• 융합보안논문지
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• 제14권5호
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• pp.17-24
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• 2014

본 논문에서는 얼굴 표정 인식을 위한 지역미세패턴(local micro pattern)의 하나인 LBP(Local Binary Pattern) 코드의 잡음에 대한 단점을 해결하기위하여 새로운 미세패턴 방법인 LDP(Local Directional Pattern)를 제안한다. 제안된 방법은 LBP의 문제점을 해결하기 위해 $m{\times}m$ 마스크를 이용하여 8개의 방향 성분을 구하고, 이를 크기에 따라서 정렬한 후 상위 k개를 선정하여 해당 방향을 나타내는 비트를 1로 설정한다. 그리고 8개의 방향 비트를 순차적으로 연결하여 최종 패턴 코드를 생성한다. 실험결과, 제안된 방법은 기존 방법에 비해 회전에 대한 영향이 적으며, 잡음에 대한 적응력이 현저히 높았다. 또한, 제안된 방법을 기반으로 얼굴의 영구적인 특징과 일시적인 특징을 함께 표현하는 새로운 지역미세패턴의 개발이 가능함을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권5호
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• pp.477-486
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• 2008

얼굴의 기하학적 특징이 변하여 생기는 표정은 얼굴 인식 시스템의 인식 결과에 다양한 영향을 끼친다. 얼굴 인식율을 개선하기 위해 본 연구에서는 인식 대상 얼굴과 참조 얼굴 사이의 표정 차이를 줄이는 방법으로 얼굴 표정 정규화를 제안한다. 본 연구에서는 대형의 이미지 데이터베이스를 구축하지 않고도 한 개의 정지 이미지에 일반적인 얼굴 근육 모델을 이용하는 접근 방식을 제시하여 얼굴 표정 모델링과 정규화를 처리한다. 첫 번째 방식은 본능적으로 변하는 얼굴 표정의 생물학적 모델을 구축하기 위해 선형 근육 모델의 기하학적 계수를 예측하는 것이다. 두 번째 방식은 RBF(Radial Basis Function)기반의 보간과 와핑을 통해 주어진 표정에 따라 얼굴 근육 모델을 무표정한 얼굴로 정규화한 것이다. 실험 결과, 기저얼굴 방식, 지역 이진 패턴 방식, 회색조 상관측정 방식과 같은 얼굴 인식 과정의 전처리 단계로 본 연구의 표정 정규화 과정을 적용하면 정규화를 거치지 않은 것보다 더 높은 인식율을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.375-377
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• 2019

본 논문에서는 관람객 얼굴 표정 및 제스쳐 인식을 기반으로 인터렉티브 디지털콘텐츠의 문제점 추론 시스템을 제안한다. 관람객이 콘텐츠를 체험하고 다른 장소로 이동하기 전까지의 행동 패턴을 기준으로 삼아 4가지 문제점으로 분류한다. 문제점 분류을 위해 관람객이 콘텐츠 체험과정에서 나타낼 수 있는 얼굴 표정 3가지 종류와 제스쳐 5가지를 구분하였다. 실험에서는 입력된 비디오로부터 얼굴 및 손을 검출하기 위해 Adaboost algorithm을 사용하였고, mobilenet v1을 retraining하여 탐지모델을 생성 후 얼굴 표정 및 제스쳐를 검출했다. 이 연구를 통해 인터렉티브 디지털콘텐츠가 지니고 있는 문제점을 추론하여 향후 콘텐츠 개선과 제작에 사용자 중심 설계가 가능하도록 하고 양질의 콘텐츠 생산을 촉진 시킬 수 있을 것이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.1357-1367
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• 2013

최근 얼굴 표정 인식에 있어 영상 기반의 방법의 하나로서 ULBP 블록 히스토그램 피쳐와 SVM을 분류기로 사용한 연구가 수행되었다. Ojala 등에 의해 소개된 LBP는 높은 식별력과 조명의 변화에 대한 내구성과 간단한 연산 때문에 영상 인식 분야에 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 ULBP 블록 히스토그램을 계산함에 있어 분할 영역의 이동, 크기 변화에 더하여 미세한 특징 요소를 표현할 수 있도록 $LBP_{8,2}$과 $LBP_{8,1}$를 결합하였다. $LBP_{8,1}$ 660개, $LBP_{8,2}$ 550개의 분할 창으로부터 1210개의 ULBP 히스토그램 피쳐를 추출하고 이로부터 AdaBoost를 이용하여 50개의 약 분류기를 생성하였다. $LBP_{8,1}$와 $LBP_{8,2}$가 결합된 하이브리드 형태의 ULBP 블록 히스토그램 피쳐와 SVM 분류기를 이용함으로써 표정 인식률을 향상시킬 수 있었으며 다양한 실험을 통하여 이를 확인하였다. 본 논문에서 제안한 하이브리드 Boosted ULBP 히스토그램의 경우에 표정의 인식률이 96.3%로 가장 높은 결과를 보였으며 제안한 방법의 우수성을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권6호
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• pp.89-101
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• 2014

본 논문에서는 얼굴 표정인식을 위한 새로운 지역 미세 패턴 기술 방법인 Signed Local Directional Pattern(SLDP)을 제안한다. SLDP는 얼굴 영상의 텍스쳐 정보를 표현하기 위해 에지 정보를 이용한다. 이는 기존의 방법들에 비해 뛰어난 구별 성능과 효율적인 코드 생성을 가능하게 한다. SLDP는 마스크 범위 이웃 화소들을 이용하여 에지 반응 값을 계산하고 이들 중 부호를 고려하여 에지 반응 값이 큰 에지 방향 정보를 가지고 만들어진다. 이는 기존 LDP에서 구별하지 못하던 비슷한 에지구조에 밝기 값이 반대인 지역 패턴을 구별할 수 있다. 본 논문에서는 얼굴 표정인식을 위해 얼굴 영상을 여러 영역으로 분할하고 각 영역으로부터 SLDP코드의 분포를 계산한다. 각 분포는 얼굴의 지역적인 특징을 나타내고 이들 특징을 연결해서 얼굴 전체를 나타내는 얼굴 특징 벡터를 생성한다. 본 논문에서는 생성된 얼굴 특징 벡터와 SVM(Support Vector Machine)을 이용해서 Cohn-Kanade 데이터베이스와 JAFFE데이터베이스에서 얼굴 표정인식을 수행했다. SLDP는 표정인식에서 기존 방법들보다 뛰어난 결과를 보여주었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.806-813
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• 2010

표정은 사람의 감정을 표현하는 대표적인 수단이다. 이러한 이유로 표정은 사람의 의도를 컴퓨터에 전하는데 효과적인 방법으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 2D 영상에서 사람의 표정을 보다 빠르고 정확하게 인식하기 위해 Discrete Adaboost 알고리즘과 신경망 알고리즘을 통합하는 방법을 제안한다. 1차로 Adaboost 알고리즘으로 영상에서 얼굴의 위치와 크기를 찾고, 2차로 표정별로 학습된 Adaboost 강분류기를 이용하여 표정별 출력 값을 얻으며, 이를 마지막으로 Adaboost 강분류기 값으로 학습된 신경망 알고리즘의 입력으로 이용하여 최종 표정을 인식한다. 제안하는 방법은 실시간이 보장된 Adaboost 알고리즘의 특성과 정확성을 개선하는 신경망 기반 인식기의 신뢰성을 적절히 활용함으로서 전체 인식기의 실시간성을 확보하면서도 정확성을 향상시킨다. 본 논문에서 구현된 알고리즘은 평온, 행복, 슬픔, 화남, 놀람의 5가지 표정에 대해 평균 86~95%의 정확도로 실시간 인식이 가능하다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2004년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.478-484
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• 2004

이 연구는 비언어적 감성기호인 인간의 표정에 관한 것으로 3D캐릭터콘텐츠제작을 위한 기반 연구로 진행되었다. 인간의 감정과 표현에는 일종의 연계성이 있으며 인간의 표정에 나타나는 감성기호에는 일정한 패턴의 체계가 존재한다. 인간의 풍부하고 복잡 미묘한 감성은 감정이라는 형태로 표출되어지고, 복합적이고 세세한 감정의 형태를 모두 통제하는 것은 불가능하리라 사료되나, 감정의 영역에 대한 적정한 일체화 행위를 통하여 각 감정 영역별 흐름을 찾을 수 있을 것으로 기대된다. 표정 이외의 인간의 다른 행동들 역시 이처럼 특징적인 형태, 유사성 등이 존재하나 본 연구에서는 인간의 표정에 제한하여 연구를 실시하였고, 연구를 통하여 보다 편리한 표정제작에 도움이 될 수 있는 감정의 표출 형태 중 표정의 범주화를 실시코자 한다.

• 디자인학연구
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• 제12권1호
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• pp.121-130
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• 1999

인물이 가지고 있는 눈은 신체의 어떤 부위보다 풍부한 언어를 전달하거나 인물의 특징을 드러낼 수 있는 관찰 대상이다. 이러한 관점에서 인물이 가지고 있는 뛰어난 표정 물이라고 말할 수 있는 눈에 대한 표정연구는 영상기호를 효과적으로 구사해야하는 디자인에서 가장 관심 있는 연구대상이 아닐 수 없다. 한편 한국인은 전래적으로 관상학이라고 하는 담론을 가지고 있다. 상학은 수많은 사람들의 삶의 패턴을 통해 통계적으로 정리되었고 체계적으로 정리 분석된 결과물이라는 사실을 오늘날의 소비자들도 상당 정도 믿고 있는 듯하다. 본 연구는 일차적으로 인물의 표정에서 가장 중요한 단서가 되고 있는 눈의 표정을 상학적 담론을 근거로 하여 이것이 현대사회에서 소비자들이 느끼는 이미지와 어떤 상관관계를 가지고 있는가, 관계가 있다면 구체적인 활용에 대한 어떤 시사점을 발견할 수 있는가를 알아내기 위해 연구되었다. 연구결과는 극히 일부분의 이미지만이 상치될 뿐, 상당정도 밀착된 관계가 있음이 발견되었다. 그리고 눈의 표정은 입의 표정이 보정될 때 진정한 이미지가 형성된다는 사실도 발견되었다. 영상기호로서의 인물을 선택할 때 상학적 관점을 고려하는 것이 바람직하다는 결론이 도출되었다.

• 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.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권1호
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• pp.43-50
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• 2016

본 논문에서는 ASM(Active Shape Model) 특징점(Landmark)을 이용하여 정밀한 얼굴영역을 획득하고, 외형기반 접근법으로 표정을 인식하는 방법에 대하여 제안한다. 외형기반 표정인식은 EHMM(Embedded Hidden Markov Model) 및 이진패턴 히스토그램 특징과 SVM(Support Vector Machine)을 사용하는 알고리즘으로 구성되며, 제안 방법의 성능평가는 공인 CK 데이터베이스와 JAFFE 데이터베이스를 이용하여 수행되었다. 더불어, 성능비교는 기존의 눈 거리 기반의 얼굴 정규화 방법과 비교를 통하여 수행되었고, 또한 ASM 전체 특징점 및 변형된 특징을 SVM으로 인식하는 기하학적 표정인식 방법론과 성능비교를 수행하였다. 실험 결과, 제안 방법은 거리기반 얼굴정규화 영상을 사용한 방법보다 CK 데이터베이스 및 JAFFE 데이터베이스 경우, 최대 6.39%와 7.98%의 성능향상을 보였다. 또한, 제안 방법은 기하학적 특징점을 사용한 방법보다 높은 인식 성능을 보였으며, 이로부터 제안하는 표정인식 방법의 효용성을 확인하였다.