Real-time classification system of emotion image using physiological signal

생리신호에 의한 감성 이미지 실시간 분류 시스템 개발

본 연구에서는 실시간으로 변화하는 사용자의 감성을 평가하여 각성 또는 이완으로 분류된 시선 정보 이미지를 저장하는 시스템을 구현하고자 한다. 사용자의 감성을 분류하기 위한 요소는 Larson과 Diner 가 정의한 2 차원 감성모델에서 각성, 이완 요소를 사용한다. 감성 상태를 분류하기 위하여 자율 신경계 중 착용과 휴대가 간편한 PPG 센서를 사용하며, PPG 를 분석하기 위한 변수로는 진폭의 양과 초당 Peak 의 빈도수를 사용한다. 머리에 고정할 수 있는 캠을 사용하여 사용자가 바라보는 시선 정보를 획득하고, 클라이언트 컴퓨터는 획득된 시선 정보를 UDP 통신을 사용해 서버 컴퓨터로 전송하는 시스템이다. 320(pixel)*240(pixel)*32(bit)인 영상 데이터를 1/30 로 압축하여 전송하며, 각성과 이완으로 분류되는 시점의 영상을 블록화하여 JPEG 이미지로 저장한다. 본 시스템은 실시간으로 변화되는 사용자의 감성 상태를 파악하여 이미지를 전송하고 서버 컴퓨터에 저장함으로써 당시 사용자가 느꼈던 감성들에 대해 피드백을 주고자 하는데 의의가 있다.