In this paper, we introduces contents about the emotion recognition and character display expressing emotion. In this paper, we proposes on things like how to search characteristic parameters expressing user emotion, how to deduce emotion through pattern matching algorithm. Also, we implemented display platform recognizing the caller's emotion over internet phone. It display character animations expressing emotion as the result deduced by emotion recognition algorithm.
In cyberspace based on internet, users constitute communities and interact one another. Avatar means not only the other self but also the 'another being' that describes oneself in the cyberspace. If user's avatar shows expressive faces and behaves according to his thinking and emotion, he will have a feel of reality much more in the cyberspace. If avatar's countenances can be animated by just typing characters in avatar-based chat communication, the user is able to express his emotions more effectively. In this study, emotion-expressing vocabulary is analyzed and classified. Emotion-expressing vocabulary is essential to develop self-reactive avatar system in which avatar's countenances are automatically converted according to the words typed by users at chat. The results are as follows; First, emotion-expressing vocabulary selected out of Korean adjectives and intransitive verbs is made up of 209 words and is classified into 25 groups. Second, there are only 2 groups out of the 25 groups for positive expressions and others are for negative expressions. Therefore, negative expressions are more abundant than positive expressions in Korean vocabulary. Third, avatar's countenances are modelled according to the 25 groups by using the Quantification Method 3. The result shows that the emotion-expressing vocabulary has dose relations with avatar's countenances and is useful to communicate users' emotions. However, this study has some limits, in that Korean linguistical structure - the whole meaning of context - cannot be interpreted quantitatively.
Objective: The aim of the study was to develop a most widely used Korean dictionary of emotion expressing idioms. This is anticipated to assist the development of software technology that recognizes and responds to verbally expressed human emotions. Method: Through rigorous and strategic classification processes, idiomatic expressions included in this dictionary have been rated in terms of nine different emotions (i.e., happiness, sadness, fear, anger, surprise, disgust, interest, boredom, and pain) for meaning and intensity associated with each expression. Result: The Korean dictionary of emotion expression idioms included 427 expressions, with approximately two thirds classified as 'happiness'(n=96), 'sadness'(n=96), and 'anger'(n=90) emotions. Conclusion: The significance of this study primarily rests in the development of a practical language tool that contains Korean idiomatic expressions of emotions, provision of information on meaning and strength, and identification of idioms connoting two or more emotions. Application: Study findings can be utilized in emotion recognition research, particularly in identifying primary and secondary emotions as well as understanding intensity associated with various idioms used in emotion expressions. In clinical settings, information provided from this research may also enhance helping professionals' competence in verbally communicating patients' emotional needs.
This paper purposes to develop an artificial emotion reflecting emotional features contains situations, time, and characteristics, also to develop an interactive character having this artificial emotion with a smart phone. The artificial emotion has an Emotion Module and Drive Module for expressing emotion according to external emotional stimulus and internal drive. The Emotion Module administrates emotions according to time, characteristic, interrelation between different emotions. The Drive Module controls sensitivities of emotion according to changing drives over long time. Also due to defence mechanism for expressing emotions, emotions are processed by two pathways: The first pathway which is affected by the Emotion Module and the Drive Module, and the second pathway that is not to be done. We developed an interactive character having the artificial emotion with this structure using smart phone. And we simulated the artificial emotion what differences there are according to situations, characteristic, and time under same input conditions. The result of this paper has meanings developing the interactive character having the artificial emotion actually, and making it possible to personalize an artificial emotion with expressing the artificial emotion using smart phone.
This paper proposes the technique for recognizing the human´s emotion by using the CCD color image. To do this, we first acquire the color image from the CCD camera. And then propose the method for recognizing the expressing to be represented the structural correlation of man´s feature points(eyebrows, eye, nose, mouse), In the proposed method. Human´s emotion is divided into four emotion(surprise, anger, happiness, sadness). Finally, we have proven the effectiveness of the proposed method through the experimentation.
We cannot express emotions correctly with only speech because it is hard to estimate the kind, size, amount of emotions. Hamlet who is a protagonist in 'Hamlet' of Shakespeare has emotions which cannot be expressed within only speech because he is in various dramatic situations. So we supposed an artificial emotion, instead of expressing emotion with speech, expressing and visualizing current emotions with color and location. And we visualized emotions of characters in 'Hamlet' with the artificial emotion. We designed the artificial emotion to four steps considering peculiarities of emotion. First, the artificial emotion analyzes inputted emotional stimulus as relationship between causes and effects and analyzes its kinds and amounts. Second, we suppose Emotion Graph Unit to express generating, maintaining, decaying of analyzed one emotional stimuli which is outputted by first step, according to characteristic. Third, using Emotion Graph Unit, we suppose Emotion Graph that expresses continual same emotional stimulus. And we make Emotion Graph at each emotions, managing generation and decay of emotion individually. Last, we suppose Emotion Field can express current combined value of Emotion Graph according to co-relation of various emotions, and visualize current emotion by a color and a location in Emotion Field. We adjusted the artificial emotion to the play 'Hamlet' to test and visualize changes of emotion of Hamlet and his mother, Gertrude.
Objective : The purpose of this study was to investigate the characteristics of Gam-ki (double-arm winding) depending on the emotion being expressed. Gam-ki is one of the basic movements of Korean traditional dance. Method : We selected three Korean traditional dancers who belong to National Dance Company of Korea. They were asked to express four different emotions (anger, joy, sadness, and neutral) while performing Gam-ki. We analyzed elapsed time and time ratio, size of movement, ground reaction forces and ground impulses. Results : During Gam-ki the elapsed time for each phase as well as for one cycle was longest when "sadness" was expressed then followed by "neutral" and then "angry" and "joy." Except for the ankle in/eversion, the ROMs of the lower limb joints seem not to be an emotion-characteristic factor. The ROMs of the upper limb joints were largest when "anger" was expressed. Neck rotation is associated with expressing negative emotions ("angry" and "sadness"). For medial-lateral GRF "angry"> "joy" > "neutral" > "sadness" was in order. Therefore, it can be regarded as a factor indicating the activity of the emotion.
Unlike face-to-face communication, text-based communication by digital media has limitations that non-verbal elements are eliminated and social presence decrease. To overcome this problem, people try to find solutions which visualize emotion and situation by using emoticons, icons, computer language and so on. As most SMS users experience the failure of using emotions on the mobile phone, they need to make up for this point. In this study, we conducted research on the recent mobile fonts situations and surveyed users' perception on SMS fonts as to suggest solutions of expressing and visualizing emotions on the mobile phone, a representative media of personal communication. As a solution of reducing the failure, we conducted a survey on users' perception about fonts and the capability of the expressing emotions by fonts. The survey found that mobile fonts can be used as a method to express human emotion. As a finding, the shape of the font can be used as a method to visualize the emotion through text messaging. In future studies, such a method can be applied to variety of different personal media with the communication method based on text. Those studies can propose different usage for fonts in communication.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.15
no.1
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pp.18-23
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2005
It is difficult to define and classify human emotion. These vague human emotion appear not in single emotion, but in combination of various emotion. And among them, a remarkable emotion is expressed. This paper proposes a emotional expression algorithm using dynamic emotion space, which give facial expression in similar with vague human emotion. While existing avatar express several predefined emotions from database, our emotion expression system can give unlimited various facial expression by expressing emotion based on dynamically changed emotion space. In order to see whether our system practically give complex and various human expression, we perform real implementation and experiment and verify the efficacy of emotional expression system based on dynamic emotion space.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.31
no.1
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pp.68-78
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2005
A new emotion-based image retrieval method is proposed in this paper. The research was motivated by Soen's evaluation of human emotion on color patterns. Thirteen pairs of adjective words expressing emotion pairs such as like-dislike, beautiful-ugly, natural-unnatural, dynamic-static, warm-cold, gay-sober, cheerful-dismal, unstablestable, light-dark, strong-weak, gaudy-plain, hard-soft, heavy-light are modeled by 19-dimensional color array and $4{\times}3$ gray matrix in off-line. Once the query is presented in text format, emotion model-based query formulation produces the associated color array and gray matrix. Then, images related to the query are retrieved from the database based on the multiplication of color array and gray matrix, each of which is extracted from query and database image. Experiments over 450 images showed an average retrieval rate of 0.61 for the use of color array alone and an average retrieval rate of 0.47 for the use of gray matrix alone.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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