Proceedings of the Korean Information Science Society Conference (한국정보과학회:학술대회논문집)
- 2006.06b
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- Pages.271-273
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- 2006
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- 1598-5164(pISSN)
Emotion Recognition System Using Neural Networks
신경망을 이용한 감성인식 시스템
- Kim Na-Yeon (Dept. of Internet and Multimedia Eng., Konkuk Univ.) ;
- Sin Yun-Hee (Dept. of Internet and Multimedia Eng., Konkuk Univ.) ;
- Kim Soo-Jeong (Dept. of Internet and Multimedia Eng., Konkuk Univ.) ;
- Kim Jee-In (Dept. of Internet and Multimedia Eng., Konkuk Univ.) ;
- Jeong Karp-Joo (Dept. of Internet and Multimedia Eng., Konkuk Univ.) ;
- Koo Hyun-Jin (FITI Testing and Research Institute) ;
- Kim Eun-Yi (Dept. of Internet and Multimedia Eng., Konkuk Univ.)
- 김나연 (건국대학교) ;
- 신윤희 (건국대학교) ;
- 김수정 (건국대학교) ;
- 김지인 (건국대학교) ;
- 정갑주 (건국대학교) ;
- 구현진 (한국원사직물시험연구원) ;
- 김은이 (건국대학교)
- Published : 2006.06.01
Abstract
본 논문에서는 신경망을 이용하여 텍스타일 영상으로부터 인간의 강성을 인식할 수 있는 시스템을 제안한다. 자동감성인식 시스템의 구현을 위해 220장의 텍스타일 영상을 수집한 후, 일반인 20명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 이를 통해 감성과 패턴간의 상관관계, 즉 특정 패턴이 사람의 감성에 영향을 준다는 것을 발견하였다. 따라서 본 연구에서는 영상에 포함된 패턴의 인식을 위해 신경망을 이용하였으며, 이때 패턴 정보의 추출을 위해 두 가지 특징 추출 방법을 사용한다. 첫 번째는 auto-regressive method를 이용한 raw-pixel data extraction scheme (RDES)을 사용하는 것이고, 두 번째는 wavelet transformed data extraction scheme (WTDES)을 사용하는 것이다. 제안된 시스템의 유용성을 증명하기 위해서 실제 100장의 텍스타일 영상에서의 감성을 인식하는데 사용했다. 그 결과 RDES와 WTDES를 사용했을 때 각각 71%와 90%의 인식률로, WTDES를 사용했을 때가 RDES를 사용했을 때보다 더 좋은 성능을 보였다. 데이터 추출방법에 따라 다소 차이가 있었지만 전체적으로 악 81%의 정확도를 보였다. 이러한 실험 결과는 제안된 방법이 감성인식 기반으로 텍스타일 데이터를 검색 할 수 있는 시스템 및 다양한 산업 분야에 응용 가능함을 보여주었다.
Keywords