 포함된 과대오차를 검출할 수 없다. 이와 같은 한점씩 대신 2점 또는 3점을 군집으로 사용하면 내적신뢰성을 크게 향상시킬 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
• /
• pp.1057-1062
• /
• 2007

얼굴표정 인식은 심리학 연구, 얼굴 애니메이션 합성, 로봇공학, HCI(Human Computer Interaction) 등 다양한 분야에서 중요성이 증가하고 있다. 얼굴표정은 사람의 감정 표현, 관심의 정도와 같은 사회적 상호작용에 있어서 중요한 정보를 제공한다. 얼굴표정 인식은 크게 정지영상을 이용한 방법과 동영상을 이용한 방법으로 나눌 수 있다. 정지영상을 이용할 경우에는 처리량이 적어 속도가 빠르다는 장점이 있지만 얼굴의 변화가 클 경우 매칭, 정합에 의한 인식이 어렵다는 단점이 있다. 동영상을 이용한 얼굴표정 인식 방법은 신경망, Optical Flow, HMM(Hidden Markov Models) 등의 방법을 이용하여 사용자의 표정 변화를 연속적으로 처리할 수 있어 실시간으로 컴퓨터와의 상호작용에 유용하다. 그러나 정지영상에 비해 처리량이 많고 학습이나 데이터베이스 구축을 위한 많은 데이터가 필요하다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 실시간 얼굴표정 인식 시스템은 얼굴영역 검출, 얼굴 특징 검출, 얼굴표정 분류, 아바타 제어의 네 가지 과정으로 구성된다. 웹캠을 통하여 입력된 얼굴영상에 대하여 정확한 얼굴영역을 검출하기 위하여 히스토그램 평활화와 참조 화이트(Reference White) 기법을 적용, HT 컬러모델과 PCA(Principle Component Analysis) 변환을 이용하여 얼굴영역을 검출한다. 검출된 얼굴영역에서 얼굴의 기하학적 정보를 이용하여 얼굴의 특징요소의 후보영역을 결정하고 각 특징점들에 대한 템플릿 매칭과 에지를 검출하여 얼굴표정 인식에 필요한 특징을 추출한다. 각각의 검출된 특징점들에 대하여 Optical Flow알고리즘을 적용한 움직임 정보로부터 특징 벡터를 획득한다. 이렇게 획득한 특징 벡터를 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 얼굴표정을 분류하였으며 추출된 얼굴의 특징에 의하여 인식된 얼굴표정을 아바타로 표현하였다.

• 한국측량학회지
• /
• 제39권3호
• /
• pp.123-132
• /
• 2021

근거리 사진측량에서 스테레오 카메라를 이용하여 3차원 위치를 결정하기 위해 카메라의 내부표정요소뿐만 아니라 카메라 간의 상호표정요소를 결정하는 카메라 캘리브레이션이 선행되어야 한다. 카메라 캘리브레이션을 수행하고 나서 시간이 흐르면 비측량용 카메라의 경우 내부적인 불안정성이나 외부적인 요인에 의해 내부표정요소와 상호표정요소가 변할 수 있다. 본 연구에서는 스테레오 카메라 안정성을 평가하기 위해 두 대의 단일 카메라와 스테레오 카메라의 안정성을 분석뿐만 아니라 검사점을 이용하여 3차원 위치 정확도를 평가하였다. 4개월간 3회의 카메라 캘리브레이션을 수행한 실험을 통해 단일 카메라의 안정성을 평가한 결과 평균제곱근오차는 ±0.001mm로 나타났으며, 스테레오 카메라의 평균제곱근오차는 ±0.012mm ~ ±0.025mm로 나타났다. 또한, 검사점을 이용한 거리정확도를 평가한 결과 ±1mm로 나타나 다시기에 걸쳐 추정한 스테레오 카메라의 내부표정요소와 상호표정요소는 안정적인 것으로 판단되었다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제10권4호
• /
• pp.55-70
• /
• 2009

비전기반 인간컴퓨터 상호작용은 컴퓨터와 인간의 상호소통을 자연스럽게 제공하는 측면에서 과학과 산업분야에서 주목받는 연구 분야이다. 그러한 측면에서 얼굴표정인식에 의한 인간의 심리적 상태를 추론하는 기술은 중요한 이슈이다. 본 연구에서는 감성인식 HMM 모델과 광류에 기반한 얼굴 움직임 추적 방법을 이용하여 동영상으로부터 얼굴표정을 인식하는 새로운 방법을 제시하였다. 특히, 기존의 감성상태 변환을 설명하는 HMM 모델은 특정 표정상태 간의 전환 시 항상 중립 상태를 거치도록 설계되어 있다. 그러나 본 연구에서는 기존의 표정상태 전환 모델에 중간상태를 거치는 과정 없이 특정 표정 상태간의 변환이 가능한 확장된 HMM 모델을 제시한다. 동영상으로부터 얼굴의 특성정보를 추출하기 위하여 탬플릿 매칭과 광류방법을 적용하였다. 광류에 의해 추적된 얼굴의 표정특성 정보는 얼굴표정인식을 위한 HMM의 매개변수 정보로 사용된다. 실험을 통하여 제안된 얼굴표정인식 방법이 실시간 얼굴 표정인식에 효과적임을 입증하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
• /
• 제22권5호
• /
• pp.37-47
• /
• 2016

최근 인간과 에이전트 간의 감성적인 상호작용을 지원하기 위해 에이전트의 기쁨, 슬픔 등의 얼굴 표정에 대한 사용자의 반응을 분석하는 연구들이 진행되었다. 그러나 기존의 연구에서는 사용자가 긍정적 혹은 부정적으로 평가하는 지를 검증하기 위해 주로 설문지를 통해 사용자 피드백을 획득하는 방법을 사용하였다. 본 연구에서는 인간과 에이전트 상호작용에서 에이전트의 얼굴 표정에 대한 사용자의 생체신호를 측정하여 감성적인 영향이 있는지 살펴보았다. 일관성 있는 생체 신호 해석 결과를 도출하기 위해 실시간으로 심박수와 피부전도도 등의 생체 신호를 획득하고, 명시적 혹은 비명시적인 피드백 분석방법을 통합하여, 해석을 안정적으로 하도록 하였다. 실험결과 에이전트의 긍정(혹은 부정)적인 얼굴 표정이 사용자의 긍정(혹은 부정)적인 반응을 이끌어 냄을 확인할 수 있었다. 또한, 인간과 에이전트와의 상호작용에서도 인간과 인간의 상호작용과 유사하게 에이전트의 긍정적인 얼굴 표정이 사용자의 부정적인 감정을 감소시킴을 확인할 수 있었다. 본 연구는 인간과 에이전트의 감성적인 상호작용을 위해 에이전트의 얼굴 표정을 디자인하기 위한 근거로 활용할 수 있다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
• /
• 한국측량학회 2010년 춘계학술발표회 논문집
• /
• pp.129-131
• /
• 2010

본 연구에서는 고해상도의 비측정용 디지털 카메라를 이용하여 강구조 철도교량의 3차원 변형량을 측정하고자 하였다. 변형량 측정은 현장관측 시간을 단축하고, 작업의 효율을 높이기 위해 공면조건에 의한 상호표정 방법(기준 타겟점의 3차원 측량이 필요 없다)을 적용하고자 한다. 이 방법으로 측정한 변형량을 토털스테이션을 이용하여 기준점의 3차원 측량으로 구한 외부표정요소로부터 획득한 변형량과 비교하여, 적용방법의 정확도를 확인하고자 한다.

• 인지과학
• /
• 제6권2호
• /
• pp.47-79
• /
• 1995

오래 전부터 컴퓨터 그래픽을 이용한 얼굴의 표정 생성은 여러 분야에서 응용되어 왔고,요즘에는 가상현실감 분야나 원격 회의 분야 등에서 가상 에이전트의 표정을 생성하는데 사용되고 있다.그러나 네트워크를 통해 다중 참여자가 상호 작용을 하는 상황에서 표정을 생성하는 경우에는 상호작용을 위해 전송되어야 할 정보의 양으로 인해,실시간에 원하는 표정을 생성하기 어려운 경우가 생긴다.본 연구에서는 이러한 문지를 해결하기 위해 표정 생성에 Level-of-Detail을 적용하였다.Level-of-Detail은 그래픽스 분야에서 복잡한 물체의 외형을 좀 더 효율적으로 나타내기 위해 오랜 전부터 연구되어져 온 기법이지만 아직까지 표정 생성에 적용된 예는 없다.본 연구에서는 상황을 고려하여 적절하게 상세도를 변경하여 표정을 생성하도록 Level-of-Detail기법을 적용하는 방법에 대해 연구하였다.구현된 시스템은 텍스트,음성,Gui, 사용자의 머리의 움직임 등과 같은 다양한 입력에 대해 입모양과 동기화 되는 표정을 생성한다.

• 감성과학
• /
• 제16권3호
• /
• pp.281-292
• /
• 2013

이 연구의 목적은 학습용 에이전트의 비언어적 의사소통이 의인화 효과에 미치는 영향을 검증하는 것이다. 대학생 56명을 대상으로 실험이 진행되었으며, 비언어적 의사소통은 제스처(지시적 제스처 vs. 대화적 제스처)와 얼굴표정(적용유무)에 의해서 구현되었다. 학습용 에이전트에 적용된 제스처는 지시적 제스처와 대화적 제스처였다. 지시적 제스처는 주의집중 유도 가설에 의해서 학습용 에이전트의 제스처가 시각단서의 역할을 수행할 것이라는 가설에 근거하고 있다. 대화적 제스처는 사회성 가설에 의한 것으로 학습용 에이전트의 사회적 상호작용을 촉진시키기 위한 것이다. 얼굴표정은 주로 사회성 가설을 지지하는 설계원리로 보았다. 의인화 효과 측정에서는 학습개입에 대한 상호작용이 유의미했다. 대화적 제스처 조건에서 얼굴표정이 있고 없음에 따라서 학습개입에 대한 의인화 효과가 유의미했다. 대화적 제스처와 얼굴표정이 적용되면 학습개입을 촉진하는 것으로 나타났다. 이 연구는 두 가지 시사점을 제공하고 있다. 첫째, 얼굴표정은 학습개입에서 중요한 역할을 한다. 둘째, 제스처와 더불어 얼굴표정과 제스처가 동시에 적용되어야 한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제16권5호
• /
• pp.932-938
• /
• 2012

얼굴 표정은 상호간 의사소통에 있어 중요한 의미를 갖는 것으로, 인간이 사용하는 다양한 언어보다도 수많은 인간 내면의 감정을 표현할 수 있는 유일한 수단이다. 본 논문에서는 쉽고 자연스러운 얼굴 표정 생성을 위한 근육 모델 기반 3D 얼굴 표정 생성 시스템을 제안한다. 3D 얼굴 모델의 표정 생성을 위하여 Waters의 근육 모델을 기반으로 자연스러운 얼굴 표정 생성에 필요한 근육을 추가하여 사용하고, 표정 생성의 핵심적 요소인 눈썹, 눈, 코, 입, 볼 등의 특징요소들을 중심으로 얼굴 근육과 근육벡터를 이용하여 해부학적으로 서로 연결된 얼굴 근육 움직임의 그룹화를 통해 얼굴 표정 변화의 기본 단위인 AU를 단순화하고 재구성함으로써 쉽고 자연스러운 얼굴 표정을 생성할 수 있도록 하였다.