Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2002.04a
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pp.737-740
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2002
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.
인간의 얼굴 표정은 인간의 감성이 가장 잘 나타나는 부분이다 . 따라서 전통적으로 인간의 표정을 감 성과 연관 지어 연구하려는 많은 노력이 있어 왔다. 최근에는 얼굴 온도 변화를 측정하는 방법, 근전도(EMG; Electromyography)로 얼굴 근육의 움직임을 측정하는 방법, 이미지나 동작분석에 의한 얼굴 표정의 연구가 가능 하게 되었다. 본 연구에서는 인간의 얼굴 표정 변화를 3차원 동작분석 장비를 이용하여 측정하였다. 얼굴 표정 의 측정을 위해 두가지의 실험을 계획하였는데, 첫번 째 실험에서는 피실험자들로 하여금 웃는 표정, 놀라는 표정, 화난 표정, 그리고 무표정 등을 짓게 한 후 이를 측정하였으며, 두번째 실험에스는 코미디 영화와 공포 영화를 피 실험자들에게 보여 주어 피실험자들의 표정 변화를 측정하였다. 5명의 성인 남자가 실험에 참여하였는데, 감성을 일으킬 수 있는 적절한 자극 제시를 못한 점 등에서 처음에 기도했던 6개의 기본 표정(웃음, 슬픔, 혐오, 공포, 화남, 놀람)에 대한 모든 실험과 분석이 수행되지 못했다. 나머지 부분을 포함한 정교한 실험 준비가 추후 연구 에서 요구된다. 이러한 연구는 앞으로 감성공학, 소비자 반응 측정, 컴퓨터 애니메이션(animation), 정보 표시 장치(display) 수단으로서 사용될 수 있을 것이다.
The present study was conducted to investigate how emotional expression change, test delay, and background influence on face recognition. In experiment 1, participants were presented with negative faces at study phase and administered for standard old-new recognition test including targets of negative and neutral expression for the same faces. In experiment 2, participants were studied negative faces and tested by old-new face recognition test with targets of negative and positive faces. In experiment 3, participants were presented with neutral faces at study phase and had to identify the same faces with no regard for negative and neutral expression at face recognition test. In all three experiments, participants were assigned into either immediate test or delay test, and target faces were presented in both white and black background. Results of experiments 1 and 2 indicated higher rates for negative faces than neutral or positive faces. Facial expression consistency enhanced face recognition memory. In experiment 3, the superiority of facial expression consistency were demonstrated by higher rates for neutral faces at recognition test. If facial expressions were consistent across encoding and retrieval, memory performance on face recognition were enhanced in all three experiments. And the effect of facial expression change have different effects on background conditions. The findings suggest that facial expression change make face identification hard, and time and background also affect on face recognition.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.3
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pp.438-444
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2008
In this study, we propose a automatic facial expression generation tool which can generate various facial expressions efficiently for animation characters expressing various emotion. For this purpose, 9 types of facial expressions were defined by adopting Russell's pleasure-displeasure and arousal-sleep coordinate values of infernal states. And by rendering specific coordinate values consisted of the two basic dimensions of emotion(i.e., dimensions of pleasure-displeasure and arousal-sleep) and their combination, the proposed automatic facial expression generation tool could yield various facial expressions which reflected subtle changes in characters' emotion. It is expected that the tool could provide useful method of generating character face with various emotion.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.06a
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pp.121-123
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2006
얼굴의 표정은 얼굴의 구성요소 같은 기하학적 정보와 조명이나 주름 같은 세부적인 정보들로 표현된다. 얼굴 표정은 기하학적 변형만으로는 실감적인 표정을 생성하기 힘들기 때문에 기하학적 변형과 더불어 텍스쳐 같은 세부적인 정보도 함께 변형해야만 실감적인 표현을 할 수 있다. 표정비율이미지 (Expression Ratio Image)같은 얼굴 텍스처의 세부적인 정보를 변형하기 위한 기존 방법들은 조명에 따른 피부색의 변화를 정확히 표현할 수 없는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 서로 다른 조명 조건에서도 실감적인 표정 텍스처 정보를 적용할 수 있는 비선형 피부색 모델 기반의 표정 합성 방법을 제안한다. 제안된 방법은 동적 외양 모델을 이용한 자동적인 얼굴 특징 추출과 와핑을 통한 표정 변형 단계, 비선형 피부색 변화 모델을 이용한 표정 생성 단계, Euclidean Distance Transform (EDT)에 의해 계산된 혼합 비율을 사용한 원본 얼굴 영상과 생성된 표정의 합성 등 총 3 단계로 구성된다. 실험결과는 제안된 방법이 다양한 조명조건에서도 자연스럽고 실감적인 표정을 표현한다는 것을 보인다.
Kim, Heejoung;Kim, Seojun;Yoon, Byungman;Lee, Jun Hyung
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.137-137
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2018
표면영상유속계는 매우 간편하고 신속하게 하천의 유속장을 측정하는 기법이지만 하천의 넓은 구역을 카메라로 촬영하기 때문에 영상왜곡이 필연적으로 발생한다. 이러한 왜곡을 보정하기위해 많이 사용되고 있는 2차원 투영좌표변환법을 이용하여 유속을 분석하였다. 하지만 2차원 투영좌표변환법의 경우 표정점이 수표면의 높이와 같은 위치에 존재하지 않으면 유속 분석 결과에 큰 오차를 유발시킨다. 홍수 시 하천의 수위가 급변할 경우 표정점을 수위 변화에 맞추어 이동시키면서 영상을 촬영한다는 것은 현실적으로 불가능하다. 이러한 문제점을 극복하기위해 하천의 수위 변화에 대응하는 영상왜곡 보정 기법 개발이 필요하다. 이에 본 연구에서는 기존의 2차원 투영좌표변환법을 개선하기 위해 제방근처의 표정점 4개와 카메라의 좌표와 카메라와 수표면까지의 연직거리를 이용한 영상왜곡 보정식을 개발하였다. 그리고 표정점과 수표면의 높이를 다양하게 변화시키면서 개발한 보정식을 적용하였다. 표정점이 수위에 맞게 설정된 경우를 기준으로 수위보다 높게 설정된 표정점에 대하여 보정식을 적용한 경우의 유속은 표정점이 수위보다 높게 설정된 경우의 유속과 비교한 결과 오차가 크게 개선되었음을 확인하였다. 따라서 하천에 CCTV를 고정적으로 설치하여 유량을 산정할 경우 본 연구에서 제시한 표정점 보정식을 활용한다면 수위가 급변하는 상황에서도 정확한 표면유속을 산정할 수 있을 것으로 기대한다.
In this paper, we propose a method to recognize the facial expressions by selecting face elements and finding its status. The face elements are selected by using image area segmentation method and the facial expression is decided by using the normal distribution of the change rate of the face elements. In order to recognize the proper facial expression, we have built database of facial expressions of 90 people and propose a method to decide one of the four expressions (happy, anger, stress, and sad). The proposed method has been simulated and verified by face element detection rate and facial expressions recognition rate.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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2009.05a
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pp.163-166
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2009
본 연구는 동영상자극에 의한 정서유발시의 표정변화와 생리반응을 밝혀내는 것을 목적으로 실행되었다. 18명의 실험참가자에게 각각 2종류씩의positive, negative 그리고neutral의 총5가지의 동영상자극을 약5분간 제시하였다. 표정변화는 비디오카메라로 기록하였고, 생리반응으로 뇌파(64ch), 심전도, 임피던스카디오그램, 안면근전위등을 측정했다. 표정의 분석결과, positive조건은 neutral조건에 비해 눈구석간의 거리가 감소하였고, 입 꼬리간의 거리는 증가하였다. 반면, negative조건은 neutral조건에 비해 오른쪽 눈구석과 눈 꼬리간의 거리가 증가하였다. 뇌파의 alpha/beta ratio변화량에 있어 positive조건은 neutral조건에 비해 우전두엽을 중심으로 감소하였고, negative조건은 좌전두엽에서 감소하였다. 심박수 및 PEP/LVET는 negative조건에서만 감소하였다. 또한, 근전위의 변화는 positive조건이 neutral조건보다 좌우볼 및 입부위에서 증가한 반면, negative조건은 좌우눈썹부위에서 증가하였다. 이에 본 연구를 통해, 정서유발시의 표정변화와 생리반응의 특성을 알 수 있었다.
This paper presents a phased visualization method of facial expression space that enables the user to control facial expression of 3D avatars by select a sequence of facial frames from the facial expression space. Our system based on this method creates the 2D facial expression space from approximately 2400 facial expression frames, which is the set of neutral expression and 11 motions. The facial expression control of 3D avatars is carried out in realtime when users navigate through facial expression space. But because facial expression space can phased expression control from radical expressions to detail expressions. So this system need phased visualization method. To phased visualization the facial expression space, this paper use fuzzy clustering. In the beginning, the system creates 11 clusters from the space of 2400 facial expressions. Every time the level of phase increases, the system doubles the number of clusters. At this time, the positions of cluster center and expression of the expression space were not equal. So, we fix the shortest expression from cluster center for cluster center. We let users use the system to control phased facial expression of 3D avatar, and evaluate the system based on the results.
얼굴 인식은 얼굴의 특징적인 패턴을 이용하지만, 이러한 패턴은 표정, 포즈, 조명의 변화에 민감하여 인식에 어려움이 있다. 본 논문은 표정 변화에 강인한 인식 모델을 개발하기 위해 Cohn-Kanade 표정 데이터베이스와 AAM을 이용하여 다양한 데이터를 추출하였고, 추출된 데이터를 다선형 분석을 이용하여 분석하였다. 이를 적용한 인식 실험에서 PCA보다 표정에 좀 더 강인한 인식 성능을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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