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홍용희 (숭실대학교) 한영준 (숭실대학교) 한헌수 (숭실대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제20권 제6호
발행연도
2010.12
수록면
806 - 813 (8page)

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표정은 사람의 감정을 표현하는 대표적인 수단이다. 이러한 이유로 표정은 사람의 의도를 컴퓨터에 전하는데 효과적인 방법으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 2D 영상에서 사람의 표정을 보다 빠르고 정확하게 인식하기 위해 Discrete Adaboost 알고리즘과 신경망 알고리즘을 통합하는 방법을 제안한다. 1차로 Adaboost 알고리즘으로 영상에서 얼굴의 위치와 크기를 찾고, 2차로 표정별로 학습된 Adaboost 강분류기를 이용하여 표정별 출력 값을 얻으며, 이를 마지막으로 Adaboost 강분류기 값으로 학습된 신경망 알고리즘의 입력으로 이용하여 최종 표정을 인식한다. 제안하는 방법은 실시간이 보장된 Adaboost 알고리즘의 특성과 정확성을 개선하는 신경망 기반 인식기의 신뢰성을 적절히 활용함으로서 전체 인식기의 실시간성을 확보하면서도 정확성을 향상시킨다. 본 논문에서 구현된 알고리즘은 평온, 행복, 슬픔, 화남, 놀람의 5가지 표정에 대해 평균 86?95%의 정확도로 실시간 인식이 가능하다.
#에이다부스트 #신경망 #표정 인식 #유사 하르 특징 #패턴 인식 #Adaboost #Neural Network #Facial Expression Recognition #Haar-like Feature #Pattern Classification

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 표정 인식 시스템
3. 확장된 Haar-like 특징
4. Discrete Adaboost 알고리즘
5. 신경망 알고리즘
6. 실험 및 분석
7. 결론 및 향후 연구 방향
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2. [학술대회논문] - Andreas Haag / 2004 / Emotion Recognition Using Bio-sensors: First Steps towards an Automatic System / Proceedings of LNCS : 36 ~ 48 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - 심귀보 / 2001 / 음성인식으로 감정인식 요소 분석 / 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 11 (11) : 510 ~ 515 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - B. Fasela / 2003 / Automatic facial expression analysis: a survey / Pattern Recognition 36 : 259 ~ 275 google schola 6. [학술지(정기간행물)] - A. Lanitis / 1997 / Automatic interpretation and coding of face images using flexible models / IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence 19 (7) : 743 ~ 756 google schola 7. [학술지(정기간행물)] - Yeongjae Cheon / 2008 / A Natural Facial Expression Recognition Using Differential-AAM and k-NNS / Pattren Recognition 42 (7) : 1340 ~ 1350 google schola

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