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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
장길진 (경북대학교 전자공학부) 조아라 (울산과학기술대학교 전기전자컴퓨터공학부) 박정식 (영남대학교 정보통신공학과) 서용호 (목원대학교 지능로봇공학과)
저널정보
한국인터넷방송통신학회 한국인터넷방송통신학회 논문지 한국인터넷방송통신학회 논문지 제14권 제3호
발행연도
2014.1
수록면
139 - 146 (8page)

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본 논문에서는 얼굴 영상으로부터 자동으로 사람의 감정을 인식하는 효과적인 방법을 제안한다. 얼굴 표정으로부터 감정을 파악하기 위해서는 카메라로부터 얼굴영상을 입력받고, ASM (active shape model)을 이용하여 얼굴의 영역 및 얼굴의 주요 특징점을 추출한다. 추출한 특징점으로부터 각 장면별로 49차의 크기 및 변이에 강인한 특징벡터를 추출한 후, 통계기반 패턴분류 방법을 사용하여 얼굴표정을 인식하였다. 사용된 패턴분류기는 Naive Bayes, 다중계층 신경회로망(MLP; multi-layer perceptron), 그리고 SVM (support vector machine)이며, 이중 SVM을 이용하였을 때 가장 높은 최종 성능을 얻을 수 있었으며, 6개의 감정분류에서 50.8%, 3개의 감정분류에서 78.0%의 인식결과를 보였다.
#Emotion recognition #Facial expression #ASM #activa shape model) #Pattern recognition #SVM #support vector machine)

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참고문헌 (22)

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C. H. Ahn / 2012 / Trends of Emotional Information Service / Electronics and Telecommunications Trends 27(6) google schola J. S. Park / 2011 / Trends of Emotional User Experience / Electronics and Telecommunications Trends 26(5) google schola WonBum Yoon / 2010 / Smart Phone Real Time Q&A System / Proc.the KAIS Fall Conference 1:12~15 google schola Yeong-Wook Yang / 2010 / The Smart Phone Application Implement for Cognitive Ability Training / Proc.the KAIS Fall Conference 1:43~46 google schola 윤철호 / 2013 / KLM(Keystroke-level Model)모델을 이용한 일반 휴대폰과 스마트폰의 사용성 연구 / 한국산학기술학회논문지 14(5):2081~2085 Crossref

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