얼굴 표정은 상호간 의사소통에 있어 중요한 의미를 갖는 것으로, 인간이 사용하는 다양한 언어보다도 수많은 인간 내면의 감정을 표현할 수 있는 유일한 수단이다. 본 논문에서는 쉽고 자연스러운 얼굴 표정 생성을 위한 근육 모델 기반 3D 얼굴 표정 생성 시스템을 제안한다. 3D 얼굴 모델의 표정 생성을 위하여 Waters의 근육 모델을 기반으로 자연스러운 얼굴 표정 생성에 필요한 근육을 추가하여 사용하고, 표정 생성의 핵심적 요소인 눈썹, 눈, 코, 입, 볼 등의 특징요소들을 중심으로 얼굴 근육과 근육벡터를 이용하여 해부학적으로 서로 연결된 얼굴 근육 움직임의 그룹화를 통해 얼굴 표정 변화의 기본 단위인 AU를 단순화하고 재구성함으로써 쉽고 자연스러운 얼굴 표정을 생성할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 말스버그가 주장한 가보 웨이블릿을 기반으로 하는 얼굴 인식과 표정에 강인한 얼굴 인식에 대한 내용을 소개하였다. 표정을 분류하는 방법론에 대한 연구는 활발한 편이지만, 유사한 표정을 지니는 타인에 대한 구분이라던가, 동일인의 다양한 표정을 한 사람으로 정확히 인식하는 연구는 전무한 실정이다. 본 논문에서는 얼굴을 구성하는 특징 중에서 표정에 가장 많이 영향을 받는 특징을 분석하기 위한 실험과정과 결과, 그리고 근거를 제시하였고, 그에 따르는 방법론에 대한 연구를 제안한다.
얼굴 표정은 사람의 감정을 표현함과 동시에 그것을 이해할 수 있는 중요한 수단이다. 최근 이러한 얼굴 표정의 자동인식과 추적을 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 대략적인 얼굴영역을 설정하여 얼굴의 표정을 나타내는 표정요소들을 찾아낸 후, 각 요소의 특징점을 추출하고 추적하는 방법을 제시한다. 제안하는 시스템의 개요는 입력영상의 첫 프레임에서 얼굴영역 및 특징점을 찾고, 연속되는 프레임에서 반복적으로 이를 추적한다. 특징점 추출과 추적에는 템플릿 매칭과 Canny 경계선 검출기, Gabor 웨이블릿 변환을 사용하였다.
연기자는 글자 속 감정을 분석하여 짧은 순간 관객에게 상황과 감정을 전달해야한다. 그 전달하려는 감정을 극대화하기 위하여 사용하는 것이 바로 표정이다. 감정을 표정으로 드러내기 위해서는 일상에서와는 다르게 명확해야하기 때문에 표정훈련은 연기자에게 있어 가장 필요한 훈련이라 할 수 있다. 본 논문에서는 기본감정모형을 통해 연기자들의 표정훈련방법을 제시하고 실제 적용하여 연기자들 표정의 전후 변화를 관찰함으로써 연기자를 위한 더 나은 훈련방법으로의 가능성을 살피고자한다.
본 논문에서는 로봇과 사람의 자연스러운 감정 소통을 위한 비디오 시퀀스 표정생성 대화 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 실시간 비디오 데이터로 판단된 관객의 감정 상태를 반영한 대답을 하며, 딥러닝(Deep Learning)을 활용하여 대화의 맥락에 맞는 로봇의 표정을 실시간 생성한다. 본 논문에서 관객의 표정을 위해 3만여개의 비디오 데이터로 학습한 결과 88%의 학습 정확도로 표정 생성이 가능한 것으로 확인되었다. 본 연구는 로봇 표정 생성에 딥러닝 방식을 적용한 것에 그 의의가 있으며 향후 대화 시스템 자체에도 딥러닝 방식을 확대 적용하기 위한 초석이 될 수 있다는 점에 의의가 있다.
얼굴 표정 데이터셋에는 특정 감정 부류로 분류하기 어려운 이상치들이 존재한다. 이러한 이상치들은 얼굴 표정 인식과 더불어 얼굴 표정 조작의 성능을 저하시키는 원인 중 하나이다. 따라서, 본 논문에서는 이상치 억제를 통한 개선된 얼굴 표정 조작 프레임워크를 제안한다. 우리는 이상치 억제를 위해 의미론적 속성 분류 측면에서 우수한 성능을 보여주는 CLIP 을 활용하였다. 우리는 정성적인 비교를 통해 기존의 얼굴 표정 조작 기법보다 개선된 성능을 제시한다.
얼굴표정과 내적상태의 관계 모형을 수립하기 위한 기초 자료로서 얼굴표정과 내적상태의 대응 관계를 조사하였다. 심리적으로 최소유의미거리에 있는 두 내적상태는 서로 구별되는 얼굴표정으로 대응된다는 것을 확인함으로써 얼굴표정과 내적상태의 일대일 대응 관계가 성립한다는 것을 발견하였다. 얼굴표정 차원값과 내적상태 차원값의 관계 구조를 파악하기 위하여 중다희귀분석 및 정준상관분석을 실시한 결과, 쾌-불쾌는 입의 너비에 의해서 각성-수면은 눈과 입이 열린 정도에 의해서 얼굴표정에 민감하게 반영되는 것으로 나타났다. 얼굴표정 차원 열 두 개가 내적상태 차원상의 변화를 설명하는 정도는 50%내외였다. 선형모형이 이처럼 높은 예측력을 갖는다는 것은 이 두 변수 사이에 비교적 단순한 수리적 대응 구조가 존재한다는 것을 암시한다.
얼굴은 성별, 나이, 인종에 따라 다양한 특징을 가지고 있어서 개개인을 구별하기가 쉽고 내적인 상태를 쉽게 볼 수 있는 중요한 도구로 여겨지고 있다. 본 논문은 얼굴표정 애니메이션을 위한 효과적인 방법으로 실제얼굴의 피부조직 얼굴 근육 등 해부학적 구조에 기반한 근육기반모델링을 이용하는 방법을 소개하고자 한다. 제안하는 시스템의 구성은 얼굴 와이어프레임 구성과 폴리곤 메쉬분할 단계, 얼굴에 필요한 근육을 적용시키는 단계, 근육의 움직임에 따른 얼굴 표정생성단계로 이루어진다. 와이어프레임 구성과 폴리곤 메쉬 분할 단계에서는 얼굴모델을 Water[1]가 제안한 얼굴을 기반으로 하였고, 하나의 폴리곤 메쉬를 4등분으로 분할하여 부드러운 3D 얼굴모델을 보여준다. 다음 단계는 얼굴 표정생성에 필요한 근육을 30 개로 만들어 실제로 표정을 지을 때 많이 쓰는 부위에 적용시킨다. 그 다음으로 표정생성단계는 FACS 에서 제안한 Action Unit 을 조합하고 얼굴표정에 따라 필요한 근육의 강도를 조절하여 더 자연스럽고 실제감 있는 얼굴표정 애니메이션을 보여준다.
본 논문에서는 영상에서 연속적인 얼굴 표정 변화 인식 방법에 대하여 제안하였다. 제안된 방법은 가중 결합으로 정합 된 분류 그래프를 이용한 얼굴 특징점 추적과 특징 궤도와 표정 변화 모델의 비교에 의한 얼굴표정 인식의 두 가지 부분으로 구성된다. 표정 변화 모델은 얼굴 특징 동작과 표정의 변화사이의 연관 관계를 표현한 B-spline 곡선을 이용하여 구성된다. 유형뿐만 아니라 표정의 변화 단계까지 인식 할 수 있다. 더욱이 획득된 표정 정보는 다음 프레임의 추적의 지침으로 피드백 됨에 따라 추적의 검색 시간을 감소시킴으로서 교점 확산 구간을 최소화 할 수 있다.
본 연구에서는 정신분열증 환자들이 인식하는 타인의 얼굴표정에 관한 정보를 정상집단과 비교해보았다. 정신분열증환자 30명과 정상인 31명을 대상으로 얼굴 계인 검사와 28개의 얼굴표정에 대한 명명과제를 실시하였다. 연구 결과, 얼굴표정에 대한 명명에서 정신분열증 환자집단은 정상집단에 비해 얼굴표정을 명명하는 일치율이 낮았고 흐뭇함과 두려움을 표현하는 표정을 인식하는데 어려움을 나타냈다. 또한, 28개의 얼굴표정들 중, 정신분열증 환자들은 7개의 표정(흐뭇함 3, 두려움 2, 경멸 1, 나른한 1)을 정상집단과 다른 정서로 명명하였다. 연구 결과를 통해, 정신분열증 환자들은 타인의 얼굴정서를 인식하는데 정상인들과 차이를 나타낸다는 것을 알 수 있었으며 이러한 결과를 토대로 정신분열증 환자들의 타인의 정서인식능력의 결핍에 대해서 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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