• 혜화의학회지
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• 제18권1호
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• pp.89-99
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• 2009

There is an expression of the five colors(also called the Ohsaek) in Yeongchu. The Ohsaek explains that internal organs and joints are distributed on a face and you can see the major symptoms of internal organs and the whole body by observing complexion. However, the text is not easy to understand as it has many unfamiliar terms. Interpreting the text in terms of perception psychology, I intend to make it helpful in clinical applications.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.90-98
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• 2010

본 논문은 얼굴 모션 데이터를 벡터 기반 캐리커처의 얼굴에 적용하여 캐리커처 얼굴 표정 애니메이션을 생성할 수 있도록 하는 방법론을 기술한다. 본 방법은 일러스트레이터의 플러그인 형식으로 구현하였으며, 별도의 사용자 인터페이스를 갖추고 있다. 실험에 사용된 얼굴 모션 데이터는 28개의 소형 마커를 배우 얼굴의 주 근육 부분에 부착하고 다양한 다수 개의 표정을 Facial Tracker로 캡처한 것이다. 캐리커처는 모션데이터와의 연결을 위해 모션 캡처를 할 때 배우의 얼굴에 부착된 주요 마커의 위치와 동일한 부위에 각각의 제어점을 가진 베지어 곡선 형태로 제작되었다. 그러나 얼굴 모션 데이터는 캐리커처에 비하여 공간적인 규모가 너무 크기 때문에 모션 캘리브레이션 과정을 거쳤으며, 사용자로 하여금 수시로 조절이 가능하게 하였다. 또한 캐리커처와 마커들을 연결시키기 위해서는 사용자가 얼굴 부위의 각 명칭을 메뉴에서 선택한 다음, 캐리커처의 해당 부위를 클릭함으로써 가능하게 하였다. 결국 본 논문은 일러스트레이터의 사용자 인터페이스를 통하여 벡터 기반 캐리커처에 얼굴 모션 데이터를 적용한 캐리커처 얼굴 표정 애니메이션 생성이 가능하도록 하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제14A권2호
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• pp.85-90
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• 2007

본 논문은 애니메이터로 하여금 표정공간으로부터 임의의 표정상태 수 개를 선택하도록 하면, 최적의 표정전이경로를 자동적으로 설정하도록 해줌으로써, 얼굴 표정 애니메이션을 실시간적으로 생성하거나 표정 제어가 가능하도록 하기 위한 기법을 기술한다. 표정공간은 약 2500개의 얼굴 표정상태 간의 거리를 구하고, 다차원 스케일링 기법을 사용하여 2차원 평면에 분포시킴으로서 형성된다. 표정공간에서 최적의 표정전이경로를 설정하기 위해서는 임의의 얼굴 표정상태를 기준으로 사분면처럼 4개의 영역으로 나눈다. 그리고 각 영역별로 최단거리에 존재하는 열굴 표정상태를 결정하고, 그 중에서 가장 가까운 얼굴 표정상태를 선택하여 전이시키고, 전이가 끊어진 얼굴 표정상태에서는 두 번째, 세 번째 혹은 네 번째로 가까운 얼굴 표정상태를 선택하여 순서대로 전이시킴으로써 완전한 표정전이경로가 결정된다. 그리고 애니메이터가 표정공간에서 대표적인 수 개의 표정상태만을 선택해주면 시스템은 자동적으로 최적의 표정전이경로를 설정하여 준다. 본 논문은 애니메이터들로 하여금 본 시스템을 사용하여 얼굴 애니메이션을 생성하거나 표정 제어를 수행하도록 하였으며, 그 결과를 평가한다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2000년도 춘계 학술대회 및 국제 감성공학 심포지움 논문집 Proceeding of the 2000 Spring Conference of KOSES and International Sensibility Ergonomics Symposium
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• pp.126-132
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• 2000

This paper presents a facial expression recognition based on Gabor wavelets that uses a fuzzy C-means(FCM) clustering algorithm and neural network. Features of facial expressions are extracted to two steps. In the first step, Gabor wavelet representation can provide edges extraction of major face components using the average value of the image's 2-D Gabor wavelet coefficient histogram. In the next step, we extract sparse features of facial expressions from the extracted edge information using FCM clustering algorithm. The result of facial expression recognition is compared with dimensional values of internal stated derived from semantic ratings of words related to emotion. The dimensional model can recognize not only six facial expressions related to Ekman's basic emotions, but also expressions of various internal states.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.1138-1145
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• 2008

최근에 다양한 분야에서 캐릭터 표정을 생성하는데 연기자 기반 표정 캡쳐 방법을 널리 사용하고 있다. 특히, 방송이나 게임 등의 분야에서는 실시간 요소와 연기자와 외형상의 차이가 큰 캐릭터의 경우에도 표정 표현이 가능한 다양성이 중요한 문제가 된다. 본 논문에서는 연기자 얼굴에서 캡쳐한 표정을 다양한 얼굴 모델에 적용하는 새로운 표정 애니메이션 방법을 제안한다. 이 방법을 사용하면 최소의 실시간 비용으로 캐릭터 표정을 생성하고 제어하는 것이 가능하다. 본 논문에서는 세 가지 핵심 이슈로서 얼굴 표정 캡쳐, 표정 대입, 표정 애니메이션을 다룬다. 그리고 연기자와 얼굴 모델 간의 특성이 매우 상이한 다양한 경우에 대하여 실험결과를 보여줌으로써 접근방식의 유효성을 증명한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권9호
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• pp.666-673
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• 2014

본 논문에서는 비제약적 얼굴 데이터 베이스를 위한 확장성 있는 얼굴 인식 방법을 연구하고, 간단한 실험 결과를 소개한다. 기존의 얼굴 인식 연구들은 주로 조명, 얼굴 각도, 표정, 배경 등 제약이 있는 환경에서의 정확도 향상에 초점을 맞추고 있어서 비제약적 얼굴 데이터 베이스에 사용하기에 적합하지 않다. 제안하는 얼굴인식 방법은 비제약적 얼굴 인식을 위한 특징 추출 알고리즘으로, 먼저 지역적 특징이 존재하는 눈, 코, 입과 같이 얼굴의 중요한 특징을 나타내는 영역을 분리한다. 각 얼굴 주요 위치는 고차원의 다중 스케일 국부 이진패턴 히스토그램(Multi-scale LBP histogram) 특징 벡터로 기술된다. 단일 얼굴 주요 위치에 해당하는 다중 스케일 국부 이진패턴 히스토그램 특징 벡터는 주성분 분석법(PCA: Principal Component Analysis)과 선형 판별 분석법(LDA: Linear Discriminant Analysis)의 차원 축소 과정을 통해 저차원 얼굴 특징 벡터를 생성한다. 저차원 얼굴 특징 벡터는 랭크 획득과 Precision at k(p@k) 성능 평가 방법을 이용하여 제안한 알고리즘의 얼굴 인식 성능을 검증한다. 본 연구는 FERET, LFW 및 PubFig83 데이터 베이스를 이용하여 얼굴 인식 실험을 수행하였으며, 제안한 알고리즘을 이용한 얼굴 인식 방법이 기존의 방법보다 향상된 인식성능을 보였다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.187-196
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• 2007

사람들은 의식적이든 무의식적이든 표정을 통해 감정을 표현하며 살아간다. 이러한 표정을 인식하려는 시도가 몇 몇 심리학자에 의해 시작되어 과거 10여년동안 컴퓨터 과학자들에게도 관심분야가 되었다. 표정인식은 인간과 컴퓨터의 인터페이스를 기반으로 하는 여러 분야에 응용할 수있는 미래가치가 높은 분야이다. 그러나 많은 연구에도 불구하고 조명변화, 해상도, 고차원의 정보 처리 등의 어려움으로 실용화된 시스템을 찾아보기 힘들다. 본 논문에서는 표정 분석을 위한 기본 프레임워크를 기술하고 각 단계의 필요성과 국외의 연구동향을 기술하였으며 국내의 표정에 관한 연구사례를 분석하였다. 이를 통해 국내에서 표정분석에 기여하고자 하는 연구자들에게 도움이 되기를 기대한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권9호
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• pp.1359-1364
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• 2013

PC기반의 인터넷에서 모바일로 플랫폼의 변화가 일어난 후 SNS가 대면 교류를 대체하는 새로운 대화 매체로 자리를 잡았다. 사용자들은 이미 SNS를 생필품으로 인식하기 시작했으며 나아가 SNS시장은 세분화 되고 있다. 즉, 특정 대상과 컨텐츠에 집중한 수직적(Vertical) SNS의 시대로 접어들었다고 볼 수 있다. 따라서 SNS기획에서 명확한 사용자 분석이 필요하며 이러한 시점에서 가장 구매력이 있는 직장인들이 SNS사용 이유를 살펴보는 것은 SNS사업자 입장에서는 의미가 있다. 이에 본 연구에서는 'SNS사용과 자기표현 및 사회적 지지와 직장인의 스트레스와의 관계'를 살펴봄으로써 직장인의 SNS사용 이유를 분석하였다. 그 결과 SNS 사용은 자기표현 및 사회적 지지와 관련 있었다. SNS에서의 자기표현은 직장인의 특성상 스트레스와 관련이 없었으나 SNS에서의 사회적 지지는 스트레스에 영향을 미치는 것을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제4권6호
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• pp.57-67
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• 2003

최근 멀티미디어 처리 기술과 광학 기술의 발달과 더불어 얼굴 영상 정보를 이용한 응용 시스템에 대한 관심이 증대되고 있다. 기존의 얼굴 정보와 관련한 연구들은 대부분 정면 영상을 해석하여 사람을 식별하거나 영상의 표정을 분석하는데 초점을 두어왔으며 임의의 얼굴 영상의 방향성에 대한 연구는 부족한 실정이다. 특히, 한대의 카메라로 연속 촬영된 이미지들을 이용하는 기존의 방향성 검출 기법에서는 초기 영상이 정면 영상이어야 하는 제약점을 가진다. 본 논문에서는 얼굴의 특징 정보를 이용하여 임의의 얼굴 영상의 방항성을 검출하는 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 두 눈과 입술의 특징점을 기반으로 얼굴 사다리꼴을 정의하고, 얼굴 사다리꼴의 좌$.$우 면적을 비교한 통계 데이터를 이용하여 얼굴 영상의 좌.우 방향성을 계산하는 방향성 함수를 정의한다. 제안된 얼굴 영상의 검출 기법은 얼굴 영상의 방향성에 따라 얼굴 영상의 좌$.$우 여백을 안정적으로 설정하는 영상의 자동 배치 응용에 효과적으로 활용될 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.234-243
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• 2006

최근 급속한 HCI(Human-Computer Interaction) 및 감시 기술의 발달로, 얼굴영상을 처리하는 다양한 시스템들에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 이런 얼굴영상을 처리하는 시스템들에 대한 연구는 주로 얼굴인식이나 얼굴 표정분석과 같은 분야에 집중되었고, 얼굴의 방향성 검출과 같은 분야에는 많은 연구가 수행되지 못하였다. 본 논문은 두 눈썹과 아래 입술로 구성된 얼굴삼각형(Facial Triangle)이라는 특징을 이용하여 얼굴의 방향성을 쉽게 측정하는 방법을 제안한다. 특히, 하나의 이미지만을 사용하여 얼굴의 수평 회전각과 수직 회전각을 구하는 간단한 공식을 소개한다. 수평회전각은 좌 우 얼굴삼각형간의 면적비율을 이용하여 계산하고, 수직회전각은 얼굴삼각형의 밑변과 높이 비율을 이용하여 계산한다. 실험을 통해, 제안하는 방법은 오차범위 ${\pm}1.68^{\circ}$ 내에서 수평회전각을 구할 수 있었고, 수직회전각은 회전각이 증가할수록 오류가 줄어드는 경향을 보여주었다.