• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.1057-1062
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• 2007

얼굴표정 인식은 심리학 연구, 얼굴 애니메이션 합성, 로봇공학, HCI(Human Computer Interaction) 등 다양한 분야에서 중요성이 증가하고 있다. 얼굴표정은 사람의 감정 표현, 관심의 정도와 같은 사회적 상호작용에 있어서 중요한 정보를 제공한다. 얼굴표정 인식은 크게 정지영상을 이용한 방법과 동영상을 이용한 방법으로 나눌 수 있다. 정지영상을 이용할 경우에는 처리량이 적어 속도가 빠르다는 장점이 있지만 얼굴의 변화가 클 경우 매칭, 정합에 의한 인식이 어렵다는 단점이 있다. 동영상을 이용한 얼굴표정 인식 방법은 신경망, Optical Flow, HMM(Hidden Markov Models) 등의 방법을 이용하여 사용자의 표정 변화를 연속적으로 처리할 수 있어 실시간으로 컴퓨터와의 상호작용에 유용하다. 그러나 정지영상에 비해 처리량이 많고 학습이나 데이터베이스 구축을 위한 많은 데이터가 필요하다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 실시간 얼굴표정 인식 시스템은 얼굴영역 검출, 얼굴 특징 검출, 얼굴표정 분류, 아바타 제어의 네 가지 과정으로 구성된다. 웹캠을 통하여 입력된 얼굴영상에 대하여 정확한 얼굴영역을 검출하기 위하여 히스토그램 평활화와 참조 화이트(Reference White) 기법을 적용, HT 컬러모델과 PCA(Principle Component Analysis) 변환을 이용하여 얼굴영역을 검출한다. 검출된 얼굴영역에서 얼굴의 기하학적 정보를 이용하여 얼굴의 특징요소의 후보영역을 결정하고 각 특징점들에 대한 템플릿 매칭과 에지를 검출하여 얼굴표정 인식에 필요한 특징을 추출한다. 각각의 검출된 특징점들에 대하여 Optical Flow알고리즘을 적용한 움직임 정보로부터 특징 벡터를 획득한다. 이렇게 획득한 특징 벡터를 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 얼굴표정을 분류하였으며 추출된 얼굴의 특징에 의하여 인식된 얼굴표정을 아바타로 표현하였다.

• 패션비즈니스
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• 제10권3호
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• pp.44-53
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• 2006

The purposes of this study were to find out any significants among somatotypes and face types and importance of image making to successful students' life. The respondents were composed of 181 males and 160 females. It consists of total 29 items including the facial features, personality expression methods, characteristics of body shapes, image making, colors and neckline and their responses were measured with Likert 5-point scale. For data analysis, descriptive statistics, cross-tabulation analysis including $Χ^2$-test and frequency analysis were used. As the results, 47％ of male students and 28% of female students responded they were satisfied with their own facial types. 32% of male students and all female students were not satisfied with their own body shapes and fashion depends on accessories like hat, sunglasses, boots and necklace rather than dress itself. All male and female students were not satisfied with their body shapes and recognized the importance of image. They answered that they change image if someone advices their image and it suggests that information and intellectual needs of image making are required and approach to efficient methods of image making is needed.

• 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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.1-9
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• 2015

본 논문에서는 Kinect 카메라를 통해 촬영된 영상 처리를 통해 상반된 감성 자극 관점에서 안면 움직임의 차이를 분석하는 연구를 진행하였다. Russell의 2차원 감성 모델에서 원점 대칭 위치에 존재하는 두 상반된 감성인 "Sad - Excitement", "Contentment - Angry" 감성을 유발하기 위해 피험자에게 시각자극과 청각자극을 동시에 제공하였다. Kinect Face Tracking SDK에서 제공되는 121개 특징점으로 구성된 안면 active appearance model에서 안면 움직임을 잘 표현하는 31개의 주요 특징점 주변의 화소 변화를 측정하였다. 안면 근육의 비선형적 움직임 문제를 해결하기 위해 지역 이동 기반 최소거리 결정 방법(local minimum shift matching)을 사용하였다. 분석 결과, sad 감성에서는 우측 안면 움직임이 많이 나타났고, excitement 감성에서는 좌측 안면 움직임이 많이 나타남으로써 두 상반된 감성 자극에 대한 안면 움직임의 위치 또한 상반된 결과를 보였다. 또한 "Contentment" 감성에서는 좌측 안면 움직임이 많이 나타났고, "Angry" 감성에서는 안면의 좌우 구분 없이 움직임이 나타남으로써, 두 상반된 감성 자극에 대해서는 우측 안면에서 차이를 확인할 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제31권5호
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• pp.539-554
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• 2018

최근 등장하는 다양한 사물인터넷 기기 혹은 상황인식 기반의 인공지능에서는 사용자와 기기의 상호작용이 중요시 된다. 특히 인간을 대상으로 상황에 맞는 대응을 하기 위해서는 인간의 표정을 실시간으로 인식하여 빠르고 정확한 판단을 내리는 것이 필요하다. 따라서, 보다 빠르고 정확하게 표정을 인식하는 시스템을 구축하기 위해 얼굴 이미지 분석에 대한 많은 연구들이 선행되어 왔다. 본 연구에서는 웹사이트 Kaggle에서 제공한 48*48 8-bit grayscale 이미지 데이터셋을 사용하여 얼굴인식과 표정분류로 구분된 두 단계를 거치는 얼굴표정 자동 인식 시스템을 구축하였고, 이를 기존의 연구와 비교하여 자료 및 방법론의 특징을 고찰하였다. 분석 결과, Face landmark 정보에 주성분분석을 적용하여 단 30개의 주성분만으로도 빠르고 효율적인 예측모형을 얻을 수 있음이 밝혀졌다. LDA, Random forest, SVM, Bagging 중 SVM방법을 적용했을 때 가장 높은 정확도를 보이며, LDA방법을 적용하는 경우는 SVM 다음으로 높은 정확도를 보이며, 매우 빠르게 적합하고 예측하는 것이 가능하다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.20-26
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• 2008

지능형 로봇이나 컴퓨터가 일상생활 속에서 차지하는 비중이 점점 높아짐에 따라 인간과의 상호교류도 점점 중요시되고 있다. 이렇게 지능형 로봇(컴퓨터) - 인간의 상호 교류하는데 있어서 감정 인식 및 표현은 필수라 할 수 있겠다. 본 논문에서는 음성 신호와 얼굴 영상에서 감정적인 특징들을 추출한 후 이것을 Bayesian Learning과 Principal Component Analysis에 적용하여 5가지 감정(평활, 기쁨, 슬픔, 화남, 놀람)으로 패턴을 분류하였다. 그리고 각각 매개체의 단점을 보완하고 인식률을 높이기 위해서 결정 융합 방법과 특징 융합 방법을 적용하여 감정 인식 실험을 하였다. 결정 융합 방법은 각각 인식 시스템을 통해 얻어진 인식 결과 값을 퍼지 소속 함수에 적용하여 감정 인식 실험을 하였으며, 특징 융합 방법은 SFS(Sequential Forward Selection) 특징 선택 방법을 통해 우수한 특징들을 선택한 후 MLP(Multi Layer Perceptron) 기반 신경망(Neural Networks)에 적용하여 감정 인식 실험을 실행하였다. 그리고 인식된 결과 값을 2D 얼굴 형태에 적용하여 감정을 표현하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권8호
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• pp.37-43
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• 2018

In this paper, we propose a framework that automatically suggests emotion using emotion analysis method based on facial expression change. We use Microsoft's Emotion API to calculate and analyze emotion values in facial expressions to recognize emotions that change over time. In this step, we use standard deviations based on peak analysis to measure and classify emotional changes. The difference between the classified emotion and the normal emotion is calculated, and the difference is used to recognize the emotion abnormality. We match user's emotions to relatively relaxed emotions using histograms and emotional meshes. As a result, we provide relaxed emotions to users through images. The proposed framework helps users to recognize emotional changes easily and to train their emotions through emotional relaxation.

• 디지털융복합연구
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• 제15권2호
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• pp.361-368
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• 2017

본 연구는, 발전하는 3D 애니메이션 영상산업의 캐릭터 개발과 관련하여, 심리변화를 중심으로 감정의 표현방법을 위한 캐릭터의 외형별 특징 분석에 대한 연구로, 2015년 픽사의 인사이드 아웃을 중심으로 심리의 시각적 형태를 위한 5명 캐릭터의 감성별 외형 특징을 대상으로 분석논문을 진행하였다. 이를 위해 선행연구로 인간의 심리적 범주의 변화를 심리학자 Paul Ekman과 Robert Plutchik의 기본감정을 연구배경으로 선택, 이를 바탕으로 애니메이션 인사이드아웃 속 사춘기 소녀의 심리요소를 대표하는 다섯 캐릭터의 외형적 특징 요소를 감성별 표정변화와 감성별 색상변화를 심리적 관점에서 접근, 시각적인 표현의 방식에 대하여 분석하였다. 본 연구는 3D 애니메이션 제작과 관련하여 감성 표현을 통한 캐릭터 설정에 필수적인 외형 특징 연구가 필요하다고 판단, 향후 애니메이션 제작을 위한 차별화된 캐릭터 설정 및 개발에 필요한 가이드라인을 제시하는 것에 본 연구의 목적과 의의를 두었다.

• 패션비즈니스
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• 제13권3호
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• pp.12-24
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• 2009

This paper aims to investigate if a total of 266 college students from Yanbian, China, and Korea's Jeonnam Province are satisfied with their face and body type, and to find out an image-development method, depending on body characteristics. For this, a questionnaire survey using the 5-point Likert Scale was conducted, and an SPSS program has been used for data analysis. Besides the descriptive analysis, crosstab analysis, t-verification, and frequency analysis have been conducted. As body shape, posture, costume, accessories and makeup play an important role in image formation, this paper intends to form positive ego through exact awareness of the body shape by providing base data to a set image-development strategy. Then, the result has turned out as follows: First, in terms of the body index (i.e., Rohrer index), both Korea's Jeonnam Province and China's Yanbian college students were included in a category of the mean value. In terms of satisfaction with their body shape, on the contrary, China's China's Yanbian college students were higher than Korea's Jeonnam Province college students. Second, male China's Yanbian college students were slightly higher than female China's Yanbian college students in terms of satisfaction with their facial shape. However, the male students showed no big interest in facial care. Third, in terms of facial shape, an egg-shaped face was the most preferred in both China's Yanbian and Korea's Jeonnam Province college students, followed by an inverted triangle-shaped face in China's Yanbian college students and a diamond-shaped face in Korea's Jeonnam Province college students, showing significant difference ($p{\le}.001$). Even though both college students live in Northeast Asia, their preference on facial shape turned out to greatly differ, which indicates their different social environments. This paper will be helpful in global marketing for college students who are the major consumers in the future as Korean-Chinese exchange increases.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권6호
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• pp.853-862
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• 2002

얼굴 검출은 디지털화 된 임의의 정지 영상 혹은 연속된 영상으로부터 얼굴 존재유무를 판단하고, 얼굴이 존재할 경우 영상 내 얼굴의 위치, 방향, 크기 등을 알아내는 기술로 정의된다. 이러한 얼굴 검출은 얼굴 인식이나 표정인식, 헤드 제스쳐 등의 기초 기술로서해당 시스템의 성능에 매우 중요한 변수 중에 하나이다. 그러나 영상 내의 얼굴은 표정, 포즈, 크기, 빛의 방향 및 밝기, 안경, 수염 등의 환경적 변화로 인해 얼굴 모양이 다양해지므로 정확하고 빠른 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 오류-역전파 신경망을 사용하여 몇가지 환경적 조건을 극복한 정확하고 빠른 얼굴 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 표정과 포즈, 배경에 무관하게 얼굴을 검출하면서도 빠른 검출이 가능하다. 이를 위해 신경망을 이용하여 얼굴 검출을 수행하고, 검색 영역의 축소와 신경망 계산 시간의 단축으로 검출 응답 시간을 빠르게 하였다. 검색 영역의 축소는 영상 내 피부색 영역의 분할과 차영상을 이용하였고, 주성분 분석을 통해 신경망의 입력 백터를 축소시킴으로써 신경망 수행 시간과 학습 시간을 단축시켰다. 또, 추출된 얼굴 영상에서 포즈를 추정하고 눈 영역을 검출함으로써 얼굴 정보의 사용에 있어 보다 많은 정보를 추출할 수 있도록 하였다. 얼굴 검출 실험은 마할라노비스 거리를 사용하여 검출된 영상의 얼굴 여부를 판정하고, 성공률과 시간을 측정하였다. 정지 영상과 동영상에서 모두 실험하였으며, 피부색 영역의 분할을 사용할 경우 입력 영상의 칼라 설정의 유무에 다른 검출 성공률의 차를 보였다. 포즈 실험도 같은 조건에서 수행되었으며, 눈 영역의 검출은 안경의 유무에 다른 실험 결과를 보였다. 실험 결과 실시간 시스템에 사용 가능한 수준의 검색률과 검색 시간을 보였다.