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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
윤현섭 (숭실대학교) 한영준 한헌수 (숭실대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제19권 제6호
발행연도
2009.12
수록면
821 - 827 (7page)

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표정은 인간의 감정을 전달할 수 있는 중요한 수단으로 표정 인식은 감정상태를 알아낼 수 있는 효과적인 방법중 하나이다. 일반적인 표정 인식 시스템은 얼굴 표정을 표현하는 특징점을 찾고, 물리적인 해석 없이 특징을 추출한다. 하지만 특징점 추출은 많은 시간이 소요될 뿐 아니라 특징점의 정확한 위치를 추정하기 어렵다. 그리고 표정 인식 시스템을 실시간 임베디드 시스템에서 구현하기 위해서는 알고리즘을 간략화하고 자원 사용량을 줄일 필요가 있다. 본 논문에서 제안하는 실시간 표정 인식 시스템은 격자점 위치에서 얻어진 가버 웨이블릿(Gabor wavelet) 특징 기반 표정 공간을 설정하고, 각 표정 공간에서 얻어진 주성분을 신경망 분류기를 이용하여 얼굴 표정을 분류한다. 제안하는 실시간 표정 인식 시스템은 화남, 행복, 평온, 슬픔 그리고 놀람의 5가지 표정이 인식 가능하며, 다양한 실험에서 평균 10.25ms의 수행시간, 그리고 87%∼93%의 인식 성능을 보였다.
#표정 인식 #표정특징추출 #가버 웨이블릿 #주성분분석 #Facial Expression Recognition #Expression Feature #Gabor Wavelet #PCA

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 표정 인식 시스템 구조
3. 표정별 가버 웨이블릿 주성분 추출
4. 표정 인식을 위한 신경망 구성
5. 실험 결과 및 고찰
6. 결론
참고문헌
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