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.
방송의 영상콘텐츠가 HDTV로 제작되고 모니터가 대형화되면서 방송 조명에서 피사체의 얼굴 표현이 더욱 중요한 과제가 되었다. HDTV는 빛에 의한 영상 표현의 정밀성의 확대로 피사체의 인물 모델링은 좀 더 부드럽고 깨끗한 영상이미지가 필요하다. 디지털 시대의 인물에 비춰지는 조명 방식도 새로운 변화가 필요하게 되었다. HD 영상에서 피사체의 미적 표현을 위한 언더라이트의 표현 특성을 이용한 인물 모델링 방식이 주목받고 있다. 이에 본 연구에서는 언더라이트 광원의 강도, 거리, 크기가 인물 모델링 특성에 어떻게 영향을 미치는지 실험 측정하여 비교 분석하였다. 실험 결과를 종합적으로 살펴보면 언더라이트의 최적의 효과를 나타내기 위해서 강도는 총 밝기 대비 17%∼25.5%, 거리는 40cm이후, 크기는 최소한 20cm이상이 되어야만 좋은 결과를 가져올 수 있음을 보여주고 있다. 이러한 데이터는 향후 고화질 영상에서 인물을 좀 더 부드럽고 깨끗한 이미지를 얻는데 활용도가 높은 자료가 될 것이다.
본 연구는 자기공명영상 기법을 이용하여 알코올 중독자의 정서 인식과 관련된 뇌 활성화 특성을 관찰하였다. 입원치료 중인 알코올 중독자 18명과 이들과 나이, 성별, 교육 수준 등이 유사한 비중독자 16명이 실험에 참여하였다. 참여자들은 뇌 영상 촬영 동안에 얼굴 사진을 보고 얼굴 표정 정서의 강도를 평정하였다. 연구 결과, 행동 반응에서는 알코올 중독자와 비중독자 간에 유의한 차이는 나타나지 않았다. 뇌 반응 결과, 알코올 집단에서는 비중독자 집단과 비교하여 얼굴 표정 정서 인식 동안에 정서 처리와 관련된 편도체/해마는 더 적게 활성화되었으며, 얼굴 정보 처리와 관련된 방추이랑, 시 공간 탐색과 관련된 이마엽 및 마루엽 영역은 더 크게 활성화되었다. 반면, 알코올 집단에서 혀이랑/방추이랑(BA 19), 시각적 탐색에 관여하는 가운데이마이랑(BA 8/9/46), 그리고 시공간적 정보 처리에 관여하는 위마루소엽(BA 7)이 더 크게 활성화 되었다. 본 연구를 통해 알코올 중독자의 정서 인식과 관련된 뇌 활성화 특성을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 음성 합성 모델을 감정에 따라 음성을 합성하는 모델로 확장하고 감정에 따른 얼굴 표정을 생성하기 위한 데이터 베이스를 수집한다. 데이터베이스는 남성과 여성의 데이터가 구분되며 감정이 담긴 발화와 얼굴 표정으로 구성되어 있다. 성별이 다른 2명의 전문 연기자가 한국어로 문장을 발음한다. 각 문장은 anger, happiness, neutrality, sadness의 4가지 감정으로 구분된다. 각 연기자들은 한 가지의 감정 당 약 3300개의 문장을 연기한다. 이를 촬영하여 수집한 전체 26468개의 문장은 중복되지 않으며 해당하는 감정과 유사한 내용을 담고 있다. 양질의 데이터베이스를 구축하는 것이 향후 연구의 성능에 중요한 역할을 하므로 데이터베이스를 감정의 범주, 강도, 진정성의 3가지 항목에 대해 평가한다. 데이터의 종류에 따른 정확도를 알아보기 위해 구축된 데이터베이스를 음성-영상 데이터, 음성 데이터, 영상 데이터로 나누어 평가를 진행하고 비교한다.
본 연구에서는 농인들이 감정을 경험하고 표현할 때 그 특성이 청인과 어떻게 다른지 알아보았다. 이를 위해 농인과 청인 청소년들을 대상으로 세 가지 감정을 유발 시키면서 얼굴 표정을 녹화하였다. 감정의 경험 내용은 자기보고식 척도를 사용하여 측정되었고, 감정의 표현은 녹화된 얼굴 표정을 평정하였다. 두 집단 간에 경험 감정 속성이 동일한지 그리고 본인이 보고한 감정과 타인이 평가한 감정이 일치하는지를 비교하였다. 경험 감정의 유형 및 강도 점수는 청인과 농인 집단 간에 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 그러나 표현 감정 평정 결과는 기쁨에서 두 집단 간에 유의한 차이를 보였다. 청인들의 기쁜 표정은 본인이 느낀 강도보다 타인에게 더 강하게 평가되는 반면, 농인들은 본인이 느낀 기쁨의 강도보다 훨씬 낮게 평가되었다. 이는 농인들의 감정 상태를 청인들은 알아차리지 못할 수 있다는 의미이다. 이러한 결과는 농인 청소년들의 감정 표출 방식이 같은 또래의 청인들과 달라 서로간의 감정적 교류나 대인관계에 어려움을 겪을 수 있음을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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