In this paper, we present facial expression recognition using feature-adaptive motion analysis and ID3 decision tree. Our method optimized the information gain heuristics of ID3 and consists of three parts: (1) simple geometric face model representation, (2) effective facial feature extraction using feature selection and feature-adaptive motion analysis, and (3) computationally inexpensive rule-based classification using ID3 tree. Our methods avoids complicated face model representation such as 3D modeling of human face, rather it uses FAC5-alike but much simpler face model by using fewer features and their actions. Feature selection and feature-adaptive motion analysis estimate motion patterns in fast and effective manner by assigning computational complexity on necessary parts only. Moreover, information gain heuristics of ID3 tree forces the classification to be done with minimal Boolean comparison. The performance was acceptable with overall recognition accuracy of 77% for JAFFE database (95 expressed images).
목차
1. Introduction 2. Overall Framework 3. Methodology 3.1. Face Detection 3.2. Facial Feature Extraction 3.3. Facial Expression Classification 4. Experiments and Analysis 4.1. Experimental Results 4.2. Discussion 5. Conclusion and Future Works References Abstract
한양대학교 예술과 과학기술연구소(구 한양대학교 우리춤연구소) [Research Institute of Art and Technology]
설립연도
2005
분야
예술체육>무용
소개
2005년 3월에 발족한 '우리춤연구소'는 우리 춤의 발전을 위해 학제 간의 통합 연구뿐만 아니라, 각종 연수와 발표 활동까지 수행하는 한국 최초의 대학교 부설 우리 춤 연구기관이다.
설립 목적은 우리 춤을 체계적으로 연구하고 발전시켜 한국인의 정체성을 탐구하고, 이를 국제적 문화교류를 통해 세계만방에 널리 전파하는 것이다. 이 목적을 달성하기 위해 본 연구소에서는 학문적 연구 연구활동은 물론이고 그 연구 성과를 학교 현장에 적용하는 교육활동, 연구와 교육울 통해 알게 된 내용을 표현하거나 감상하는 공연 활동 등을 추진하고 있다. 이런한 활동은 문화산업에 다양한 소재를 제공하고, 후손에게 물려줄 무형적 가치를 창출하는 데도 기여하게 될 것이다.
간행물
간행물명
예술과 과학기술(구 우리춤과 과학기술) [Journal of Art and Technology ]