• 제목/요약/키워드: Facial emotion

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딥러닝을 이용한 증강현실 얼굴감정스티커 기반의 다중채널네트워크 플랫폼 구현 (Implementation of Multi Channel Network Platform based Augmented Reality Facial Emotion Sticker using Deep Learning)

  • 김대진
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • 제19권7호
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    • pp.1349-1355
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    • 2018
  • 최근 인터넷을 통한 다양한 콘텐츠 서비스가 일반화 되고 있으며, 그 중에서 다중채널네트워크 플랫폼 서비스는 스마트 폰의 일반화와 함께 인기가 높아지고 있다. 다중채널네트워크 플랫폼은 스트리밍을 기본으로 하면서, 서비스 향상을 위하여 다양한 요소를 추가하고 있다. 그중 얼굴인식을 이용한 증강현실 스티커 서비스가 많이 이용되고 있다. 본 논문에서는 기존 서비스보다 흥미 요소를 더욱 증가 시킬 목적으로 얼굴 감정인식을 통하여 증강현실 스티커를 얼굴에 마스킹 하는 다중채널네트워크 플랫폼을 구현하였다. 얼굴감정인식을 위해 딥러닝 기술을 이용하여 7가지 얼굴의 감정을 분석하였고, 이를 기반으로 감정 스티커를 얼굴에 적용하여, 사용자들의 만족도를 더욱 높일 수 있었다. 제안하는 다중채널네트워크 플랫폼 구현을 위해서 클라이언트에 감정 스티커를 적용하였고, 서버에서 스트리밍 서비스 할 수 있는 여러 가지 서버들을 설계하였다.

얼굴영상을 이용한 한국인과 일본인의 감정 인식 비교 (Emotion Recognition of Korean and Japanese using Facial Images)

  • 이대종;안의숙;박장환;전명근
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제15권2호
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    • pp.197-203
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    • 2005
  • 본 논문에서는 얼굴영상을 이용하여 한국인과 일본인의 감정인식에 대하여 연구하였다. 얼굴의 감정인식을 위하여 심리학자인 Ekman과 Friesen의 연구에 의해 문화에 영향을 받지 않고 공통으로 인식하는 6개의 기본 감정인 기쁨, 슬픔, 화남, 놀람, 공포, 혐오를 바탕으로 실험하였다. 감정인식에서 입력영상은 이산 웨이블렛을 기반으로 한 다해상도 분석기법을 사용하여 데이터 수를 압축한 후, 각각의 영상에서 주성분분석기법 및 선형판별분석기법에 의해 얼굴의 감정특징을 추출하였다. 실험결과 한국인과 일본인 모두 "기쁨", "슬픔", "화남" 감정은 비교적 인식률이 높은 반면에 "놀람", "공포", "혐오" 감정은 인식률이 저조하게 나타냈다. 특히, 일본인의 경우 "혐오" 감정이 가장 저조한 결과를 나타냈으며, 전반적으로 한국인에 비해 일본인의 감정인식결과가 낮은 것으로 나타났다.

감정 인식을 위한 얼굴 영상 분석 알고리즘 (Facial Image Analysis Algorithm for Emotion Recognition)

  • 주영훈;정근호;김문환;박진배;이재연;조영조
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제14권7호
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    • pp.801-806
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    • 2004
  • 감성 인식 기술은 사회의 여러 분야에서 요구되고 있는 필요한 기술이지만, 인식 과정의 어려움으로 인해 풀리지 않는 문제로 낡아있다. 특히 얼굴 영상을 이용한 감정 인식 기술에서 얼굴 영상을 분석하는 기술 개발이 필요하다. 하지만 얼굴분석을 어려움으로 인해 많은 연구가 진행 중이다. 된 논문에서는 감정 인식을 위한 얼굴 영상 분석 알고리즘을 제안한다. 제안된 얼굴 영상 분석 알고리즘은 얼굴 영역 추출 알고리즘과 얼굴 구성 요소 추출 알고리즘으로 구성된다. 얼굴 영역 추출 알고리즘은 다양한 조명 조건에서도 강인하게 얼굴 영역을 추출할 수 있는 퍼지 색상 필터를 사용한 방법을 제안하였다. 또한 얼굴 구성 요소 추출 알고리즘에서는 가상 얼굴 모형을 이용함으로써 보다 정확하고 빠른 얼굴 구성 요소 추출이 가능하게 하였다. 최종적으로 모의실험을 통해 각 알고리즘들의 수행 과정을 살펴보았으며 그 성능을 평가하였다.

멀티스케일 LBP를 이용한 얼굴 감정 인식 (Recognition of Facial Emotion Using Multi-scale LBP)

  • 원철호
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제17권12호
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    • pp.1383-1392
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    • 2014
  • In this paper, we proposed a method to automatically determine the optimal radius through multi-scale LBP operation generalizing the size of radius variation and boosting learning in facial emotion recognition. When we looked at the distribution of features vectors, the most common was $LBP_{8.1}$ of 31% and sum of $LBP_{8.1}$ and $LBP_{8.2}$ was 57.5%, $LBP_{8.3}$, $LBP_{8.4}$, and $LBP_{8.5}$ were respectively 18.5%, 12.0%, and 12.0%. It was found that the patterns of relatively greater radius express characteristics of face well. In case of normal and anger, $LBP_{8.1}$ and $LBP_{8.2}$ were mainly distributed. The distribution of $LBP_{8.3}$ is greater than or equal to the that of $LBP_{8.1}$ in laugh and surprise. It was found that the radius greater than 1 or 2 was useful for a specific emotion recognition. The facial expression recognition rate of proposed multi-scale LBP method was 97.5%. This showed the superiority of proposed method and it was confirmed through various experiments.

감성ICT 교육을 위한 얼굴감성 인식 시스템에 관한 연구 (A Study on the System of Facial Expression Recognition for Emotional Information and Communication Technology Teaching)

  • 송은지
    • 한국실천공학교육학회논문지
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    • 제4권2호
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    • pp.171-175
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    • 2012
  • 최근 정보기술을 이용하여 인간의 감정을 인식하고 소통할 수 있는 ICT(Information and Communication Technology)의 연구가 증가하고 있다. 예를 들어 상대방의 마음을 읽기 위해서 그 사람과의 관계를 형성하고 활동을 해야만 하는 시대에서 사회의 디지털화로 그 경험이 디지털화 되어가며 마인드를 리딩 할 수 있는 디지털기기들이 출현하고 있다. 즉, 인간만이 예측할 수 있었던 감정을 디지털 기기가 대신해 줄 수 있게 된 것이다. 얼굴에서의 감정인식은 현재 연구되어지는 여러 가지 감정인식 중에서 효율적이고 자연스러운 휴먼 인터페이스로 기대되고 있다. 본 논문에서는 감성 ICT에 대한 고찰을 하고 그 사례로서 얼굴감정 인식 시스템에 대한 메카니즘을 살펴보고자 한다.

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Advanced AAM 기반 정서특징 검출 기법 개발 (Development of Emotional Feature Extraction Method based on Advanced AAM)

  • 고광은;심귀보
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제19권6호
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    • pp.834-839
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    • 2009
  • 지능로봇시스템과 같은 HCI 환경에서 사람의 감정을 인식하기 위한 매개정보인 얼굴영상 기반 정서특징 검출문제는 관련분야의 매우 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 보편화된 시스템 기반에서 임의의 사용자에 대한 정서 인식을 수행하기 위해 사람의 얼굴에서 나타나는 최적의 정서특징을 가장 효율적으로 추출하기 위한 연구로서 본 연구실에서 기존에 제안한 FACS와 AAM을 이용한 Bayesian Network 기반 얼굴표정 인식 시스템을 보완한 Advanced AAM을 기반 얼굴영상 정서 특징을 검출 시스템에 대한 연구를 진행하였다. 이를 수행하기 위하여 정규화된 이미지에서의 Statistical Shape Analysis로서 Advanced AAM과 얼굴 표정 분석 시스템인 FACS를 이용하여, 임의의 사용자에 대한 자동적인 정서특징 검출이 가능하도록 연구를 진행하였다.

공포와 기쁨 정서 간 안면온도 반응의 차이 (Difference of Facial Skin Temperature Responses between Fear and Joy)

  • 음영지;엄진섭;손진훈
    • 감성과학
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    • 제15권1호
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    • pp.1-8
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    • 2012
  • 많은 연구에서 정서 특정적 생리 반응을 밝히기 위하여 심박률, 혈류량, 피부전도 반응 등의 지표를 사용하였으나, 안면온도를 이용한 정서 연구는 많지 않다. 본 연구는 적외선 열화상을 통해 공포 및 기쁨 자극에 대한 안면온도 변화를 관찰하고자 한다. 98명의 대학생과 중고생을 대상으로 공포 또는 기쁨을 유발하는 자극을 제시하기 전과 후의 안면온도를 측정하였다. 온도값은 이마, 눈앞, 콧등, 코끝, 그리고 뺨에서 추출하였다. 공포자극을 제시한 조건에서는 콧등과 코끝의 온도가 유의하게 낮아졌다. 기쁨 자극을 제시한 조건에서는 이마, 눈앞의 온도 상승이 유의하였으며, 코끝에서 온도가 유의하게 낮아졌다. 두 조건에서 코의 온도가 유의하게 낮아졌는데, 이는 공포 또는 기쁨을 경험할 때 각성수준이 증가하여 코 혈관의 혈류량이 감소함으로써 온도가 낮아진 것으로 볼 수 있다. 공포나 기쁨을 경험할 때 나타나는 온도 변화는 정서를 경험할 때 손가락온도를 측정한 선행 연구결과와 일치한다. 이런 연구결과는 정서 측정기법의 개발과, 인간의 정서를 탐지하는 컴퓨터 시스템의 기초를 확립하는데 기여하는 바가 있을 것이다.

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정서 유발 맥락이 영아의 미소 얼굴 표정에 미치는 영향 (The Effects of Emotional Contexts on Infant Smiling)

  • 홍희영;이영
    • 아동학회지
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    • 제24권6호
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    • pp.15-31
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    • 2003
  • This study examined the effects of emotion inducing contexts on types of infants smiling. Facial expressions of forty-five 11-to 15-month-old infants were videotaped in an experimental lab with positive and negative emotional contests. Infants' smiling was identified as the Duchenne smile or non-Duchenne smile based on FACS(Facial Action Coding System, Ekman & Friesen, 1978). Duration of smiling types was analyzed. Overall, infants showed more smiling in the positive than in the negative emotional context. Occurrence of Duchenne smiling was more likely in the positive than in the negative context and in the peek-a-boo than in the melody toy condition within the same positive context. Non-Duchenne smiling did not differ by context.

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쾌 및 각성차원 기반 얼굴 표정인식 (Facial expression recognition based on pleasure and arousal dimensions)

  • 신영숙;최광남
    • 인지과학
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    • 제14권4호
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    • pp.33-42
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    • 2003
  • 본 논문은 내적상태의 차원모형을 기반으로 한 얼굴 표정인식을 위한 새로운 시스템을 제시한다. 얼굴표정 정보는 3단계로 추출된다. 1단계에서는 Gabor 웨이브렛 표상이 얼굴 요소들의 경계선을 추출한다. 2단계에서는 중립얼굴상에서 얼굴표정의 성긴 특징들이 FCM 군집화 알고리즘을 사용하여 추출된다. 3단계에서는 표정영상에서 동적인 모델을 사용하여 성긴 특징들이 추출된다. 마지막으로 다층 퍼셉트론을 사용하여 내적상태의 차원모델에 기반한 얼굴표정 인식을 보인다. 정서의 이차원 구조는 기본 정서와 관련된 얼굴표정의 인식 뿐만 아니라 다양한 정서의 표정들로 인식할 수 있음을 제시한다.

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광고 속의 얼굴 표정에 따른 비교 연구 -FACS를 활용하여 (A Comparative Analysis on Facial Expression in Advertisements -By Utilising Facial Action Coding System(FACS))

  • 안경희
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제19권3호
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    • pp.61-71
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    • 2019
  • 광고 속에서 비언어커뮤니케이션의 종류 중 얼굴 표정의 사용은 시간 제약의 문제를 상쇄시키며 소비자들에게 표현적이고 감동적인 매력의 수단으로 사용된다. 본 연구 목적은 TV 광고들 속에서 어떻게 얼굴 표정이 묘사되고 얼굴 표정을 통한 감정 전달이 이루어지는 지를 탐구하는 것이다. 연구 대상은 소비자들이 가장 감동적인 TV 광고로 뽑은 <박카스 음료>와 <동원 참치> 광고이다. 숨겨진 감정들에 대한 이론적 측면들을 기초로 두고 특정한 얼굴 근육의 움직임을 측정하도록 설계된 심리학과 해부학 기반인 얼굴 동작 코딩 시스템(Facial Action Coding System)을 연구 도구로 사용하여 TV광고 속의 얼굴 표정들이 내포한 의미들을 분석하였다. 분석된 의미의 결과를 통해서 얼굴 클로즈업을 통해 주인공의 감정 상태의 충돌과 극적인 갈등의 해소가 이루어진 광고가 소비자들의 마음을 더 움직인다는 유의미한 결과를 도출하였다.