• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제12권3호
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• pp.53-57
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• 2013

Human emotions are expressed in various ways. It can be expressed through language, facial expression and gestures. In particular, the facial expression contains many information about human emotion. These vague human emotion appear not in single emotion, but in combination of various emotion. This paper proposes a emotional expression algorithm using Active Appearance Model(AAM) and Fuzz k- Nearest Neighbor which give facial expression in similar with vague human emotion. Applying Mahalanobis distance on the center class, determine inclusion level between center class and each class. Also following inclusion level, appear intensity of emotion. Our emotion recognition system can recognize a complex emotion using Fuzzy k-NN classifier.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제16권4호
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• pp.79-85
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• 2017

Understanding of human emotion has a high importance in interaction between human and machine communications systems. The most expressive and valuable way to extract and recognize the human's emotion is by facial expression analysis. This paper presents and implements an automatic extraction and recognition scheme of facial expression and emotion through still image. This method has three main steps to recognize the facial emotion: (1) Detection of facial areas with skin-color method and feature maps, (2) Creation of the Bezier curve on eyemap and mouthmap, and (3) Classification and distinguish the emotion of characteristic with Hausdorff distance. To estimate the performance of the implemented system, we evaluate a success-ratio with emotional face image database, which is commonly used in the field of facial analysis. The experimental result shows average 76.1% of success to classify and distinguish the facial expression and emotion.

• 한국HCI학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.23-28
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• 2014

In this study we focus on the effect of the interaction between humans and reactive television when emotion recognition through facial expression mechanism is used. Most of today's user interfaces in electronic products are passive and are not properly fitted into users' needs. In terms of the user centered device, we propose that the emotion based reactive television is the most effective in interaction compared to other passive input products. We have developed and researched next generation cognitive TV models in user centered. In this paper we present a result of the experiment that had been taken with Fraunhofer IIS $SHORE^{TM}$ demo software version to measure emotion recognition. This new approach was based on the real time cognitive TV models and through this approach we studied the relationship between humans and cognitive TV. This study follows following steps: 1) Cognitive TV systems can be on automatic ON/OFF mode responding to motions of people 2) Cognitive TV can directly select channels as face changes (ex, Neutral Mode and Happy Mode, Sad Mode, Angry Mode) 3) Cognitive TV can detect emotion recognition from facial expression of people within the fixed time and then if Happy mode is detected the programs of TV would be shifted into funny or interesting shows and if Angry mode is detected it would be changed to moving or touching shows. In addition, we focus on improving the emotion recognition through facial expression. Furthermore, the improvement of cognition TV based on personal characteristics is needed for the different personality of users in human to computer interaction. In this manner, the study on how people feel and how cognitive TV responds accordingly, plus the effects of media as cognitive mechanism will be thoroughly discussed.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.1175-1186
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• 2017

Human emotion recognition is one of the promising applications in the era of artificial super intelligence. Thus far, facial expression traits are considered to be the most widely used information cues for realizing automated emotion recognition. This paper proposes a novel facial expression recognition (FER) method that works well for recognizing emotion from image sequences. To this end, we develop the so-called weighted soft voting classification (WSVC) algorithm. In the proposed WSVC, a number of classifiers are first constructed using different and multiple feature representations. In next, multiple classifiers are used for generating the recognition result (namely, soft voting) of each face image within a face sequence, yielding multiple soft voting outputs. Finally, these soft voting outputs are combined through using a weighted combination to decide the emotion class (e.g., anger) of a given face sequence. The weights for combination are effectively determined by measuring the quality of each face image, namely "peak expression intensity" and "frontal-pose degree". To test the proposed WSVC, CK+ FER database was used to perform extensive and comparative experimentations. The feasibility of our WSVC algorithm has been successfully demonstrated by comparing recently developed FER algorithms.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.476-483
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• 2014

본 논문은 국내 표정 연구에 적합한 얼굴 표정 이미지를 제작하는 것에 목적을 두었다. 이를 위해서 1980년대 태생의 한국인의 표준 형상에 FACS-Action Unit을 결합하여, KSFI(Korean Standard Facial Image) AU set를 제작하였다. KSFI의 객관성을 확보하기 위해 6가지 기본 감성(슬픔, 행복, 혐오, 공포, 화남, 놀람) 이미지를 제작하여, 감성 별 인식 정확률과 얼굴 요소의 감성인식 기여도를 평가하였다. 실험 결과, 정확률이 높은 행복, 놀람, 슬픔, 분노의 이미지의 경우 주로 눈과 입의 얼굴 요소를 통해 감성을 판단하였다. 이러한 연구 결과를 통해 본 연구에서는 표정 이미지의 AU 변경할 수 있는 KSFI 콘텐츠를 제안하였다. 향후 KSFI가 감성 인식률 향상에 기여할 수 있는 학습 콘텐츠로서의 역할을 할 수 있을 것으로 사료된다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제8권2호
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• pp.105-110
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• 2008

Human being recognizes emotion fusing information of the other speech signal, expression, gesture and bio-signal. Computer needs technologies that being recognized as human do using combined information. In this paper, we recognized five emotions (normal, happiness, anger, surprise, sadness) through speech signal and facial image, and we propose to method that fusing into emotion for emotion recognition result is applying to multimodal method. Speech signal and facial image does emotion recognition using Principal Component Analysis (PCA) method. And multimodal is fusing into emotion result applying fuzzy membership function. With our experiments, our average emotion recognition rate was 63% by using speech signals, and was 53.4% by using facial images. That is, we know that speech signal offers a better emotion recognition rate than the facial image. We proposed decision fusion method using S-type membership function to heighten the emotion recognition rate. Result of emotion recognition through proposed method, average recognized rate is 70.4%. We could know that decision fusion method offers a better emotion recognition rate than the facial image or speech signal.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.1-9
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• 2018

본 논문은 얼굴의 표정 변화를 통해 감정을 분석하는 방법으로 조현병의 초기 증상을 스스로 인지할 수 있는 감정 트레이닝 프레임워크를 제안한다. 먼저, Microsoft의 Emotion API를 이용하여 캡처된 얼굴 표정의 사진으로부터 감정값을 얻고, 피크 분석 기반 표준편차로 시간에 따라 변화하는 얼굴 표정의 미묘한 차이를 인식해 감정 상태를 각각 분류한다. 그리하여 Ekman이 제안한 여섯 가지 기본 감정 상태에 반하는 감정들의 정서 및 표현능력이 결핍된 부분에 대해 분석하고, 그 값을 이미지 색상 변환 프레임워크에 통합시켜 사용자 스스로 감정의 변화를 쉽게 인지하고 트레이닝 할 수 있도록 하는 것이 최종목적이다.

• 감성과학
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• 제17권1호
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• pp.53-62
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• 2014

인간의 감정을 인식하는 기술은 많은 응용분야가 있음에도 불구하고 감정 인식의 어려움으로 인해 쉽게 해결되지 않는 문제로 남아 있다. 인간의 감정 은 크게 영상과 음성을 이용하여 인식이 가능하다. 감정 인식 기술은 영상을 기반으로 하는 방법과 음성을 이용하는 방법 그리고 두 가지를 모두 이용하는 방법으로 많은 연구가 진행 중에 있다. 이 중에 특히 인간의 감정을 가장 보편적으로 표현되는 방식이 얼굴 영상을 이용한 감정 인식 기법에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 그러나 지금까지 사용자의 환경과 이용자 적응에 따라 많은 차이와 오류를 접하게 된다. 본 논문에서는 감정인식률을 향상시키기 위해서는 이용자의 내면적 성향을 이해하고 분석하여 이에 따라 적절한 감정인식의 정확도에 도움을 주어서 감정인식률을 향상 시키는 메카니즘을 제안하였으며 본 연구는 이러한 이용자의 내면적 성향을 분석하여 감정 인식 시스템에 적용함으로 얼굴 표정에 따른 감정인식에 대한 오류를 줄이고 향상 시킬 수 있다. 특히 얼굴표정 미약한 이용자와 감정표현에 인색한 이용자에게 좀 더 향상된 감정인식률을 제공 할 수 있는 방법을 제안하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권7호
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• pp.653-662
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• 2006

사용자의 상황에 따라 적절한 서비스를 제공하는 컴퓨팅 환경을 구현하려는 유비쿼터스 컴퓨팅에서 사람과 기계간의 효과적인 상호작용과 사용자의 상황 인식을 위해 사용자의 얼굴 표정 기반의 감정 인식이 HCI의 중요한 수단으로 이용되고 있다. 본 연구는 새로운 베이지안 분류기를 이용하여 상황에 민감한 얼굴 표정에서 기본 감정을 강건하게 인식하는 문제를 다룬다. 표정에 기반한 감정 인식은 두 단계로 나뉘는데 본 연구에서는 얼굴 특징 추출 단계는 색상 히스토그램 방법을 기반으로 하고 표정을 이용한 감정 분류 단계에서는 학습과 테스트를 효과적으로 실행하는 새로운 베이지안 학습 알고리즘인 EADF(Extended Assumed-Density Filtering)을 이용한다. 상황에 민감한 베이지안 학습 알고리즘은 사용자 상황이 달라지면 복잡도가 다른 분류기를 적용할 수 있어 더 정확한 감정 인식이 가능하도록 제안되었다. 실험 결과는 표정 분류 정확도가 91% 이상이며 상황이 드러나지 않게 얼굴 표정 데이터를 모델링한 결과 10.8%의 실험 오류율을 보였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제5권1호
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• pp.1-6
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• 2005

In this paper, we propose an emotion recognition method using the facial images and speech signals. Six basic emotions including happiness, sadness, anger, surprise, fear and dislike are investigated. Facia] expression recognition is performed by using the multi-resolution analysis based on the discrete wavelet. Here, we obtain the feature vectors through the ICA(Independent Component Analysis). On the other hand, the emotion recognition from the speech signal method has a structure of performing the recognition algorithm independently for each wavelet subband and the final recognition is obtained from the multi-decision making scheme. After merging the facial and speech emotion recognition results, we obtained better performance than previous ones.