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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제18권 제1호
발행연도
2008.2
수록면
20 - 26 (7page)

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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.
#Emotion Recognition and Expression #Speech Signal #Facial Image #Feature Fusion #Decision Fusion

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 음성 신호 및 얼굴 영상을 이용한 감정인식
3. 센서 융합 방법을 이용한 감정 인식
4. 감정 표현 알고리즘
5. 실험 결과
6. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (12)

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J. Nicholson , 1996 , Emotion recognition in speech using neural networks , Proc. of ICONIP 2 google schola Mase K , 1991 , Recognition of facial expression from optical flow , IEICE Trans 74 (10) : 3474 ~ 3483 google schola H. Guncs , 2006 , Bi-modal emotion recognition from expressive face and body gesture , Journal of Network and Computer Application : 1 ~ 12 google schola Yoshitomi Y. , 2000 , Effect of sensor fusion for recognition of emotional states using voice, face image and thermal image of face , Robot and Human Interactive Communication 2000 : 178 ~ 184 google schola Mingli Song , 2004 , Audio-visual based emotion recognition , CVPR'04 : 1020 ~ 1025 google schola

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