• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.326-329
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• 2012

이 논문에서는 사람 얼굴 표정을 인식하기 위한 여러 가지 방법론들을 비교분석하였다. 사람얼굴표정을 인식할 때 특징 추출 방법에는 크게 AAM(Active Appearance Model) 기반 방법과 비 AAM 기반 방법이 있었다. 추출된 특징에 대한 학습 및 인식에도 신경망, SVM(Support Vector Machine), 사후확률, 기타 변형 알고리즘을 이용하는 경우가 많았다. 인식되는 표정에는 크게 행복, 분노, 슬픔, 놀람에 대한 표정 인식이 주를 이루었고 추가적으로 역겨움, 두려움, 졸음, 윙크까지도 인식하려는 시도가 있었으나 인식률이 그다지 높지 않았다. 또한 현재 나와 있는 표정인식방법들은 얼굴표정을 과장되게 지을 때에만 인식할 수 있다는 한계가 있었다. 따라서 사람들이 인식할 수 있는 미세한 표정변화를 컴퓨터가 인식하기 위해서 더욱 강건한 특징추출과 새로운 표정분류에 대한 정의 방법이 필요함을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.817-819
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• 2004

본 논문에서는 사람의 얼굴표정을 구분하기 위해서 무표정 영상으로부터 18개의 특징점을 찾고, 그 특징점 간의 거리를 템플릿으로 이용하는 방법을 연구하였다. 얼굴표정인식을 위해 정의된 기본 템플릿과 입력 표정 영상에서의 특징정 간의 상대적인 거리의 차이와 특징점의 좌표변위 차이를 이용하여 표정을 구분하도록 하였다. 각 테스트 표정영상의 특징점은 주요 얼굴요소로부터 아이겐포인트(eigen-point)를 자동으로 추출하였다. 표정 인식은 신경망 학습을 통해서 기쁨, 경멸, 놀람, 공포 슬픔 등 5가지로 나누어 실험하였고, 신경망의 인식 결과와 사람의 인식 결과를 통해서 비교한 결과, 72%의 인식성능을 보여주었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.117-122
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• 2005

본 논문은 얼굴 특징점 추출을 위한 알고리즘을 제안한다. 얼굴 특징점은 얼굴 애니메이션과 아바타 모방을 위한 표정 표현이나, 얼굴 표정 인식 등에서 중요한 자료이다. 얼굴 특징점 추출을 위한 기존 방법은 고가의 모션 캡쳐 장비나 표식을 사용하는 것으로 대상 인물에게 심리적 부담감이나 부자연스러움을 준다. 이에 반해 제안된 알고리즘은 카메라로 취득된 영상에서 영상 처리만으로 얼굴 특징점을 추출함으로써 기존 방법의 문제점을 해결한다. 또한 효율적인 특징점 추출을 위해 특징점 추출의 근원이 되는 기존 얼굴 구성요소 검출 알고리즘의 문제점을 분석하고 개선한다.

• 인지과학
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• 제11권2호
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• pp.53-58
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• 2000

본 논문은 FCM 군집화 알고리즘을 사용하여 표정영상에서 특징점들을 추출한 후 추출된 특징점으로부터 Gabor 웨이브렛들을 이용하여 표정영상의 국소영역을 복원한다. 얼굴의 특징점 추출은 두단계로 이루어진다. 1단계는 이차원 Gabor 웨이브렛 계수 히스토그램의 평균값을 적용하여 얼굴의 주요 요소성분들의 경계선을 추출한 후, 2단계에서는 추출된 경계선 정보로부터 FCM 군집화 알고리즘을 사용하여 얼굴의 주요 요소성분들의 최종적인 특징점들을 추출한다. 본 연구에서는 FCM 군집화 알고리즘을 이용하여 추출된 적은 수의 특징점들 만으로도 표정영상의 주요 요소들을 복원할 수 있음을 제시한다. 이것은 인간의 얼굴 표정인식 뿐만아니라 물체인식에도 적용되어질 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권3호
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• pp.135-138
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• 2014

본 논문에서는 2D-DCT와 EHMM 알고리즘을 이용하여 과적합에 강인한 얼굴 표정인식 방법을 고안하였다. 특히, 본 논문에서는 2D-DCT 특징추출을 위한 윈도우 크기를 크게 설정하여 EHMM의 관측벡터를 추출함으로써, 표정인식 성능 향상을 도모하였다. 제안 방법의 성능평가는 공인 CK 데이터베이스와 JAFFE 데이터베이스를 이용하여 수행되었고, 실험 결과로부터 특징추출 윈도우의 크기가 커질수록 표정 인식률이 향상됨을 확인하였다. 또한, CK 데이터베이스를 이용하여 표정 모델을 생성하고 JAFFE 데이터베이스 전체 샘플을 테스트한 결과, 제안 방법은 87.79%의 높은 인식률을 보였으며, 기존의 히스토그램 특징 기반의 표정인식 접근법보다 46.01~50.05%의 향상된 인식률을 보였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.167-170
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• 2006

본 논문은 선형분류기인 LDA 융합모델과 최소거리패턴분류법을 이용한 얼굴표정인식 알고리즘 연구에 관한 것이다. 제안된 알고리즘은 얼굴 표정을 인식하기 위해 두 단계의 특징 추출과정과 인식단계를 거치게 된다. 먼저 특징추출 단계에서는 얼굴 표정이 담긴 영상을 PCA를 이용해 고차원에서 저차원의 공간으로 변환한 후, LDA 이용해 특징벡터를 클래스 별로 나누어 분류한다. 다음 단계로 LDA융합모델을 통해 계산된 특징벡터에 최소거리패턴분류법을 적용함으로서 얼굴 표정을 인식한다. 제안된 알고리즘은 6가지 기본 감정(기쁨, 화남, 놀람, 공포, 슬픔, 혐오)으로 구성된 데이터베이스를 이용해 실험한 결과, 기존알고리즘에 비해 향상된 인식률과 특정 표정에 관계없이 고른 인식률을 보임을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2564-2566
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• 2003

표정인식은 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 부분을 차지하고 있으며, 현재 꾸준히 연구가 진행되고 있다. 표정인식 시스템은 크게 얼굴 영역 추출과 표정인식 부분으로 나눌 수 있으며, 얼굴 영역 추출은 전체 인식 시스템의 성능에 큰 영향을 미친다. 특히 표정인식 시스템은 일반 얼굴인식 시스템과 다르게 부분적으로나 전체적으로 형태의 변화가 큰 얼굴에 대해서 정확한 얼굴 영역이 확보되지 않으면 높은 인식성능을 기대하기 어렵다. 따라서 표정인식 시스템은 얼굴 영역 추출이 비중한 부분을 차지하고 있다. 본 논문에서는 영상에서 실시간으로 얼굴 영역을 찾아내고, 그 영역에서 얼굴의 특징점인 눈과 입의 위치를 검출하고, 이를 바탕으로 얼굴의 정확한 영역을 확정하는 일련의 과정을 서술한다.

• 인지과학
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• 제14권4호
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• pp.33-42
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• 2003

본 논문은 내적상태의 차원모형을 기반으로 한 얼굴 표정인식을 위한 새로운 시스템을 제시한다. 얼굴표정 정보는 3단계로 추출된다. 1단계에서는 Gabor 웨이브렛 표상이 얼굴 요소들의 경계선을 추출한다. 2단계에서는 중립얼굴상에서 얼굴표정의 성긴 특징들이 FCM 군집화 알고리즘을 사용하여 추출된다. 3단계에서는 표정영상에서 동적인 모델을 사용하여 성긴 특징들이 추출된다. 마지막으로 다층 퍼셉트론을 사용하여 내적상태의 차원모델에 기반한 얼굴표정 인식을 보인다. 정서의 이차원 구조는 기본 정서와 관련된 얼굴표정의 인식 뿐만 아니라 다양한 정서의 표정들로 인식할 수 있음을 제시한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39A권2호
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• pp.92-99
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• 2014

본 논문은 결정 트리(Decision tree) 구조를 기반으로 한 표정 인식 방법을 제안한다. ASM(Active Shape Model)과 LBP(Local Binary Pattern)를 통해, 표정 영상들의 국소 특징들을 추출한다. 국소 특징들로부터 표정들을 잘 분류할 수 있는 판별 특징(Discriminant feature)들을 추출하고, 그 판별 특징들은 모든 조합의 각 두 가지 표정들을 분류시킨다. 분류를 통해 얻어진 정인식의 합을 통해, 정인식 최대화 기반 국소 영역과 표정 조합을 결정한다. 이 가지 분류들을 종합하여, 결정 트리를 생성한다. 이 결정 트리 기반 표정 인식률은 약 84.7%로, 결정 트리를 고려하지 않은 방법보다, 더 좋은 인식 성능을 보였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.23-31
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• 2002

본 논문에서는 화상자료의 특성인 이웃 화소간의 종속성을 표현하는데 적합한 깁스분포를 바탕으로 얼굴 표정을 인식을 위한 특징벡터를 추출하는 새로운 방법을 제안하였다. 추출된 특징벡터는 얼굴 이미지의 크기, 위치, 회전에 대하여 불변한 특성을 갖는다. 얼굴 표정을 인식하기 위한 알고리즘은 특징벡터 추출하는 과정과 패턴을 인식하는 두 과정으로 나뉘어진다. 특징벡터는 얼굴 화상에 대하여 추정된 깁스분포를 바탕으로 수정된 2-D 조건부 모멘트로 구성된다. 얼굴 표정인식 과정에서는 패턴인식에 널리 사용되는 이산형 HMM를 사용한다. 제안된 방법에 대한 성능평가를 위하여 4가지의 얼굴 표정 인식 실험을 Workstation에서 실험한 결과, 제안된 얼굴 표정 인식 방법이 95% 이상의 성능을 보여주었다.