The concept of human emotion is recently demanded to be imbedded in industrial product and environment for enhancing quality of life. Human emotion is attempted to be qualified and quantified by physiological measurements. EEG variation, one of the physiological measurement, is observed to characterize psychological response in this study. This study is to find function and process of brain according to emotion. Twenty university students participated in this study and experienced positive and negative emotion by auditory stimulus. Delta, theta, alpha and beta waves showed characteristic variation in normalized sense according to positive and negative emotion. Local area showing significant difference between positive and negative emotion decreases with stimulus duration. Delta, theta and beta waves increase with negative emotion while alpha wave does with positive emotion.
Pupil size variation can not be controlled intentionally by the user and includes various features such as the blinking frequency and the duration of a blink, so it is suitable for understanding the user's emotional state. In addition, an ocular feature based emotion classification method should be studied for virtual and augmented reality, which is expected to be applied to various fields. In this paper, we propose a novel emotion classification based on CNN with pupil size variation signals which include not only various ocular feature information but also time information. As a result, compared to previous studies using the same database, the proposed method showed improved results of 5.99% and 12.98% respectively from arousal and valence emotion classification.
EEG(electroencephalogram) is attempted to determination of human emotion. Ten university students were participated in this study. Ten auditory stimuli were presented for a subject to evoke emotion. Data homogeneity according to brain local area and basic mechanism of relative variation for combinational delta, theta, alpha and beta waves were analyzed. As the result, the local area characterized by factor analysis and the relative variation of alpha-delta wave can be considered as the determinants of human emotion.
본 논문은 음성을 사용한 인간의 감정 인식 시스템의 성능을 향상시키기 위하여 감정 변화에 강인한 음성 인식 시스템과 결합된 감정 인식 시스템에 관하여 연구하였다. 이를 위하여 우선 다양한 감정이 포함된 음성 데이터베이스를 사용하여 감정 변화가 음성 인식 시스템의 성능에 미치는 영향에 관한 연구와 감정 변화의 영향을 적게 받는 음성 인식 시스템을 구현하였다. 감정 인식은 음성 인식의 결과에 따라 입력 문장에 대한 각각의 감정 모델을 비교하여 입력 음성에 대한 최종감정 인식을 수행한다. 실험 결과에서 강인한 음성 인식 시스템은 음성 파라메터로 RASTA 멜 켑스트럼과 델타 켑스트럼을 사용하고 신호편의 제거 방법으로 CMS를 사용한 HMM 기반의 화자독립 단어 인식기를 사용하였다. 이러한 음성 인식기와 결합된 감정 인식을 수행한 결과 감정 인식기만을 사용한 경우보다 좋은 성능을 나타내었다.
We propose a new method to reduce emotion recognition errors caused by variation in speaker characteristics and speech rate. Firstly, for reducing variation in speaker characteristics, we adjust features from a test speaker to fit the distribution of all training data by using the histogram equalization (HE) algorithm. Secondly, for dealing with variation in speech rate, we augment the training data with speech generated in various speech rates. In computer experiments using EMO-DB, KRN-DB and eNTERFACE-DB, the proposed method is shown to improve weighted accuracy relatively by 34.7%, 23.7% and 28.1%, respectively.
본 논문은 음악의 감성을 시각화하는 새로운 방법을 제안하는 논문으로 시각화를 위하여 감성 LED조명 제어 시스템을 고안하였으며 이 시스템은 청중들의 음악 경험을 더욱 풍요롭게 하기 위함에 목적이 있다. 이 시스템은 기존 연구의 음악 감성 분석 알고리즘을 이용하였는데 하나의 음악에서 하나의 감성을 추출하는 기존 연구의 한계를 보완하고자 음악의 1초당 세그먼트에서 감성을 추출 하여 감성 변화를 감지하는 방법을 연구하였다. 또한 LED조명의 감성 컬러는 IRI컬러 모델과 Thayer의 감성 모델을 기초로 새로운 감성 컬러 36가지를 정의 하여 각 감성에 맞는 색으로 연출 할 수 있도록 구성하고 애니메이션과 더불어 감성 LED 조명으로 표현 할 수 있도록 하였다. 이 시스템의 검증을 위한 실험 결과, 듣는이의 감성과 감성 LED 조명 시스템의 감성 일치율이 60% 이상으로 향후 음악 감성 기반 서비스의 중요한 밑거름이 될 것으로 보인다.
The sensitivity of the emotion evoked visually by IAPS was attempted to be defined using EEG(electroencephalogram). Twenty university students were participated in this study. Their EEG was measured and analyzed in terms of frequency range such as delta, theta, alpha and beta wave. The results showed that alpha increased, but delta and beta decreased with positive emotional progress. Inter-variation between alpha and delta in F4 and beta variation in P3 were indicative of the evaluation sensitivity of human emotion.
This study aimed to investigate the effect of design factors of woven textiles on the consumer's sensibility and emotion. 60 textile design pictures and 18 adjectives were prepared to get responses from 512 adult subjects. Textiles designs were analyzed into 9 design factors, such as, motif source, motif-background ratio, motif interpretation, motif arrangement, motif variation, motif articulation, hue contrast, value contrast, and chroma contrast. The results are followings: 1) The design factors of textiles were connected to other design factors, for example, the type of motif interpretation determined the type of chroma contrast, motif source, the ratio, and chroma contrast significantly. 2) The correlational coefficients of the ratio, motif variation, chroma contrast, hue contrast, articulation, and value contrast were positively signed significantly. 3) Consumer's sensibility was changed in urban, natural, graceful, mannish, young, dynamic, new, modem and etc, as the textile designs were changed in motif source, arrangement, hue contrast and etc.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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