• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.11a
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• pp.131-133
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• 2019

감정인식 기술은 인간과 인공지능이 감정적인 상호작용을 위하여 매우 중요한 기술이다. 얼굴영상 기반의 감정인식 연구는 가장 널리 진행되어 왔으나 우리는 표정에서 드러나지 않는 내면의 감정을 인식하기 위하여 뇌전도를 이용한 감정인식 기법을 제안한다. 먼저 2 초 구간의 뇌전도 신호에 대하여 time, frequency, time-frequency 영역에서 특징점을 추출하고 이를 3 개의 fully connected layer 로 구성되어 있는 regressor 를 이용하여 valence 정보를 추정한다. MAHNOB-HCI 데이터세트에 대한 실험결과에서 제안기법은 종래기법보다 낮은 오차를 보이며 감정의 변화를 실시간으로 인식하는 결과를 보인다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.21 no.2
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• pp.160-165
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• 2015

Traditional speech emotion recognition techniques recognize emotions using a general training model based on the voices of various people. These techniques can not consider personalized speech character exactly. Therefore, the recognized results are very different to each person. This paper proposes an adaptive speech emotion recognition framework made from user's' immediate feedback data using a prompted labeling technique for building a personal adaptive recognition model and applying it to each user in a mobile device environment. The proposed framework can recognize emotions from the building of a personalized recognition model. The proposed framework was evaluated to be better than the traditional research techniques from three comparative experiment. The proposed framework can be applied to healthcare, emotion monitoring and personalized service.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.16 no.5
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• pp.587-593
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• 2006

This paper is to present gesture analysis for human-robot interaction. Understanding human emotions through gesture is one of the necessary skills for the computers to interact intelligently with their human counterparts. Gesture analysis is consisted of several processes such as detecting of hand, extracting feature, and recognizing emotions. For efficient operation we used recognizing a gesture with HMM(Hidden Markov Model). We constructed a large gesture database, with which we verified our method. As a result, our method is successfully included and operated in a mobile system.

• Journal of Software Assessment and Valuation
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• v.17 no.2
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• pp.1-10
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• 2021

The ability to recognize human emotions by computer vision is a very important task, with many potential applications. Therefore the demand for emotion recognition using not only RGB images but also thermal images is increasing. Compared to RGB images, thermal images has the advantage of being less affected by lighting conditions but require a more sophisticated recognition method with low-resolution sources. In this paper, we propose a Divide and Conquer-based CNN training strategy to improve the performance of facial thermal image-based emotion recognition. The proposed method first trains to classify difficult-to-classify similar emotion classes into the same class group by confusion matrix analysis and then divides and solves the problem so that the emotion group classified into the same class group is recognized again as actual emotions. In experiments, the proposed method has improved accuracy in all the tests than when recognizing all the presented emotions with a single CNN model.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.158-159
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• 2019

본 논문에서는 심층 신경망을 기반으로 하는 감정 인식을 위해 스파이크 특성을 추출하는 기술을 제안한다. 기존의 심층 신경망을 이용한 감정 인식 기술은 대부분 MFCC를 특성 백터를 사용한다. 그러나 프레임 단위의 연산인 MFCC는 높은 시간 해상도를 확보하기 어려워 시간적 특성의 영향을 받는 감정 인식에 한계가 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 인간의 청각 필터를 모델링한 ERB에 따라 샘플 단위로 주파수의 특성을 나타내는 스파이크그램을 이용한 감정 인식 기술을 제안한다. 제안하는 방법이 감정 인식의 대표적 특성인 MFCC보다 높은 인식률을 제공하는 것을 확인하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.23 no.3
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• pp.235-241
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• 2004

This paper studied the pattern recognition algorithm and feature parameters for speaker and context independent emotion recognition. In this paper, KNN algorithm was used as the pattern matching technique for comparison, and also VQ and GMM were used for speaker and context independent recognition. The speech parameters used as the feature are pitch. energy, MFCC and their first and second derivatives. Experimental results showed that emotion recognizer using MFCC and its derivatives showed better performance than that using the pitch and energy parameters. For pattern recognition algorithm. GMM-based emotion recognizer was superior to KNN and VQ-based recognizer.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.1
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• pp.46-51
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• 2007

This paper is to present gesture analysis for human-robot interaction. Understanding human emotions through gesture is one of the necessary skills fo the computers to interact intelligently with their human counterparts. Gesture analysis is consisted of several processes such as detecting of hand, extracting feature, and recognizing emotions. For efficient operation we used recognizing a gesture with HMM(Hidden Markov Model). We constructed a large gesture database, with which we verified our method. As a result, our method is successfully included and operated in a mobile system.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.13 no.3
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• pp.371-376
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• 2003

In this paper, we proposes a method for recognizing the facial expressions using ICA(Independent Component Analysis)-factorial representation method. Facial expression recognition consists of two stages. First, a method of Feature extraction transforms the high dimensional face space into a low dimensional feature space using PCA(Principal Component Analysis). And then, the feature vectors are extracted by using ICA-factorial representation method. The second recognition stage is performed by using the Euclidean distance measure based KNN(K-Nearest Neighbor) algorithm. We constructed the facial expression database for six basic expressions(happiness, sadness, angry, surprise, fear, dislike) and obtained a better performance than previous works.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.520-522
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• 2013

스마트 폰의 확산으로 대화의 개념이 음성에서 텍스트로 확대 되고 있다. 방대하게 누적되고 있는 메신저의 텍스트 데이터로부터 유용한 정보들을 찾아 사용자에게 추천서비스를 제공할 수 있다. 이를 뒷받침 해주기 위해서는 텍스트 감정 인식이 중요하다. 기존에는 PMI기법과 감정키워드를 이용하여 감정을 분류 하였다. 그러나 특정단어로 감정을 분류하기 때문에 정확도가 낮았다. 본 논문에서는 복합색인어 기반 텍스트 감정 인식 기법을 제안한다. 문장에서 동사와 복합색인어를 추출하여 음운으로 분해한다. 그리고 스트링커널에서 벡터 값을 추출하여 기계학습 알고리즘(SVM)으로 4가지 감정(행복, 슬픔. 화남, 평범)으로 분류하는 방법이다. 동사와 감정에 영향을 주는 색인어를 추출하여 감정을 인식하는 기법으로 실험결과 정확도는 기존에 동사만 사용했을 때 보다 15%향상됨을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.558-561
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• 2010

컨텍스트폰은 사용자의 주변 상황을 실시간으로 수집하고 시각화하는 휴대전화이며 인간의 여섯 번째 감각 도구로써 신체의 일부가 되고 있다. 이에 따라 사용자에 특화된 상황 인지 기능을 지원하는 모바일 플랫폼 기술이 많이 연구되고 있다. 하지만 모바일 기기간의 상호작용이 아니라 사용자간의 소셜 인터랙션을 지원하는 모바일 플랫폼 연구는 미비하며 감정 등의 고수준 정보는 지원하지 않는다. 따라서 본 논문에서는 감정을 포함한 다양한 정보들을 지원하는 컨텍스트폰 플랫폼을 이용하여 사용자간의 감정을 공유 할 수 있는 컨텍스트폰에 대해 기술한다. 또한 사용자의 감정을 인식하기 위해 컨텍스트폰 플랫폼은 휴대전화 카메라를 이용하여 사용자의 얼굴이미지를 수집하고 감정인식기로 전달한다. 감정인식기는 사용자의 얼굴을 특징추출하여 패턴인식에 적용되는 분류분석 알고리즘을 통해 사용자의 감정을 알아내고 컨텍스트 서버를 매개체로 사용자간 감정을 전달하며 모바일 화면에 시각화한다.