본 연구에서는 적외선 카메라 기반의 비접촉식 측정 방법을 이용하여 동공 반응 데이터를 수집하여 공감의 사회감성을 객관적이고 정량적으로 추정하는데 그 목적이 있다. 실험에는 10명(남 6명, 여 4명, M ± SD = 24.17 ± 2.16세)의 피험자가 참여하였다. 30초의 참조 데이터 측정 후, 공감 유무에 따라 과제는 얼굴 표정 모방 과제와 얼굴 표정 자발적 표현 과제로 구분되어 두 사람은 표정으로 상호작용하였고, 2번씩 반복 진행하며 적외선 카메라를 통해 동공을 촬영하였다. 이진화 및 원형 윤곽선 검출법의 영상처리를 활용하여 동공 데이터를 수집하였고, 이동 평균 기법을 활용해 눈깜빡임 노이즈를 제거하고 동공 크기 개인차로 데이터 표준화를 진행하였다. 공감 유무에 따른 동공 크기 데이터는 정규성 검증 및 독립표본 t검정을 통해 통계적 유의성을 확인하였다. 분석결과, 공감하는 경우(M ± SD = 0.508 ± 1.278)와 공감하지 않은 경우(M ± SD = 1.681 ± 0.968) 동공 크기가 통계적으로 유의미한 차이를 보였다(t(18) = -2.313, p = 0.033). 판별분석을 통해 동공 크기에 따른 공감의 유무를 추정하는 규칙을 정의하였다. 본 연구에서 제안한 동공 크기 데이터를 이용한 공감의 사회감성 추정 기술은 비접촉식 카메라 기반의 기술로 스마트 글래스와 접목되어 다양한 분야에 활용도가 높을 것으로 기대된다.
본 논문은 지상기준점 좌표를 사용하지 않고 여러 대의 CCD 카메라와 GPS만을 이용하여 피사체의 크기를 측정할 수 있는 근접사진측량모델의 개발에 관한 것이다. 카메라 렌즈의 왜곡보정모델과 CCD 카메라의 사양으로 구성되는 내부표정 요소와 상호표정과 축척보정을 통한 모델좌표계상의 외부표정요소 계산으로 구성되는 사진측량모델을 개발하였다. 개발된 모델을 검증하기 위하여 피사체의 크기측정실험을 수행하였으며 측정 결과를 실측 결과와 비교하여 정확도를 평가하였다. 평가 결과 본 연구를 통하여 개발한 근접사진측량모델을 이용할 경우 높은 정확도의 피사체 크기 측정이 가능한 것으로 나타났다.
In the last decade, face analysis, e.g. face detection, face recognition, facial expression recognition, is a very lively and expanding research field. As computer animated agents and robots bring a social dimension to human computer interaction, interest in this research field is increasing rapidly. In this paper, we introduce an artificial emotion mimic system which can recognize human facial expressions and also generate the recognized facial expression. In order to recognize human facial expression in real-time, we propose a facial expression classification method that is performed by weak classifiers obtained by using new rectangular feature types. In addition, we make the artificial facial expression using the developed robotic system based on biological observation. Finally, experimental results of facial expression recognition and generation are shown for the validity of our robotic system.
본 연구에서는 측량용 디지털 카메라인 Rollei사에서 제조한 d7 metric과 d7 $metrics^5$를 이용하여 촬영거리와 수렴각을 4m와 $30^{\circ}$로 일정하게 유지하고, 촬영방향을 다르게 하여 촬영하였으며, 또한 표정장업 시 일어나는 오차를 최소화 하기 위해 프로그램상에서 자동적으로 상호표정이 되는 원형타켓을 사용하였으며, 광속조정법을 실시하여 RMSE를 산출하였다. 이러한 연구는 근접사진측량으로 대상물을 측정할 시 촬영여건이 불가피하게 대상물의 중심방향에서 촬영이 어려울 경우 정확도를 평가하는데 이용될 것이라 사료된다.
본 연구는 측량용 디지털 카메라인 Rollei d7 metric과 d7 $metric^{5}$를 이용하여 촬영거리, 수렴각, 촬영방향을 변화시켜가면서 촬영을 실시하였으며, 표정 시 발생하는 오차를 최소화하기 위해 프로그램 상에서 자동적으로 상호표정 되는 원형표지를 이용하였다. 그리고 자료처리체계로는 해석적 방법 중에서 현재 가장 좋은 정도를 얻을 수 있는 광속조정법(bundle adjustment)를 이용하였다. 이러한 연구는 차후 현장에서 요구하는 정도의 사진촬영과 예상되는 정도를 판단하는데 중요한 자료로 이용될 것으로 판단된다.
국립중앙도서관(관장 우진영)은 최근 국립중앙도서관 국제회의장에서 대한출판문화협회와 공동으로 '도서관과 출판계의 상호발전과 협력'을 주제로 세미나를 개최했다. 김기태 교수(세명대학교)사회로 진행된 이번 세미나는 표정훈 출판평론가의 '최근 우리 출판계 동향과 전망' 발표를 시작으로 곽철완 교수의 '납본제도 현황과 발전', 최성구 출판유통진흥원 기획팀장의 '국제표준도서번호(SBN)제도운영 활성화: 전자출판물, 정부간행물 ISBN 부여 중심으로', 오혜영 국가서지정보센터추진단 사무관의 '출판시도서목록(CIP)제도운영 현황과 신청안내'에 대한 주제발표와 참석자들의 질의 응답 순으로 진행됐다. 본지는 표정훈 출판평론가가 발표한 '최근 우리 출판계 동향과 전망' 발표를 요약 정리한다.
국립중앙도서관(관장 우진영)은 최근 국립중앙도서관 국제회의장에서 대한출판문화협회와 공동으로 '도서관과 출판계의 상호발전과 협력'을 주제로 세미나를 개최했다. 김기태 교수(세명대학교) 사회로 진행된 이번 세미나는 표정훈 출판평론가의 '최근 우리 출판계 동향과 전망' 발표를 시작으로 곽철완 교수의 '납본제도 현황과 발전', 최성구 출판유통진흥원 기획팀장의 '국제표준도서번호(ISBN)제도 운영 활성화: 전자출판물, 정부간행물 ISBN 부여 중심으로', 오혜영 국가서지정보센터추진단 사무관의 '출판시도서목록(CIP)제도 운영 현황과 신청안내'에 대한 주제발표와 참석자들의 질의 응답 순으로 진행됐다. 본지는 표정훈 출판평론가가 발표한 '최근 우리 출판계 동향과 전망' 발표를 요약 정리한다.
본 논문은 자연어 처리와 Face Detection 기술을 활용하여 사용자의 현재 감정 상태에 따른 디지털 미디어 아트를 구현하는 방법을 기술한다. 사용자의 현재 표정과 감정을 분석하고, 감정에 따라 다양한 시각 효과 및 다른 성격의 텍스트를 화면에 송출하는 방식으로 사용자와 상호작용한다.
얼굴 표정은 상호간의 소통에 있어 중요한 의미를 갖는다. 얼굴 근육의 움직임은 감성 정보를 제공하는데, 이는 사회적 관계를 향상하는 데 중요한 역할을 한다. 그러나 얼굴의 단순 움직임만으로는 복잡한 사회 감성을 인식하기에 정확하지 않다. 본 연구의 목적은 친밀도, 공감도, 긍정도와 같은 사회감성을 인식하기 위한 얼굴의 미세 움직임을 분석하는 것이다. 76명의 피험자를 대상으로 상기 사회감성을 유발하는 자극을 제시하였고 카메라를 사용하여 얼굴 표정을 측정하였다. 결론적으로 친밀함, 공감도, 긍정도의 사회 감성에서 얼굴의 미세움직임이 다르게 나타났다. 총 44개의 얼굴 근육 중 3개의 무의식 근육과 18개의 의식 근육의 움직임 양을 추출한 후, 고속푸리에변환(Fast Fourier Tranform, FFT)을 통하여 (Dominant) Frequency 대역을 확인하였다. 독립 t-검정 결과, 친밀도 상황에서는 코 주변과 볼 주변 근육, 공감도 상황에서는 입 주변 근육, 긍정도 상황에서는 턱 주변 근육에서 유의한 차이를 보였다. 이는 애니메이션의 가상 아바타 등 얼굴 표정의 새로운 표현요소를 제안하고 근육에 따른 사회감성 인식의 기초 연구로서 활용 가능할 것으로 사료 된다.
본 논문에서는 전처리 기반 히스토그램 거리측정에 의한 효율적인 얼굴표정 인식기법을 제안하였다. 여기서 전처리는 중심이동과 히스토그램 평활화에 의해 인식성능을 개선하기 위함이고, 히스토그램 사이의 거리측정은 영상 상호간의 유사도를 측정하기 위함이다. 특히 중심이동은 1차 모멘트 평형에 기반을 둔 것으로 불필요한 배경을 제거시켜 위치나 크기 변화에 강건한 인식을 위함뿐만 아니라 거리의 측정부하를 줄이기 위함이다. 히스토그램 평활화는 조명의 세기에 의한 영상의 명암대비 감소에 강건한 인식을 위함이다. 제안된 기법을 320*243 픽셀의 72개(4명*18장) 표정얼굴을 대상으로 히스토그램 사이의 유사도 측정을 위해서 city-block, Euclidean, 그리고 ordinal 거리를 각각 이용하였다. 실험결과, 제안된 기법은 중심이동 및 히스토그램 평활화의 전처리를 거치지 않는 기법보다 우수한 인식성능이 있으며, ordinal 거리가 가장 높은 인식성능이 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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