• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.821-823
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• 2016

본 논문은 다차원 정서모델 기반 영상, 음성, 뇌파를 이용한 멀티모달 복합 감정인식 시스템을 제안한다. 사용자의 얼굴 영상, 목소리 및 뇌파를 기반으로 각각 추출된 특징을 심리학 및 인지과학 분야에서 인간의 감정을 구성하는 정서적 감응요소로 알려진 다차원 정서모델(Arousal, Valence, Dominance)에 대한 명시적 감응 정도 데이터로 대응하여 스코어링(Scoring)을 수행한다. 이후, 스코어링을 통해 나온 결과 값을 이용하여 다차원으로 구성되는 3차원 감정 모델에 매핑하여 인간의 감정(단일감정, 복합감정)뿐만 아니라 감정의 세기까지 인식한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.125-134
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• 2006

본 논문은 음성이 인간에게 전달되어 나타나는 여러 가지 감정 표현 중에서 단지 4가지 감정 즉 두려움, 싫증, 놀람 그리고 중성에 대한 감정 표현이 얼굴과 몸동작에 동시에 나타내는 애니메이션 시스템인 HEEAS(Human Emotional Expression Animation System)를 구현하는데 그 주된 목적이 있다. 이를 위해서 본 논문에서는 감정 표현이 풍부한 한국인 20대 청년을 모델로 설정하였다. 또한 입력되어진 음성 신호를 통해서 추출된 감정표현에 대한 데이터를 얼굴코드와 몸동작코드를 부여하고 이를 데이터 베이스화 하여 실제 애니메이션 구현을 하기 위한 처리의 시간을 최소화하였다. 즉, 입력되어진 음성 신호를 이용해서 원하는 결과인 얼굴, 몸동작에 대한 자료를 이진 검색을 이용해서 데이터베이스에서 찾으므로 검색 시간을 최소화하였다. 실제 감정 표현에 대한문제들을 실험을 통해서 얻은 결과가 99.9%의 정확도임을 알 수가 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.772-776
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• 2006

얼굴 표정인식에 관한 연구는 대부분 얼굴의 정면 화상을 가지고 연구를 한다. 얼굴 표정인식에 큰 영향을 미치는 대표적인 부위는 눈과 입이다. 그래서 표정 인식 연구자들은 눈, 눈썹, 입을 중심으로 표정 인식이나 표현 연구를 해왔다. 그러나 일상생활에서 카메라 앞에서는 대부분의 사람들은 눈동자의 빠른 변화의 인지가 어렵다. 또한 많은 사람들이 안경을 쓰고 있다. 그래서 본 연구에서는 눈이 가려진 경우의 표정 인식을 Principal Component Analysis (PCA)를 이용하여 시도하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.375-377
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• 2019

본 논문에서는 관람객 얼굴 표정 및 제스쳐 인식을 기반으로 인터렉티브 디지털콘텐츠의 문제점 추론 시스템을 제안한다. 관람객이 콘텐츠를 체험하고 다른 장소로 이동하기 전까지의 행동 패턴을 기준으로 삼아 4가지 문제점으로 분류한다. 문제점 분류을 위해 관람객이 콘텐츠 체험과정에서 나타낼 수 있는 얼굴 표정 3가지 종류와 제스쳐 5가지를 구분하였다. 실험에서는 입력된 비디오로부터 얼굴 및 손을 검출하기 위해 Adaboost algorithm을 사용하였고, mobilenet v1을 retraining하여 탐지모델을 생성 후 얼굴 표정 및 제스쳐를 검출했다. 이 연구를 통해 인터렉티브 디지털콘텐츠가 지니고 있는 문제점을 추론하여 향후 콘텐츠 개선과 제작에 사용자 중심 설계가 가능하도록 하고 양질의 콘텐츠 생산을 촉진 시킬 수 있을 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.147-155
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• 2005

본 논문은 여러 가지 감정들 중에서 4가지 감정의 범주 즉, 중성, 두려움, 싫증 및 놀람을 포함한 음성과 감성이 결합되어진 얼굴의 표정을 좀 더 정확하고 자연스러운 3차원 모델로 만들 수 있는 FAES(a Facial Animation with Emotion and Speech) 시스템을 구축하는데 그 주된 목적이 있다. 이를 위해서 먼저 사용할 훈련자료를 추출하고 난후에 감성을 처리한 얼굴 애니메이션에서는 SVM(Support vector machine)[11]을 사용하여 4개의 감정을 수반한 얼굴 표정을 데이터베이스로 구축한다. 마지막으로 얼굴 표정에 감정과 음성이 표현되는 시스템을 개발하는 것이다. 얼굴 표정을 위해서 본 논문에서는 한국인 청년을 대상으로 이루어졌다. 이런 시스템을 통한 결과가 기존에 제시된 방법에 비해서 감정의 영역을 확대시킴은 물론이고 감정인지의 정확도가 약 7%, 어휘의 연속 음성인지가 약 5%의 향상을 시켰다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.700-702
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• 2022

코로나 바이러스-19 감염증 상황이 지속됨에 따라 영유아 비대면 상담이 증가하였다. 비대면이라는 제한된 환경에서, 보다 정확한 상담을 위해 영유아의 감정을 예측하는 보조도구로써 CNN 학습모델을 이용한 감정분석 결과를 활용할 수 있다. 하지만, 대부분의 감정분석 CNN 모델은 성인 데이터를 위주로 학습이 진행되므로 영유아의 감정인식률은 상대적으로 낮다. 본 논문에서는 영유아와 청소년 데이터의 감정분석 정확도 차이의 원인을 XAI 기법 중 하나인 LIME을 사용해 시각화하여 분석하고, 분석 결과를 근거로 영유아 데이터에 대한 감정인식 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.425-427
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• 2000

얼굴 표정은 사람의 감정을 표현함과 동시에 그것을 이해할 수 있는 중요한 수단이다. 최근 이러한 얼굴 표정의 자동인식과 추적을 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 대략적인 얼굴영역을 설정하여 얼굴의 표정을 나타내는 표정요소들을 찾아낸 후, 각 요소의 특징점을 추출하고 추적하는 방법을 제시한다. 제안하는 시스템의 개요는 입력영상의 첫 프레임에서 얼굴영역 및 특징점을 찾고, 연속되는 프레임에서 반복적으로 이를 추적한다. 특징점 추출과 추적에는 템플릿 매칭과 Canny 경계선 검출기, Gabor 웨이블릿 변환을 사용하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.129-131
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• 2022

얼굴 표정 데이터셋에는 특정 감정 부류로 분류하기 어려운 이상치들이 존재한다. 이러한 이상치들은 얼굴 표정 인식과 더불어 얼굴 표정 조작의 성능을 저하시키는 원인 중 하나이다. 따라서, 본 논문에서는 이상치 억제를 통한 개선된 얼굴 표정 조작 프레임워크를 제안한다. 우리는 이상치 억제를 위해 의미론적 속성 분류 측면에서 우수한 성능을 보여주는 CLIP 을 활용하였다. 우리는 정성적인 비교를 통해 기존의 얼굴 표정 조작 기법보다 개선된 성능을 제시한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.197-200
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• 2014

본 논문은 얼굴의 표정 인식을 이용한 위험상황 인지 알고리즘을 제안한다. 제안방법은 인간의 다양한 감정 표정 중 위험상황을 인지하기 위한 표정인 놀람과 공포의 표정을 인식한다. 제안방법은 먼저 얼굴 영역을 추출하고 검출된 얼굴 영역으로부터 눈 영역과 입술 영역을 추출한다. 각 영역에 Uniform LBP 방법을 적용하여 표정을 판별하고 위험 상황을 인식한다. 제안방법은 Cohn-Kanade 데이터베이스 영상을 대상으로 성능을 평가하였다. 그 결과 표정 인식에 좋은 결과를 보였으며 이를 이용하여 위험상황을 잘 판별하였다.

• 인지과학
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• 제11권2호
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• pp.1-10
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• 2000

최근 사용자에게 친근감있는 인터페이스를 제공하기 위해 자연스러운 얼굴 애니메이션에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 얼굴은 인간의 신체부위 중 가장 쉽게 개개인을 구분할 수 있고, 감정과 정서 등의 내적 상태를 명백하게 이해할 수 있도록 해주는 중요한 의사소통의 수단으로 여겨지고 있다. 이러한 얼굴은 이용하여 인간과 컴퓨터간의 의사 전달에 있어서 효율적으로 인간의 감정을 인식하고 전달하여 대화할 수 있도록 하기 위해서 컴퓨터상의 얼굴은 인간과 유사하게 대화할 수 있고, 감정을 표현할 수 있도록 친숙하고 현실감이 있어야 한다. 본 논문에서는 자연스러운 얼굴의 합성을 위한 얼굴 모델링 및 애니메이션 방법을 제안하였다. 특정한 사람을 모델로 한 얼굴 애니메이션을 위하여 우선 3차원 메쉬로 구성된 일반 모델(generic model)을 특성 사람에게 정합하여 특정인의 3차원 얼굴 모델을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 기존 연구들과 다르게 표준 한국인 얼굴을 이용한 일반 모델을 생성하여, 임의의 얼굴에 대하여 좀 더 정확하고 자연스러운 3차원 모델이 이루어질 수 있도록 하였다. 그리고 얼굴 표정합성을 위하여, 실제 얼굴의 근육 및 피부 조직 등 해부학적 구조에 기반한 근육 기반 모델 방법을 사용하여 현실감 있고 자연스러운 얼굴 애니메이션이 이루어질 수 있도록 하였다. 이러한 얼굴 모델링 및 합성 기술은 화상회의, 가상현실, 교육, 영화 등 여러 분야에서 활용될 수 있다.