• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1999.11a
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• pp.373-378
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• 1999

얼굴 및 얼굴표정 연구의 기초 자료를 제공하고 실제 표정을 디자인하는 작업의 지침으로 사용되도록 하기 위하여 대규모의 표정 DB를 구축하였다. 이 DB 내에는 여러 가지 방법으로 수집된 배우 24명의 자연스럽고 다양한 표정 영상자료 약 1,500장이 저장되어 있다. 수집된 표정자료 각각에 대하여 내적상태의 범주모형과 차원모형을 모두 고려하여 다수의 사람들이 반응한 내적상태 평정 정보를 포함하도록 하였으며 사진별로 평정의 일치율을 기록함으로써 자료 이용에 참고할 수 있도록 하였다. 표정인식 및 합성 시스템에 사용될 수 있도록 각 표정자료들을 한국인 표준형 상모형에 정합하였을 때 측정된 MPEG-4 FAP 기준 39개 꼭지점들(vertices)의 좌표값들 및 표정추출의 맥락정보를 저장하였다. 실제 DB를 사용할 사람들이 가진 한정된 정보로써 전체 DB의 영상자료들을 용이하게 검색할 수 있도록 사용자 인터페이스를 개발하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.01a
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• pp.201-204
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• 2013

디지털 컨텐츠의 종류와 양이 폭발적으로 증가하면서 컨텐츠 선호도 투표는 강한 파급력을 지니게 되었다. 하지만 컨텐츠 소비자가 직접 투표를 해야 하는 현재의 방법은 사람들의 투표 참여율이 저조하며, 조작 위험성이 높다는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 컨텐츠 소비자의 얼굴 표정에 드러나는 감정을 인식함으로써 자동으로 컨텐츠 선호도를 추론하는 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 기존의 수동 컨텐츠 선호도 투표 시스템의 문제점인 컨텐츠 소비자의 부담감과 번거로움, 조작 위험성 등을 해소함으로써 보다 편리하고 효율적이며 신뢰도 높은 서비스를 제공하는 것을 목표로 한다. 따라서 본 논문에서는 컨텐츠 선호도 추론 시스템을 구축하기 위한 방법을 구체적으로 제안하고, 실험을 통하여 제안하는 시스템의 실용성과 효율성을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.437-441
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• 2006

본 논문에서는 Active Appearance Model과 EFM을 기반으로 하는 실시간 표정인식 시스템을 설명한다. AAM은 얼굴추적, 얼굴인식 그리고 물체인식과 같은 시스템에 널리 사용되어 지고 있다. 시스템에 사용된 AAM은 Inverse Compositional Image Alignment를 적용한Independent AAM으로서 fitting 속도가 빨라 실시간 시스템에 매우 효과 적이다. 시스템의 성능 평가는 Cohn-Kanade Image DB의 표정영상과 연속영상을 사용하여 실시 하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2004.11a
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• pp.903-906
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• 2004

본 논문에서는 얼굴 표정 인식 시스템을 위한 얼굴 영역 추출 알고리즘을 제안한다. 이는 입력 영상으로부터 얼굴 후보 영역을 추출하고, 추출된 얼굴 후보 영역에서 눈의 위치를 정확히 추출한다. 그리고 추출된 눈 영역들의 정보와 타원 방정식을 이용하여 최종 얼굴 영역을 추출한다. 얼굴 후보 영역은 HSI 칼라 좌표계에 기반한 적응적 피부색 구간 범위를 설정하여 추출하였다. 추출된 얼굴 후보 영역에서의 눈 영역 추출을 위해 밝기 정보를 이용하여 먼저 눈의 후보 화소들을 추출하고, 레이블링 과정을 통하여 영역별로 그룹화하였다. 각 후보 영역들의 화소 수, 가로세로비 및 위치 정보를 고려하여 최종 눈 영역을 추출하였다. 추출된 두 눈 영역에서 무게중심을 구하고 이를 이용하여 장축과 단축을 설정하여 타원방정식을 이용 최종 얼굴 영역을 추출하였다. 제안된 알고리즘은 조명 변화, 다양한 배경들을 가지는 얼굴 영상에서도 정확히 얼굴 영역을 추출할 수 있었다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.11 no.2
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• pp.53-58
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• 2000

This paper reconstructs local region of a facial expression image from extracted feature points of facial expression image using FCM(Fuzzy C-Meang) clustering algorithm with Gabor wavelets. The feature extraction in a face is two steps. In the first step, we accomplish the edge extraction of main components of face using average value of 2-D Gabor wavelets coefficient histogram of image and in the next step, extract final feature points from the extracted edge information using FCM clustering algorithm. This study presents that the principal components of facial expression images can be reconstructed with only a few feature points extracted from FCM clustering algorithm. It can also be applied to objects recognition as well as facial expressions recognition.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1999.11a
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• pp.416-419
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• 1999

We Present a technique for recognizing facial expressions from image sequences. The technique uses muscle-based feature models for tracking facial features. Since the feature models are constructed with a small number of parameters and are deformable in the limited range and directions, each search space for a feature can be limited. The technique estimates muscular contractile degrees for classifying six principal facial express expressions. The contractile vectors are obtained from the deformations of facial muscle models. Similarities are defined between those vectors and representative vectors of principal expressions and are used for determining facial expressions.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.14 no.1
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• pp.11-16
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• 2003

This Paper extracts the edge of main components of face with Gator wavelets transformation in facial expression images. FCM(Fuzzy C-Means) clustering algorithm then extracts the representative feature points of low dimensionality from the edge extracted in neutral face. The feature-points of the neutral face is used as a template to extract the feature-points of facial expression images. To match point to Point feature points on an expression face against each feature point on a neutral face, it consists of two steps using a dynamic linking model, which are called the coarse mapping and the fine mapping. This paper presents an automatic extraction of feature-points by dynamic linking model based on Gabor wavelets and fuzzy C-means(FCM) algorithm. The result of this study was applied to extract features automatically in facial expression recognition based on dimension[1].

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.13 no.5
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• pp.9-19
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• 2012

Virtual human used as HCI in digital contents expresses his various emotions across modalities like facial expression and body posture. However, few studies considered combinations of such nonverbal multimodal in emotion perception. Computational engine models have to consider how a combination of nonverbal modal like facial expression and body posture will be perceived by users to implement emotional virtual human, This paper proposes the impacts of nonverbal multimodal in design of emotion expressed virtual human. First, the relative impacts are analysed between different modals by exploring emotion recognition of modalities for virtual human. Then, experiment evaluates the contribution of the facial and postural congruent expressions to recognize basic emotion categories, as well as the valence and activation dimensions. Measurements are carried out to the impact of incongruent expressions of multimodal on the recognition of superposed emotions which are known to be frequent in everyday life. Experimental results show that the congruence of facial and postural expression of virtual human facilitates perception of emotion categories and categorical recognition is influenced by the facial expression modality, furthermore, postural modality are preferred to establish a judgement about level of activation dimension. These results will be used to implementation of animation engine system and behavior syncronization for emotion expressed virtual human.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.20 no.4
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• pp.1-14
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• 2017

The purpose of this study was to investigate the neural substrates for recognizing facial expressions among alcoholics by using functional magnetic resonance imaging (fMRI). Abstinent inpatient alcoholics (n=18 males) and demographically similar social drinkers (n=16 males) participated in the study. The participants viewed pictures from the Japanese Female Facial Expression Database (JAFFE) and evaluated intensity of facial expressions. the alcoholics had a reduced activation in the limbic areas including amygdala and hippocampus while recognizing the emotional facial expressions compared to the nonalcoholic controls. On the other hand, the alcoholics showed greater brain activations than the controls in the left lingual (BA 19)/fusiform gyrus, the left middle frontal gyrus (BA 8/9/46), and the right superior parietal lobule (BA 7) during the viewing of emotional faces. In sum, specific brain regions were identified that are associated with recognition of facial expressions among alcoholics. The implication of the present study could be used in developing intervention for alcoholism.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.9 no.1
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• pp.117-122
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• 2005

This paper proposes an algorithm for Facial Characteristic Point(FCP) extraction. The FCP plays an important role in expression representation for face animation, avatar mimic or facial expression recognition. Conventional algorithms extract the FCP with an expensive motion capture device or by using markers, which give an inconvenience or a psychological load to experimental person. However, the proposed algorithm solves the problems by using only image processing. For the efficient FCP extraction, we analyze and improve the conventional algorithms detecting facial components, which are basis of the FCP extraction.