• 감성과학
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• 제10권1호
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• pp.127-133
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• 2007

본 연구에서는 얼굴표정을 통하여 다른 사람의 정서 상태를 판단하는 능력이 연령(3세, 5세, 대학생), 성별(남, 여), 얼굴제시영역(얼굴전체, 눈), 정서의 종류(기본정서, 복합정서)에 따라 어떻게 다른지 알아보고자 하였다. 본 연구에서는 얼굴표정과 정서어휘 간의 연결이 비교적 분명하게 나타나는 32개의 정서 상태를 자극으로 사용하였으며, 표정사진은 32개의 정서 상태에 해당하는 얼굴표정을 배우에게 연기하도록 하여 사용하였다. 과제는 각 실험참가자에게 정서유발 상황에 대한 이야기를 들려주고 이야기 속의 주인공이 어떤 얼굴표정을 할 것인지를 판단하게 한 후 네 개의 얼굴표정 중에 적절한 것을 선택하도록 한 것이었다. 그 결과 연령이 증가함에 따라 얼굴표정을 판단하는 능력이 증가하였으며, 눈만 제시한 경우보다는 얼굴전체를 제시하였을 때, 복합정서보다는 기본정서에서 더 좋은 수행을 보였다. 또한 여자는 제시영역에 따른 수행의 차이가 없는 것에 반해, 남자는 눈 조건에 비해 얼굴조건의 경우에 더 좋은 수행을 보였다. 본 연구의 결과는 연령, 얼굴제시영역, 정서의 종류가 얼굴표정을 통해 타인의 정서를 판단하는데 영향을 줌을 시사한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권5호
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• pp.395-402
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• 2009

본 연구는 표정 인식률을 개선하기 위한, 강도가 다른 표정을 인식하는 새로운 표정 인식 방법을 제안한다. 사람마다 다르게 나타나는 표정과 표정마다 다른 강도는 표정 인식률 저하에 지대한 영향을 미친다. 하지만 얼굴 표정의 다양한 강도를 처리하는 방법은 많이 제시되지 않고 있다. 본 연구에서는 표정 템플릿과 표정 강도 분포모델을 이용하여 다양한 얼굴 표정 강도를 인식하는 방법을 제시한다. 표정 템플릿과 표정강도 분포모델은 얼굴의 특징 부위에 표시한 관심 점과 얼굴 특징 부위간의 움직임이 다른 표정과 강도에 따라 어떻게 달라지는지 설명하여 표정 인식률 개선에 기여한다. 제안 방법은 정지 이미지뿐만 아니라 비디오시퀀스에서도 빠른 측정 과정을 통해 다양한 강도의 표정을 인식할 수 있는 장점이 있다. 실험 결과, 제안 연구가 특히 약한 강도의 표정에 대해 타 방법보다 높은 인식 결과를 보여 제안 방법이 다양한 강도의 표정 인식에 강건함을 알 수 있다.

• 혜화의학회지
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• 제15권1호
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• pp.71-78
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• 2006

Objective : The purpose of this study is to report to treat two patients who had symptoms on head and face because of stress. Methods : The changes in symptoms of heat on right bucca, spasm of upp. er lip, left parietal pain, in individual expression were described as they were treated with acupuncture therapy named An-sim-bang(安心方), moxibustion and herb medicine. Results : Symptoms of heat on right bucca, spasm of upp. er lip, left parietal pain at admission improved and disapp eared gradually with acupuncture therapy named An-sim-bang(安心方), moxibustion and herb medicine. The patients could discharge with favorable recovery. Conclusion : In oriental medicine, stress is mainly treated by taking down flaring-up of heart fire, removing depression of Ki and fulling up deficiency of Yin of the kidneys. We experienced that these treatments by acupuncture therapy named An-sim-bang(安心方), moxibustion and herb medicine have the effect treating symptoms on head and face because of stress.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권9C호
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• pp.887-898
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• 2005

본 논문에서는 피로를 인식하기 위하여 베이지안 네트워크를 기반으로 한 확률 모델을 제안하고자 한다. 먼저 적외선 조명을 조사하여 눈거풀의 움직임, 시선 방향, 얼굴의 움직임 및 얼굴 표정 같은 얼굴특징정보를 측정하였다. 그러나 각각의 얼굴특징정보만으로 생체 피로를 결정하기에는 충분하지 않다. 그러므로, 본 논문에서는 생체 피로를 확률적 추론하기 위하여 가능한 많은 피로 원인에 대한 정보와 얼굴특징정보들로 베이지안 네트워크 모델을 구성하여 BN 피로지수를 산출하였다. 또한, BN 피로지수의 문턱치값은 MSBNX 시물레이션 결과 0.95로 산출되었다. 실험 결과 BN 피로지수와 TOVA 응답 시간을 비교한 결과 밀접한 상관관계가 있음을 확인하여 제안한 피로인식모델의 유효성을 입증하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제12권3호
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• pp.468-488
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• 2016

The paper proposes a novel framework for 3D face verification using dimensionality reduction based on highly distinctive local features in the presence of illumination and expression variations. The histograms of efficient local descriptors are used to represent distinctively the facial images. For this purpose, different local descriptors are evaluated, Local Binary Patterns (LBP), Three-Patch Local Binary Patterns (TPLBP), Four-Patch Local Binary Patterns (FPLBP), Binarized Statistical Image Features (BSIF) and Local Phase Quantization (LPQ). Furthermore, experiments on the combinations of the four local descriptors at feature level using simply histograms concatenation are provided. The performance of the proposed approach is evaluated with different dimensionality reduction algorithms: Principal Component Analysis (PCA), Orthogonal Locality Preserving Projection (OLPP) and the combined PCA+EFM (Enhanced Fisher linear discriminate Model). Finally, multi-class Support Vector Machine (SVM) is used as a classifier to carry out the verification between imposters and customers. The proposed method has been tested on CASIA-3D face database and the experimental results show that our method achieves a high verification performance.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권11호
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• pp.4502-4518
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• 2015

Fisher linear discriminant analysis (LDA) is one of the most popular projection techniques for feature extraction and has been widely applied in face recognition. However, it cannot be used when encountering the single sample per person problem (SSPP) because the intra-class variations cannot be evaluated. In this paper, we propose a novel method called local similarity based linear discriminant analysis (LS_LDA) to solve this problem. Motivated by the "divide-conquer" strategy, we first divide the face into local blocks, and classify each local block, and then integrate all the classification results to make final decision. To make LDA feasible for SSPP problem, we further divide each block into overlapped patches and assume that these patches are from the same class. To improve the robustness of LS_LDA to outliers, we further propose local similarity based median discriminant analysis (LS_MDA), which uses class median vector to estimate the class population mean in LDA modeling. Experimental results on three popular databases show that our methods not only generalize well SSPP problem but also have strong robustness to expression, illumination, occlusion and time variation.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권2호
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• pp.337-351
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• 2021

Automatically recognizing facial expressions in video sequences is a challenging task because there is little direct correlation between facial features and subjective emotions in video. To overcome the problem, a video facial expression recognition method using spatiotemporal recurrent neural network and feature fusion is proposed. Firstly, the video is preprocessed. Then, the double-layer cascade structure is used to detect a face in a video image. In addition, two deep convolutional neural networks are used to extract the time-domain and airspace facial features in the video. The spatial convolutional neural network is used to extract the spatial information features from each frame of the static expression images in the video. The temporal convolutional neural network is used to extract the dynamic information features from the optical flow information from multiple frames of expression images in the video. A multiplication fusion is performed with the spatiotemporal features learned by the two deep convolutional neural networks. Finally, the fused features are input to the support vector machine to realize the facial expression classification task. The experimental results on cNTERFACE, RML, and AFEW6.0 datasets show that the recognition rates obtained by the proposed method are as high as 88.67%, 70.32%, and 63.84%, respectively. Comparative experiments show that the proposed method obtains higher recognition accuracy than other recently reported methods.

• 대한임상검사과학회지
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• 제47권4호
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• pp.267-272
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• 2015

밀착연접(tight junction)은 사람의 표피에서 관찰되는 세포간 이음(intercellular junction) 중 하나로서, 표피 과립세포층의 세포간격에 위치하여 인접한 세포들을 접합시키고 전해질과 수분의 이동을 조절하는 장벽기능을 비롯한 다양한 생물학적 기능을 수행한다. 이러한 밀착연접의 대표적 단백성분인 occludin은 그 발현도가 밀착연접의 표피-생물학적 기능성과 높은 상관관계가 있는 것으로도 알려져 있다. 본 연구에서는 신체 여러 부위의 정상피부에서 occludin의 발현도 또는 발현정도의 상이성 여부를 알아보기 위하여 occludin에 대한 항체를 이용한 간접 면역형광검사를 시행하여 그 결과를 비교 검토하고자 하였다. 신체 7개 부위별로 각 4개씩의 정상 피부조직을 채취하여 항 occludin 항체를 이용한 간접 면역형광검사를 시행한 결과, 양성반응을 보이는 최종 희석배수의 역수(reciprocal of end-point titer)로 표시한 부위별 occludin 항원의 발현도는 두피에서 300, 얼굴에서 600, 목에서 300, 팔에서 200, 배에서 600, 그리고 등과 다리에서는 모두 400으로 관찰되어 신체 부위별 occludin의 발현도에는 통계학적으로 유의한 차이가 있음을 알 수 있었다(p=0.001). 본 연구에서 관찰된 신체 부위별 occludin의 발현도의 차이는 밀착연접의 부위별 발현의 차등을 시사하는 소견으로서, 표피 피부장벽의 생물학적 기능의 가능한 부위별 차등성과도 관계가 있을 것으로 사료된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.7-15
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• 2014

본 연구는 PCA와 템플릿 정합을 사용한 얼굴 표정 인식 알고리즘을 제안한다. 먼저 얼굴 영상은 Haar-like feature의 특징 마스크를 사용하여 획득한다. 획득한 얼굴 영상은 눈과 눈썹을 포함하고 있는 얼굴 상위 부분과 입과 턱을 포함하고 있는 얼굴 하위 부분으로 분리하여 얼굴 요소 추출에 용이하게 나눈다. 얼굴 요소 추출은 눈 영상과 입 영상을 추출하는 과정으로 먼저 학습영상으로 PCA를 거쳐 생성된 고유얼굴을 구한다. 고유 얼굴에서 고유 입과 고유 눈을 획득하고, 이를 얼굴 분리 영상과 템플릿 매칭시켜 얼굴요소를 추출한다. 얼굴 요소는 눈과 입이 있으며 두 요소의 기하학적 특징으로 표정을 인식한다. 컴퓨터 모의실험 결과에 따르면 제안한 방법이 기존의 방법보다 추출률이 우수하게 나왔으며, 특히 입 요소의 추출률은 99%에 달하였다. 또 이 얼굴 요소 추출 방법을 표정인식에 적용하였을 때 놀람, 화남, 행복의 3가지 표정의 인식률이 80%를 상회하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.1-6
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• 2001

고유얼굴 방법에 의한 얼굴인식은 얼굴 표정의 변화에 둔감한 유용한 인식기법이나 인식률이 낮아 지속적인 연구가 필요한 실정이다. 본 논문에서는 고유얼굴 특징을 이용한 얼굴인식에 있어서 인식률 개선을 위한 효과적인 방안을 제시한다. 이를 위해 본 연구에서는 고유얼굴 특징에 대해 세 종류의 분류기-단일원형 분류기, 최소거리 분류기, 신경회로망 분류기-를 사용하여 그 성능을 평가하고 분석함으로써 고유얼굴 특징의 분포 특성을 고찰하고, 분류기 및 학습용 샘플 영상의 선정이 인식률 제고에 큰 영향을 미침을 보인다. ORL 얼굴영상 데이터베이스를 사용하여 실험한 결과 최소거리 분류기가 가장 좋은 인식률을 나타내었으며, 학습용 샘플영상의 선정과 최소거리 분류기에 의해 91.0%의 인식률을 달성하였다.