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초록

영어

This paper proposes an efficient method for automatically distinguishing various facial expressions. To recognize the emotions from facial expressions, the facial images are obtained by digital cameras, and a number of feature points were extracted. The extracted feature points are then transformed to 49-dimensional feature vectors which are robust to scale and translational variations, and the facial emotions are recognized by statistical pattern classifiers such Naive Bayes, MLP (multi-layer perceptron), and SVM (support vector machine). Based on the experimental results with 5-fold cross validation, SVM was the best among the classifiers, whose performance was obtained by 50.8% for 6 emotion classification, and 78.0% for 3 emotions.

한국어

본 논문에서는 얼굴 영상으로부터 자동으로 사람의 감정을 인식하는 효과적인 방법을 제안한다. 얼굴 표정으 로부터 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 특징벡터 를 추출한 후, 통계기반 패턴분류 방법을 사용하여 얼굴표정을 인식하였다. 사용된 패턴분류기는 Naive Bayes, 다중 계층 신경회로망(MLP; multi-layer perceptron), 그리고 SVM (support vector machine)이며, 이중 SVM을 이용하였 을 때 가장 높은 최종 성능을 얻을 수 있었으며, 6개의 감정분류에서 50.8%, 3개의 감정분류에서 78.0%의 인식결과를 보였다.

목차

요약
 Abstract
 Ⅰ. 서론
 Ⅱ. 특징 추출 방법
 Ⅲ. 패턴인식 방법
  1. Naive Bayes 분류기
  2. MLP (multi-layer perceptron)
  3. SVM (support vector machine)
 Ⅳ. 실험 및 결과
  1. 자료의 수집 및 학습-인식 부분집합 설계
  2. 5-fold Cross Validation 실험 설계
  3. 반복 샘플링을 이용한 학습자료 균등화
  4. 각 패턴분류기 별 감정 분류 성능 비교
 Ⅴ. 결론
 References

키워드

저자

• 장길진 [ Gil-Jin Jang | 정회원, 경북대학교 전자공학부 ]
• 조아라 [ Ahra Jo | 준회원, 울산과학기술대학교 전기전자컴퓨터공학부 ]
• 박정식 [ Jeong-Sik Park | 정회원, 영남대학교 정보통신공학과 ] 교신저자
• 서용호 [ Yong-Ho Seo | 정회원, 목원대학교 지능로봇공학과 ]

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2289-0238

• eISSN

  2289-0246

• 수록기간

  2001~2025

• 십진분류

  KDC 326 DDC 380