Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2006.05a
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pp.172-175
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2006
최근 다양한 게임 문화가 급속도로 성장함에 따라 보다 새로운 개념의 게임을 찾는 사용자의 요구가 증대 되고 있다. 기존의 게임은 획일화 되고 일방적인 사용자 환경으로 사용자가 일방적으로 게임을 하는 방식이었다. 때문에 사용자의 감성 데이터를 이용하여 사용자에게 게임 환경이 맞춰지는 "사용자 맞춤형" 게임은 기존의 게임에서 보다 진보한 새로운 방식이 될 것이다. 이 방식을 사용하기 위해서는 우선 사용자의 생체 데이터나 감성데이터를 포함한 뇌파를 획득하는 방법이 필요하며 다음으로 획득된 뇌파를 통하여 현재 사용자의 감성 상태를 규명하는 패턴인식 기법이 중요한 문제가 된다. 본 논문에서는 뇌파를 통하여 현재 사용자의 감성 상태를 규명하고 인식할 수 있는 패턴인식 기법으로 Multi Layer Perceptron(MLP)을 사용한 감성인식모델을 제안한다. 본 논문에서 제안한 감성인식 모델의 실험을 위하여 특정 공간 내에서 여러 사용자의 감정별 뇌파를 측정하고 실험을 통하여 획득한 데이터로 감정 DB를 구축한다. 구축된 DB를 본 논문에서 제안한 감성인식 모델로 학습을 하고 학습이 완료된 후 새로운 사용자의 뇌파를 입력 받은 후 현재 사용자의 감성을 인식한다. 감성인식과 더불어 집중도를 측정 하는 실험도 병행 한다. 본 논문에서 제안한 감성인식 모델의 성능을 측정하기 위하여 사용자의 수에 따른 감성 인식률을 측정함으로서 본 논문에서 제안한 감성인식 모델의 성능을 확인한다.
See and feel the emotion recognition is the image of a person variously changed according to the environment, personal disposition. Thus, the image recognition has been focused on the emotional sensibilities computer you want to control the number studies. However, existing emotional computing model is numbered and the objective is clearly insufficient measurement conditions. Thus, through quantifiable image Emotion Recognition and emotion computing, is a study of the situation requires an objective assessment scheme. In this paper, the sensitivity was represented by numbered sizes quantified according to the image recognition calculation emotion. So apply the principal attributes of the color image emotion recognition as a configuration parameter. In addition, in calculating the color sensitivity by applying a digital computing focused research. Image color emotion computing research approach is the color of emotion attribute, brightness, and saturation reflects the weighted according to importance to the emotional scores. And free-degree by applying the sensitivity point to the image sensitivity formula (X), the tone (Y-axis) is calculated as a number system. There pleasure degree (X-axis), the tension and position the position of the image point that the sensitivity of the emotional coordinate crossing (Y-axis). Image color coordinates by applying the core emotional effect of Russell (Core Affect) is based on the 16 main representatives emotion. Thus, the image recognition sensitivity and compares the number size. Depending on the magnitude of the sensitivity scores demonstrate this sensitivity must change. Compare the way the images are divided up the top five of emotion recognition emotion emotions associated with 16 representatives, and representatives analyzed the concentrated emotion sizes. Future studies are needed emotional computing method of calculation to be more similar sensibility and human emotion recognition.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2009.11a
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pp.889-890
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2009
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 가장 핵심적인 부분은 상황(Context)을 인식하고, 그 상황에 따라서 최적의 서비스를 제공해 주는 것이다. 이러한 최적의 서비스를 제공하기 위해서는 최적의 상황을 인식하는 상황인식 컴퓨팅 기술 연구와 그 상황을 설계하는 모델링 기술들이 중요하다. 현재 대부분의 상황인식 컴퓨팅 기술은 지정된 공간에서 상황을 발생시키는 객체를 식별하는 일과 식별된 객체가 발생하는 상황의 인식에 주된 초점을 두고 있다. 또한, 상황정보로는 객체의 위치 정보만을 주로 사용하고 있다. 그러나 본 논문에서는 객체의 감성어휘를 상황정보로 사용하여 감성을 인식할 수 있는 상황인식 미들웨어로서 EIP-CAM의 구조를 제안한다. EIP-CAM 구조의 모델링은 상황인식 모델링과 서비스 모델링으로 구성된다. 또한, 감성어휘의 범주화 기술을 기반으로 온톨로지를 구축하여 객체의 감성을 인식한다. 객체의 감성어휘를 상황정보로 사용하고, 부가적으로 환경정보(온도, 습도, 날씨 등)를 추가하여 인식한다.. 객체의 감성을 표현하기 위해서 OWL 언어를 사용하여 온톨로지를 구축하였으며, 감성추론 엔진은 Jena를 사용했다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.45
no.4
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pp.107-114
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2008
In this paper, we constructed a speech emotion recognition system that classifies four emotions - neutral, happy, sad, and anger from speech based on male/female gender discrimination. At first, the proposed system distinguish between male and female from a queried speech, then the system performance can be improved by using separate optimized feature vectors for each gender for the emotion classification. As a emotion feature vector, this paper adopts ZCPA(Zero Crossings with Peak Amplitudes) which is well known for its noise-robustic characteristic from the speech recognition area and the features are optimized using SFS method. For a pattern classification of emotion, k-NN and SVM classifiers are compared experimentally. From the computer simulation results, the proposed system was proven to be highly efficient for speech emotion classification about 85.3% regarding four emotion states. This might promise the use the proposed system in various applications such as call-center, humanoid robots, ubiquitous, and etc.
Kim, Jong-Hwa;Hwang, Min-Cheol;U, Jin-Cheol;Kim, Chi-Jung;Kim, Yong-U;Kim, Ji-Hye;Park, Yeong-Chung;Jeong, Gwang-Mo
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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2009.05a
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pp.67-70
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2009
본 논문에서는 생리신호를 이용한 감성인식의 정확도를 높이기 위한 개인화 방안에 대해 연구하였다. 이전연구 결과인 TDP(Time Dependent Parameters)를 이용한 감성인식방법은 자율신경계 반응을 4 단계로 세분화하여 감성인식의 정확도를 높일 수 있었다. 하지만 평균 정확도는 향상된 반면 개인별로 정확도의 개인차가 발생하였다. 본 연구는 개인차를 줄이기 위해서, 개인의 반응에 따라 감성인식을 위한 룰베이스가 변화하는 적응적 TDP 알고리즘을 개발하였다. 시각자극을 이용한 감성유발 실험결과를 분석하여 감성인식 개인차가 감소하였는지 확인하였다. 실험은 4 명을 대상으로 하였으며 한 명당 24번의 시각 자극을 제시하여 96개의 데이터가 수집되었다. 데이터는 자율신경계 반응과 주관적 감성을 측정하였나 TDP 를 이용한 분석과 적응적 TDP 분석방법으로 감성을 인식한 결과를 비교한 결과 평균 정확도는 증가하지 않았지만 전반적인 정확도 수준은 상승하는 것을 확인하였다. 그러므로 적응적 TDP를 이용할 경우 개인차를 줄일 수 있다는 것을 확인하였다.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2013.05a
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pp.287-288
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2013
현재 많은 사람들이 감성 인식에 대한 관심을 보이고 있다. 감성은 사람마다 다를 수 있어 모두를 만족시키기는 어렵기 때문에 다수의 사람들에게 공감을 얻는 것이 감성 인식의 목표이다. 영상에서의 감성 인식 방법은 영상의 여러 가지 특징을 이용하여 감성과 매칭하여 구현된다. 본 논문에서는 고바야시의 Image Scale을 참고하여 의류 영상에서 색상 특징을 이용한 감성 인식 시스템을 제안한다. 제안 방법은 고바야시의 Image Scale을 참고하여 색상 정보를 데이터화하고, 의류 영상에서 추출한 색상과 비교하여 감성 인식하는 것이다. 이를 통하여 의류 영상에서의 감성을 인식할 수 있으며, 시스템의 다양한 응용이 가능하다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2005.11a
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pp.385-388
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2005
감성이란 외부의 자극에 대해 직관적이고 반사적으로 발생하는 저절로 반응하는 현상이다. 감성은 살아온 사회$\cdot$문화적 배경에 따라 흑은 현재 상태에 따라서 다르게 나타난다. 하지만 다소 개인적인 차이가 있을 수 있을지라도 개인이 속한 사회에 따라서 비슷한 상황 아래서는 비슷한 유형의 반응이 나타난다. 현재 감성 인식을 위해서 개인의 행동이나 신체적인 표현을 이용한 감성 인식 연구가 진행 중이다. 이러한 방법은 감성을 표현하는 방식에서 개인차가 커지면 효용성이 떨어질 수밖에 없다. 우리가 거짓말 탐지기를 사용하는 것처럼 본 논문에서는 감정에 따라 달라지는 개인의 생체 신호를 이용해서 감성 인식을 하고자 한다. 이를 위해서 감성에 따른 여러 가지 생체 신호를 추출하고 감성 인식을 위한 생체 신호의 특징점을 파악하고 패턴분류를 하고자 한다.
Emotional awareness is the image of a person is represented by different tendencies. Currently, the emotion computing to objectively evaluate the emotion recognition research is being actively studied. However, existing emotional computing research has many problems to run. First, the non-objective in emotion recognition if it is inaccurate. Second, the correlation between the emotion recognition is unclear points. So to test the regularity of image sensitivity to the need of the present study is to control emotions in the computing system. In addition, the screen number of the emotion recognized for the purpose of this study, applying the method of objective image emotional computing system and compared with a similar degree of emotion of the person. The key features of the image emotional computing system calculates the emotion recognized as numbered digital form. And to study the background of emotion computing is a key advantage of the effect of the James A. Russell for digitization of emotion (Core Affect). Pleasure emotions about the core axis (X axis) of pleasure and displeasure, tension (Y-axis) axis of tension and relaxation of emotion, emotion is applied to the computing research. Emotional axis with associated representative sensibility very happy, excited, elated, happy, contentment, calm, relaxing, quiet, tired, helpless, depressed, sad, angry, stress, anxiety, pieces 16 of tense emotional separated by a sensibility ComputingIt applies. Course of the present study is to use the color of the color key elements of the image computing formula sensitivity, brightness, and saturation applied to the sensitivity property elements. Property and calculating the rate sensitivity factors are applied to the importance weight, measured by free-level sensitivity score (X-axis) and the tension (Y-axis). Emotion won again expanded on the basis of emotion crossed point, and included a representative selection in Sensibility size of the top five ranking representative of the main emotion. In addition, measuring the emotional image of a person with 16 representative emotional score, and separated by a representative of the top five senses. Compare the main representative of the main representatives of Emotion and Sensibility people aware of the sensitivity of the results to verify the similarity degree computing emotion emotional emotions depending on the number of representative matches. The emotional similarity computing results represent the average concordance rate of major sensitivity was 51%, representing 2.5 sensibilities were consistent with the person's emotion recognition. Similar measures were the degree of emotion computing calculation and emotion recognition in this study who were given the objective criteria of the sensitivity calculation. Future research will need to be maintained weight room and the study of the emotional equation of a higher concordance rate improved.
Emotion recognition is defined as that machines automatically recognize human emotions. Because the human emotions is very subjective, it is impossible to measure objectively. Therefore, the goal of emotion recognition is to obtain a measure that is agreed by as many people as possible. Emotion recognition in a image is implemented as the method that matches human emotions to the various features of the image. In the paper, we propose an emotion recognition system using color features of clothing image based on the Kobayashi's image scale. The proposed system stores colors of image scale into a database. And extracted major colors from a input clothing image are compared with those in the database. The proposed system can obtain three emotions maximally. In order to evaluate the system performance 70 observers are tested. The test results shows that recognized emotions of the proposed system are very similar to the observers emotions.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2003.11b
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pp.731-734
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2003
최근에 개인의 경험을 통해 얻어지는 외부의 물리적 자극에 대한 복합적인 감성을 측성 및 분석하여 공학적으로 처리함으로서 인간이 보다 편리하고 안락한 생활을 영위하도록 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 단일 색상기반의 색채 심리를 파악하는데 RGB 컬러정보를 분석하여 퍼지논리와 추론을 이용하여 감성을 인식하는 방법을 제안하였다. 제안된 감성인식 방법을 알슈울러와 해트왹(Alschuler and Hattwick)의 색상에 대한 감성 상태를 파악하는데 적용한 결과. 제안된 감성인식 방법이 효율적인 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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