• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.958-961
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• 2019

Convolutional neural network(CNN)의 등장으로 얼굴 표현 인식 연구는 많은 발전을 이루었다. 그러나, 기존의 CNN 접근법은 미리 학습된 훈련모델에서 Multiple-level 의 의미적 맥락을 포함하지 않는 Attention-embedded 문제가 발생한다. 사람의 얼굴 감정은 다양한 근육의 움직임과 결합에 기초하여 관찰되며, CNN 에서 딥 레이어의 산출물로 나온 특징들의 결합은 많은 서브샘플링 단계를 통해서 class 구별와 같은 의미 정보의 손실이 일어나기 때문에 전이 학습을 통한 올바른 훈련 모델 생성이 어렵다는 단점이 있다. 따라서, 본 논문은 Backbone 네트워크의 Multi-level 특성에서 Channel-wise Attention 통합 및 의미 정보를 포함하여 높은 인식 성능을 달성하는 Densely Backwarnd Attention(DBA) CNN 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 High-level 기능에서 채널 간 시멘틱 정보를 활용하여 세분화된 시멘틱 정보를 Low-level 버전에서 다시 재조정한다. 그런 다음, 중요한 얼굴 표정의 묘사를 분명하게 포함시키기 위해서 multi-level 데이터를 통합하는 단계를 추가로 실행한다. 실험을 통해, 제안된 접근방법이 정확도 79.37%를 달성 하여 제안 기술이 효율성이 있음을 증명하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.90-98
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• 2010

본 논문은 얼굴 모션 데이터를 벡터 기반 캐리커처의 얼굴에 적용하여 캐리커처 얼굴 표정 애니메이션을 생성할 수 있도록 하는 방법론을 기술한다. 본 방법은 일러스트레이터의 플러그인 형식으로 구현하였으며, 별도의 사용자 인터페이스를 갖추고 있다. 실험에 사용된 얼굴 모션 데이터는 28개의 소형 마커를 배우 얼굴의 주 근육 부분에 부착하고 다양한 다수 개의 표정을 Facial Tracker로 캡처한 것이다. 캐리커처는 모션데이터와의 연결을 위해 모션 캡처를 할 때 배우의 얼굴에 부착된 주요 마커의 위치와 동일한 부위에 각각의 제어점을 가진 베지어 곡선 형태로 제작되었다. 그러나 얼굴 모션 데이터는 캐리커처에 비하여 공간적인 규모가 너무 크기 때문에 모션 캘리브레이션 과정을 거쳤으며, 사용자로 하여금 수시로 조절이 가능하게 하였다. 또한 캐리커처와 마커들을 연결시키기 위해서는 사용자가 얼굴 부위의 각 명칭을 메뉴에서 선택한 다음, 캐리커처의 해당 부위를 클릭함으로써 가능하게 하였다. 결국 본 논문은 일러스트레이터의 사용자 인터페이스를 통하여 벡터 기반 캐리커처에 얼굴 모션 데이터를 적용한 캐리커처 얼굴 표정 애니메이션 생성이 가능하도록 하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.492-498
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• 2003

본 논문에서는 실사와 같은 사실적인 3차원 Facial Model 제작을 위해 해부학 접근을 통한 근육기반의 자연스러운 Facial Modeling 제작을 연구하였다 한국인 기본형 얼굴을 연구 대상으로 선정하여 안면근육 비례를 분석한 후 Multi-patch Surface Modeling 방법을 적용하며 제작하였다. 이 방법에는 통계적 분석기법 중 L/sub 27/(3/sup 13/) 3수준계 직교배열표를 이용하여 검증하였다. 본 연구를 통하여 Facial Model 제작 시 최소의 UV spans 수로 최대 시각화 즉, 원본의 형상을 최대한 유지하면서 작업시간과 Rendering 시간 단축 및 Data 용량을 줄일 수 있는 Modeling 방법을 제안하였고, 향후 자연스런 Facial Animation 제작 및 연구에도 많은 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.29-39
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• 2004

사이버상의 의사소통의 도구로 사용되는 아바타나 캐릭터의 3차원 얼굴 모델링에 대한 연구로서 한국인의 안면형태소를 지닌 모델생성으로 인터넷을 즐겨 사용하는 현대인과 청소년들에게 민족적 구체성과 국민적 정체성을 지닌 아바타의 활용에 도움이 되고자 한다. 임의의 20대 남, 녀 각각 40인으로부터 스켄을 하고 머리뼈와 근육 구조를 바탕으로 눈, 코, 눈썹, 뺨, 입, 턱, 아래턱, 이마, 귀 등 각 형태소로 나누고 참조모델을 생성한다. 임의로 생성된 안면형태소 3차원 모델이 한국인의 형상을 갖는지에 관한 평가를 정량적인 치수측정에 의해서 검증 분석하여 입증한다. 이들 안부, 비부, 구순부, 얼굴형의 각 형태소로부터 각 형태소틀 간에 보간 되어 변형된 형태의 형태소 생성이 가능하고, 이 변형 형태소들 간의 임의의 조합된 모델의 안면 생성이 가능하게 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.980-981
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• 2023

본 논문은 생체신호 분석과 인공지능으로 전동휠체어 제어 시스템을 개발한다. 얼굴 근육 움직임에서 나오는 생체신호를 분석하고, 인공지능 모델로 생체신호 패턴을 학습하여 눈동자 및 얼굴 움직임을 해석하고 이를 토대로 전진, 후진, 좌회전, 우회전, 정지, 제어와 같은 6가지 기능을 전동휠체어에 적용하고 신체 제한자의 이용 용이성 및 삶의 질 향상을 목표로 한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.631-634
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• 2000

In this paper, we propose a method for implementing a system for decoding the parameter data based on Facial Animation Parameter (FAP) developed by MPEG-4 Synthetic/Natural Hybrid Coding (SNHC) subcommittee. The data is displayed according to FAP with human mucle model animation engine. Proposed model has the basic properties of the human skin specified by be energy funtional for realistic facial animation.

• Annals of Clinical Neurophysiology
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• 제17권1호
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• pp.35-37
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• 2015

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(하)
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• pp.597-600
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• 2003

이 연구에서는, 움직임이 커서 확실하게 움직임의 변화를 확인할 수 있는 입 주변의 움직임보다 움직임이 세밀하고 다양해 표현하기가 까다로울 수 있는 눈 주변의 움직임에 있어서 눈 주변의 세밀한 움직임의 근육을 잡는 것과 움직임의 기준정, 또 타겟들의 적절한 조합이 중요한 요소가 된다고 보고 절기에 근거를 두어 블렌드쉐이프를 적용하여 표정 타겟을 만들어 눈 주변의 표정에 대한 연구를 하여 3D얼굴 애니메이션에 적용시키는 방법으로 페이셜 애니메이션 중에서도 눈 주변의 움직임을 중심으로 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.665-667
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• 2012

안면신경마비(facial nerve paralysis)는 주로 편측성으로 발생하는 안면신경장애에 의한 안면표정근의 마비를 뜻한다. 이러한 안면신경마비는 중추성 안면신경마비와 말초성 안면신경마비 두 가지로 나뉜다. 안면신경마비의 증상으로는 이환측, 구각부의 처짐 및 침을 흘리는 등 입 주위의 증상이 있어 안면표정의 변화를 일으킨다.[1] 본 논문은 사진을 입력 받아 얼굴영역에서 입 특징점을 추출하여 입력 받은 데이터가 안면신경마비 환자인지 아닌지 판단하고자 한다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.537-544
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• 2020

본 논문에서는 FACS(Facial Action Coding System)에 기반을 둔 안드로이드 로봇 헤드의 개발을 통한 감정표현 방법을 제안한다. 안드로이드 로봇은 인간과 가까운 외모를 가진 로봇을 말하며, 인공 피부, 인공 근육을 가지고 있다. 감정 표현을 로봇으로 구현하기 위해서는 인공 근육의 개수와 배치를 정하여야 하는데 이를 위해 인간의 얼굴 움직임을 해부학적으로 분석하였다. FACS는 해부학을 기반으로 하여 표정을 만들 때의 얼굴의 움직임을 분석한 시스템이다. FACS에서는 표정은 AU(Action Unit)의 조합으로 만들어지며, 이 AU를 기반으로 로봇의 인공 근육의 수와 위치를 정하게 된다. 개발된 안드로이드 헤드는 30개의 인공 근육에 해당되는 모터와 와이어를 가지고 있으며, 표정 구현을 위한 인공 피부를 가지고 있다. 제한된 머리 공간에 많은 모터를 탑재하기 위해 spherical joint와 스프링을 이용하여 초소형 안구 모듈이 개발되었고, 와이어 경로의 효율적인 설계를 기반으로 30개의 모터가 배치되었다. 제작된 안드로이드 헤드는 30 자유도를 가지고 13개의 기본 감정 표현을 구현 가능하였고, 전시회에서 일반 관람객들을 대상으로 인식률을 평가 받았다.