• 제어로봇시스템학회지
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• 제20권2호
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• pp.39-45
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• 2014

얼굴 표정 인식은 인간 중심의 human-machine 인터페이스의 가장 중요한 요소 중 하나이다. 현재의 얼굴 표정 인식 기술은 주로 얼굴 영상을 이용하여 특징을 추출하고 이를 미리 학습시킨 인식 모델을 통하여 각 감정의 범주로 분류한다. 본 논문에서는 이러한 얼굴 표정 인식 기술에 사용되는 표정 특징 추출 기법과 표정 분류 기법을 설명하고, 각 기법에서 많이 사용되고 있는 방법들을 간략히 정리한다. 또한 각 기법의 특징들을 나열하였다. 또한 실제적 응용을 위해서 고려해야할 사항들에 대하여 제시하였다. 얼굴 표정 인식 기술은 인간 중심의 human-machine 인터페이스를 제공할 뿐만 아니라 로봇 분야에서도 활용 가능할 것으로 전망한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.649-651
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• 2008

상황인식 컴퓨팅 기술은 넓게 보면 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 일부분으로 볼 수 있다. 그러나 상황인식 컴퓨팅 기술의 적용측면에 대한 접근 방법이 유비쿼터스 컴퓨팅과는 다르다고 할 수 있다. 지금까지 연구된 상황인식 컴퓨팅 기술은 지정된 공간에서 상황을 발생시키는 객체를 식별하는 일과 식별된 객체가 발생하는 상황의 인식에 주된 초점을 두고 있다. 또한, 상황정보로는 객체의 위치 정보만을 주로 사용하고 있다. 그러나 본 논문에서는 객체의 얼굴표정을 상황정보로 사용하여 감성을 인식할 수 있는 상황인식 미들웨어로서 CM-FEIP의 구조를 제안한다. CM-FEIP의 가상공간 모델링은 상황 모델링과 서비스 모델링으로 구성된다. 또한, 얼굴표정의 인식기술을 기반으로 온톨로지를 구축하여 객체의 감성을 인식한다. 객체의 얼굴표정을 상황정보로 사용하고, 무표정일 경우에는 여러 가지 환경정보(온도, 습도, 날씨 등)를 이용한다. 온톨로지를 구축하기 위하여 OWL 언어를 사용하여 객체의 감성을 표현하고, 감성추론 엔진은 Jena를 사용한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.1393-1400
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• 2006

정서를 측정하고 나타내는 기술이 발전에 따라 문화적 보편성을 가진 얼굴표정 연구의 필요성이 증가하고 있다. 그리고 지금까지의 많은 얼굴 표정 연구들은 정적인 얼굴사진 위주로 이루어졌다. 그러나 실제 사람들은 단적인 얼굴표정만으로 정서를 인식하기 보다는 미묘한 표정의 변화나 얼굴근육의 움직임 등을 통해 정서상태를 추론한다. 본 연구는 동적인 얼굴표정이 정적인 얼굴표정 보다 정서상태 전달에서 더 큰 효과를 가짐을 밝히고, 동적인 얼굴 표정에서의 눈과 입의 정서인식 효과를 비교해 보고자 하였다. 이에 따라 15 개의 형용사 어휘에 맞는 얼굴 표정을 얼굴전체, 눈, 입의 세 수준으로 나누어 동영상과 스틸사진으로 제시하였다. 정서 판단의 정확성을 측정한 결과, 세 수준 모두에서 동영상의 정서인식 효과가 스틸사진 보다 유의미하게 높게 나타나 동적인 얼굴 표정이 더 많은 내적정보를 보여주는 것을 알 수 있었다. 또한 얼굴전체-눈-입 순서로 정서인식 효과의 차이가 유의미하게 나타났으며, 부정적 정서는 눈에서 더 잘 나타나고 긍정적 정서는 입에서 더 잘 나타났다. 따라서 눈과 입에 따른 정서인식이 정서의 긍정성-부정성 차원에 따라 달라짐을 볼 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.128-130
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• 2019

최근 딥러닝의 급격한 발전과 함께 얼굴표정 인식(facial expression recognition) 기술이 상당한 진보를 이루었다. 얼굴표정 인식은 컴퓨터 비전 분야에서 지속적으로 관심을 받고 있으며, 인포테인먼트 시스템(Infotainment system), 인간-로봇 상호작용(human-robot interaction) 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그럼에도 불구하고 얼굴표정 인식 분야는 학습 데이터의 부족, 얼굴 각도의 변화 또는 occlusion 등과 같은 많은 문제들이 존재한다. 본 논문은 얼굴표정 인식 분야에서의 위와 같은 고유한 문제들을 다룬 기술들을 포함하여 고전적인 기법부터 최신 기법에 대한 연구 동향을 제시한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제3권2호
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• pp.19-23
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• 2003

컴퓨터 기술의 발전에 따라서 게임분야 역시 다양한 첨단 기술이 적용되고 있다. 예를 들면 강력한 3D가속 기능을 가진 비디오카드, 5.1 채널 사운드, 포스피드백 지원 입력 장치, 운전대, 적외선 센서, 음성 감지기 등이 게임의 입출력 인터페이스로서 이용되고 있다. 전형적인 방법 이외에도 광학방식이나 휴대용 게임기에 대한 플레이 방식에 대한 연구도 활발하다. 최근에는 비디오 게임기에도 사람의 동작을 인식하여 게임의 입력으로 받아들이는 기술이 상용화되기도 하였다. 본 논문에서는 이런 발전 방향을 고려하여 차세대 게임 인터페이스의 방식으로서 사용될 수 있는 사람의 표정 인식을 통한 인터페이스 구현을 위한 접근 방법들에 대하여 고찰을 하고자 한다. 사람의 표정을 입력으로 사용하는 게임은 심리적인 변화를 게임에 적용시킬 수 있으며, 유아나 장애자들이 게임을 플레이하기 위한 수단으로도 유용하게 사용될 수 있다. 영상을 통한 자동 얼굴 인식 및 분석 기술은 다양한 응용분야에 적용될 수 있는 관계로 많은 연구가 진행되어 왔다. 얼굴 인식은 동영상이나 정지영상과 같은 영상의 형태, 해상도, 조명의 정도 등에 따른 요소에 의하여 인식률이나 인식의 목적이 달라진다. 게임플레이어의 표정인식을 위해서는 얼굴의 정확한 인식 방법을 필요로 하며, 이를 위한 비교적 최근의 연구 동향을 살펴보고자 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.55-70
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• 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.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.293-296
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• 2000

본 논문에서는 얼굴의 구조적 특성과 누적 히스토그램을 이용하여 다양한 정보를 포함하고 있는 얼굴의 6가지 표정을 인식하는 알고리즘을 기술하였다. 표정 인식을 위해 특징점 추출 전처리 과정으로 입력 영상으로부터 에지 추출, 이진화, 잡음 제거, 모폴로지 기법을 이용한 팽창, 레이블링 순으로 적용한다. 본 논문은 레이블 영역의 크기를 이용해 1차 특징점 영역을 추출하고 가로방향의 누적 히스토그램 값과 대칭성의 구조적인 관계를 이용하여 2차 특징점 추출 과정을 거쳐 정확하게 눈과 입을 찾아낸다. 또한 표정 변화를 정량적으로 측정하기 위해 추출된 특징점들의 눈과 입의 크기, 미간 사이의 거리 그리고 눈에서 입까지의 거리 정보를 이용하여 표정을 인식한다. 1, 2차 특징점 추출 과정을 거치므로 추출률이 매우 높고 특징점들의 표정에 따른 변화 거리를 이용하므로 표정 인식률이 높다. 본 논문은 안경 착용 영상과 같이 복잡한 얼굴 영상에서도 표정 인식이 가능하다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 1999년도 추계학술대회 논문집
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• pp.271-276
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• 1999

자동 표정인식 및 합성 기술과 내적상태별 얼굴표정 프로토타입 작성의 기초 작업으로서 특정 내적상태를 표현하는 얼굴표정의 특징적 구조를 분석하였다. 내적상태의 평정 절차를 거쳐 열 다섯 가지의 내적상태로 명명된 배우 여섯 명에 대한 영상자료 90장을 사용하여 각 표정의 특징적 구조를 발견하고자 하였다. 서로 다른 얼굴들의 표준화 작업과 서로 다른 표정들의 직접 비교 작업에 정확성을 기하기 위하여 각 표정 표본들을 한국인 표준형상모형에 정합하였다. 정합 결과로 얻어진 각 얼굴표정의 특징점에 대해 모형이 규정하고 있는 좌표값들만으로는 표정해석이 불가능하며 중립얼굴로부터의 변화값이 표정해석에 유효하다는 결론을 얻었다. 표정의 특징적 구조는 그 표정이 표현하는 내적상태가 무엇인가에 따라 발견되지 않는 경우도 있었으며 내적상태가 기본정서에 가까울수록 비교적 일관된 형태를 갖는 것으로 나타났다. 내적상태별 특징적 표정을 결정할 수 있는 경우에 표정의 구조는 얼굴표정 요소들 중 일부에 의해서 특징지어짐을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권2호
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• pp.89-94
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• 2016

본 논문에서는 SIFT 기술자를 이용한 얼굴 특징과 SVM 분류기로 표정인식을 수행하는 방법에 대하여 제안한다. 기존 SIFT 기술자는 물체 인식 분야에 있어 키포인트 검출 후, 검출된 키포인트에 대한 특징 기술자로써 주로 사용되나, 본 논문에서는 SIFT 기술자를 얼굴 표정인식의 특징벡터로써 적용하였다. 표정인식을 위한 특징은 키포인트 검출 과정 없이 얼굴영상을 서브 블록 영상으로 나누고 각 서브 블록 영상에 SIFT 기술자를 적용하여 계산되며, 표정분류는 SVM 알고리즘으로 수행된다. 성능평가는 기존의 LBP 및 LDP와 같은 이진패턴 특징기반의 표정인식 방법과 비교 수행되었으며, 실험에는 공인 CK 데이터베이스와 JAFFE 데이터베이스를 사용하였다. 실험결과, SIFT 기술자를 이용한 제안방법은 기존방법보다 CK 데이터베이스에서 6.06%의 향상된 인식결과를 보였으며, JAFFE 데이터베이스에서는 3.87%의 성능향상을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.685-686
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• 2015

최근 감성ICT산업은 성숙기 IT산업을 새롭게 도약시킬 핵심 산업으로 인식되면서 관련 산업계의 주목을 받고 있으며 다양한 분야에 접목되고 있다. 특히, 인간표정을 인식하는 IT기술은 사회적 측면에서 인간중심의 미래생활 패러다임의 변화가 감성이해를 통한 사용자 친화적 솔루션으로 발전하고 있다. 효율적인 경영을 위해 기업은 고객의 요구사항을 정확히 파악하는 것이 중요한데 본 연구에서는 이러한 감성ICT 기술을 이용한 새로운 커뮤니케이션의 사례로서 고객의 감정 중에 특히 얼굴표정을 파악하여 고객중심의 맞춤형 서비스 기능을 제공할 수 있도록 얼굴표정에 의해 호감도를 특정할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 이것은 기존의 7개 표정인식 알고리즘을 이용하여 고객만족도를 특정할 수 있도록 한 것이다.