본 논문에서는 플레이어의 감정 이입을 위한 게임 캐릭터 디자인 방법으로 RPG 장르의 능력치 변화량에 따라 인간의 감정 요소가 적용된 게임 캐릭터 걷기 동작을 구현하였다. 인간의 얼굴 표정에서 나타나는 기본적인 감정 요소와 캐릭터 애니메이션에서 감정 요소가 적용된 걷기 동작을 분석해 보고, RPG 장르의 능력치 요소와의 상관관계를 통해 인간의 감정 요소가 적용된 걷기 동작을 8가지 형태로 분류하였다. 이것을 RPG 게임 캐릭터 중 인간의 외형적인 특징과 가장 유사한 기사 캐릭터에 적용시켜 능력치 변화량에 따라 달라지는 걷기 동작을 구현하였다. 인간의 감정 요소가 적용된 게임 캐릭터를 플레이어가 직접 제어함으로써 플레이어의 게임 캐릭터에 대한 감정 이입 효과가 높아질 것이고 게임에 대한 몰입도가 증가할 것으로 예상된다.
신체 동작, 얼굴 표정과 같이 아주 복잡한 생체 패턴을 인식하고 분류하는 인간의 능력을 모방한 정보처리 컴퓨팅 관련 연구가 최근 다수 등장하고 있다. 특히 컴퓨터비전 분야에서는 인간의 뛰어난 인지 능력 중 상황정보 없이 시각시퀀스에서 동작을 분류하는 기능을 통해 시공간적 패턴 코딩과 빠른 인식 방법을 이해하고자 한다. 본 연구는 비디오 시퀀스상의 동작인식에 생물학적 시각인지과정의 영향을 받은 생체 기반 컴퓨터비전 모델을 제시하였다. 제안 모델은 이미지 시퀀스에서 동작을 검출하고 시각 패턴을 판별하는 데 생체 시각처리과정의 신경망 구조 단계를 반영하였다. 실험을 통해 생체 기반 동작인식 모델이 인간 시각인지 처리의 여러 가지 속성을 고려했을 뿐 아니라 기존 동작인식시스템에 비해 시간 정합성이 뛰어나며 시간 변화에 강건한 분류 능력을 보임을 알 수 있다. 제안 모델은 지능형 로봇 에이전트와 같은 생체 기반 시각정보처리 시스템 구축에 기여할 수 있다.
Facial expressions provide significant clues about one's emotional state; however, it always has been a great challenge for machine to recognize facial expressions effectively and reliably. In this paper, we report a method of feature-based adaptive motion energy analysis for recognizing facial expression. Our method optimizes the information gain heuristics of ID3 tree and introduces new approaches on (1) facial feature representation, (2) facial feature extraction, and (3) facial feature classification. We use minimal reasonable facial features, suggested by the information gain heuristics of ID3 tree, to represent the geometric face model. For the feature extraction, our method proceeds as follows. Features are first detected and then carefully "selected." Feature "selection" is finding the features with high variability for differentiating features with high variability from the ones with low variability, to effectively estimate the feature's motion pattern. For each facial feature, motion analysis is performed adaptively. That is, each facial feature's motion pattern (from the neutral face to the expressed face) is estimated based on its variability. After the feature extraction is done, the facial expression is classified using the ID3 tree (which is built from the 1728 possible facial expressions) and the test images from the JAFFE database. The proposed method excels and overcomes the problems aroused by previous methods. First of all, it is simple but effective. Our method effectively and reliably estimates the expressive facial features by differentiating features with high variability from the ones with low variability. Second, it is fast by avoiding complicated or time-consuming computations. Rather, it exploits few selected expressive features' motion energy values (acquired from intensity-based threshold). Lastly, our method gives reliable recognition rates with overall recognition rate of 77%. The effectiveness of the proposed method will be demonstrated from the experimental results.
온라인 게임의 역사는 다른 게임들에 비해 짧은 역사를 가지고 있는데 반해 많은 성장과 결과를 보였다. 그 중 캐릭터 커스터마이징 시스템은 온라인 게임을 이루고 있는 다른 요소들에 비해 상대적으로 많은 발전을 이루지는 못했다. 커스터마이징 시스템이 상대적으로 많은 발전을 이루지 못한 데에는 당시의 그래픽 기술력문제가 큰 영향을 주었다. 하지만 그래픽의 발전과 함께 사용자들의 풍부한 표정에 대한 욕구 수요가 가능해 졌으며, 캐릭터 얼굴 변환 아이템이 새로운 수익을 창출할 정도로 근래에 나오는 커스터마이징 시스템은 자유도 높은 시스템으로 만들어지고 있다. 본 논문에서는 높아진 자유도만큼 개성 있는 캐릭터들이 다양하게 만들어 질 수 있도록 사람의 인상을 연구하고 분석하는 학문인 관상학을 근거로 아이온 커스터마이징 시스템을 분석하여 발전적인 캐릭터 커스터마이징 시스템 구성을 하였다.
미디어의 영상은 우리의 생활 속에 일부가 되어있으며, 사람들은 다양한 영상으로부터 정보를 얻기도 하고 판단이나 행동의 근거로 삼기도 한다. 특히 시사다큐멘터리는 사회적으로 중요한 이슈에 대해 정보를 제공할 뿐만 아니라, 찬성과 반대의 의견을 형성시키기도 한다. 영상을 통해서 전달되는 인터뷰는 얼굴 표정, 몸짓 등을 직접 보여줌으로써 신뢰감과 사실성이 뛰어나 강력한 전달 효과를 가지게 된다. 따라서 인터뷰의 영상 표현법의 차이에 따라 수용자에게 전달되는 메시지의 영향력이 다르게 나타날 수 있으므로, 인터뷰 영상의 표현법에 대한 연구는 중요하다. 본 연구는 인터뷰의 영상표현에 대한 실증적 연구를 위하여 국내 3개 방송사의 대표적인 시사다큐멘터리 프로그램에서 각각 5편씩 총 15편을 선택하여, 다큐멘터리에 나오는 인터뷰 샷 전체에 대한 정량적 분석을 시도하였다. 영상표현의 분석틀로 선행연구에서 공통으로 사용된 형태, 색, 움직임, 깊이를 인터뷰영상에 적합하게 유형화하였다. 분석결과 시사다큐멘터리의 인터뷰는 취재원보호를 위한 영상표현이 과반수에 가까웠으며, 샷의 형태는 버스트샷과 함께 클로즈업을 많이 사용되었다. 즉흥적 인터뷰가 많아서 현장 조명을 이용하여 색을 만들었고, 고정된 촬영보다는 핸드헬드 기법을 이용한 움직임이 나타났다. 또한 와이드렌즈의 사용으로 화면의 깊이감은 나타나지 않았다.
새로운 텍스트 입력으로부터 제스처를 생성하는 것은 컴퓨터 게임, 가상현실 등의 응용분야에서 종종 요구되는 중요한 문제이다. 최근에는 유명 아나운서와 같은 특정인의 제스처를 모방하는 제스처 스타일화에 관한 관심이 증가하고 있다. 그러나 기쁨이나 슬픔과 같은 감정을 이용하여 제스처를 스타일화하려는 시도는 많지 않다. 또한 이전의 연구는 대부분 실시간 알고리즘에 초점을 맞추고 있지 않다. 본 논문에서는 SMS 문장을 캐릭터 얼굴 표정과 제스처 애니메이션으로 자동 변환하고 감정 요소를 이용하여 제스처를 스타일화하는 시스템을 제안한다. 이 시스템의 가장 큰 특징은 제스처에 희로애락의 감정을 결합하는 실시간 알고리즘을 제시하는데 있다. 모바일 단말기를 플랫폼으로 하기 때문에 서버와 단말기에 작업을 적절하게 분배하고 초당 20프레임 이상의 실시간 수행을 보장한다. 먼저, 디즈니 영상에서 감정을 표현하는 단어와 이에 해당하는 제스처를 추출하고 통계적으로 모델링 한 후, 감정과 제스처의 결합을 위하여 Laban의 움직임 이론을 도입한다. 제안된 시스템의 타당성과 기존 서비스와의 대체 적정도를 알아보기 위해서 사용자 반응을 조사 분석한다.
우리 사람들은 자신의 생각을 다른 사람들에게 전하고자 할 때 언어를 주로 이용하고 보조적인 수단으로 몸짓을 한다. 사용하는 언어가 달라 소통이 어려울 때는 부득이 몸짓으로만 서로 의견을 나누게 되는데 손짓과 발짓은 물론 얼굴의 표정까지 동원된다. 물론 언어를 이용한 의사전달 만큼 정확하지도 못하고 시간적으로도 효율적이지 못하지만 그런 대로 급한 문제는 해결할 수 있는 경우가 않다. 동물들이 서로의 의사소통을 위하여 어떤 형태의 언어 및 언어에 가까운 음성기호를 이용할 능력이 있는지에 대하여는 학자들 간에도 논란이 계속되고 있으나 분명한 것은 어떤 방법으로든 동물들도 제나름대로 자신의 의사를 전달하고 또한 상대편이 전하고자 하는 뜻을 파악하여 이에 적절히 대처를 한다는 점이다. 이런 점에서 동물들을 대상으로 하는 학문인 수의분야에서는 우리 인간들에게 익숙한 언어와 행동이 아닌 동물들의 독특한 의사전달 방법을 정확히 이해하는 것이 무엇보다도 중요하다는 점을 인식하는 것이 필요하다 동물의 행동 하나 하나는 인간의 행동과 마찬가지로 나름대로의 의미를 지니고 있다. 이러한 동물의 행동을 인간의 눈 높이에서가 아닌 동물이 표현하고자 하는 행동 언어적인 측면에서의 이해가 필요한 것이다. 야생동물의 행동양식에 대한 연구는 생래학적으로 비교적 많이 이루어진 편이나 가축화된 동물들에 대하여는 체계적이고 비교학적인 연구가 아직도 부족한 실정이다. 특히 우리 나라에서는 이 분야에 대한 연구는 물론 외국의 연구내용에 대하여도 적극적인 소개가 이루어지지 못하였고 아울러 여러 분야에 실제 적용은 더욱 어려웠다. 동물의 건강을 책임지고 있는 우리 수의 분야는 물론, 가축을 사양하는 축산학 분야 및 모든 동물관련 분야에서 효율적이고 바람직한 동물과 인간의 관계를 구축하기 위하여는 무엇보다도 동물의 행동을 인간의 언어사용 측면에서 이해하려는 노력이 필요하다 하겠다. 이러한 일차적인 필요성에 조금이나마 도움이 되고자 하는 바람으로 외국문헌을 중심으로 인간의 생활과 밀접한 관계를 지닌 여러 동물들의 행동과 그 의미를 소개하고자 한다. 아울러, 소개되는 내용은 Domestic Animal Behavior for Veterinarians and Animal Scientists (제3판, Katherine A. Houpt 지음), Animal Behavior (Tim Halliday 지음), Canine and Feline Behavior Problems(Stefanie Schwartz 지음), Journal of Conpendium on Continuing Education for the Practicing Veterinarian,그리고The Merck Veterinary Manual의 Behavior와 같은 참고문헌에 크게 의존하여 기술된 것임을 밝힌다.
Kim, Jung-Jun;Kwon, Yong-Seop;Kim, Min-Gyu;Kim, Eun-Soo;Kim, Kyung-Ho;Sohn, Dong-Seop
한국컴퓨터정보학회논문지
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제25권8호
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pp.47-54
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2020
발달장애는 영유아 기부터 시작하는 뇌 신경계 발달장애들의 집합으로 언어 및 의사소통, 인지력, 사회성 등의 측면에서 이루어져야 할 발달이 심하게 지체되거나 성취되지 않은 장애를 의미한다. 이러한 발달장애 진단에는 아동의 얼굴 표정과 같은 감정표현의 의미와 맥락 등 비언어적 반응에 대한 관찰로 이루어진다. 이를 사람이 측정기에는 상당히 주관적인 판단이 개입하게 되어 객관적인 기술이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 영유아/아동의 언어, 비언어적 행동 반응을 관찰하는 ADOS(Autism Diagnostic Observation Schedule)와 BeDevel(Behavior Development Screening for Toddler) 검사에서 검사자와 피검사자간의 상호작용이 녹화된 영상을 리빙랩 환경에서 획득하여 인공지능 기반의 비정상적/상동적 행동 인지 기술 개발에 필요한 영상 및 음성 데이터 확보를 목표로 한다.
정확하게 피부 색상을 검출하는 방법은 얼굴 인식 및 추적, 표정 인식, 성인 영상 검출, 헬스케어 등의 다양한 분야에서 매우 유용하게 사용된다. 본 논문에서는 일반광과 실내 조명이 더해진 환경에서 피사체의 거리를 변경하면서, 그리고피사체배경의색상을변경함에따라다양한피부색상검출알고리즘의성능을비교평가한다. 실험대상은 피부톤의 차이를 보이는 남자 2명과 여자 한 명이고, 배경을 화이트, 블랙, 오렌지, 핑크, 옐로우의 5가지 색으로 구분하여 테스트를 하였다. 성능 평가에 사용한 피부색상 추출 알고리즘은 Peer 알고리즘, NNYUV, NNHSV, LutYUV, Kismet 알고리즘이며, 카메라와 피사체 사이의 거리는 60cm에서 120cm 사이로 한정하여 실험을 하였다. 성능 측정 실험 결과 피사체의 배경 변화에 따른 알고리즘이 성능의 차이를 보이는데, 전반적으로 뉴럴 네트워크를 이용한 NNHSV, NNYUV, 그리고 LutYUV이 안정적인 결과를 보여주었으며, 나머지 알고리즘들은 배경의 변화에 따라 피부색상 검출율이 영향을 많이 받았다. 본 논문에서 보여준 다양한 성능 평가 결과들은 피사체의 주변 환경이 동적으로 변화하는 실제 환경에서 상황에 따라 적응적이고 정확도가 높은 피부 색상 추출 알고리즘을 개발하는데 효과적으로 활용될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 다양한 시각적 정보와 일정한 관련 정보를 통합하여 인간의 피로도를 추론하기 위하여 베이지안 네트워크를 기반으로 한 확률 모델을 제안하고자 한다. 먼저 눈꺼풀의 움직임, 시선, 머리의 움직임, 그리고 얼굴 표정 같은 개인의 상태를 특성 지을 수 있는 시각적 매개변수를 측정하였다. 그러나 각각의 시각적 정보와 일정한 관련 정보만으로 인간의 피로도를 결정하기에는 충분하지 않으므로, 본 논문에서는 인간의 피로도를 모니터링 하기 위하여 가능한 많은 관련 정보와 시각 정보를 융합하여 베이지안 네트워크 모델을 개발하였다. 실험 결과, 피로 예측과 모델링을 위해 제안된 베이지안 네트워크의 유용함을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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