본 논문에서는 감정인식 분야에서 가장 많이 사용되어지는 음성신호와 얼굴영상을 가지고 4개의(기쁨, 슬픔, 화남, 놀람) 감정으로 인식하고 각각 얻어진 감정인식 결과를 Multi modal 기법을 이용해서 이들의 감정을 융합한다. 이를 위해 얼굴영상을 이용한 감정인식에서는 주성분 분석(Principal Component Analysis)법을 이용해 특징벡터를 추출하고, 음성신호는 언어적 특성을 배재한 acoustic feature를 사용하였으며 이와 같이 추출된 특징들을 각각 신경망에 적용시켜 감정별로 패턴을 분류하였고, 인식된 결과는 감정표현 시스템에 작용하여 감정을 표현하였다.
경극은 중국의 전통극 중 하나이다. 경극의 영어 명칭은 'peking Opera'다. 경극의 "분장"은 희극에서 배우들이 얼굴에 하는 채색 화장을 가리킨다. 경극 배우들의 얼굴 분장을 '검보'라고 한다. 형태, 색채와 유형 면에서 특별한 양식을 갖춘다. 본 논문은 중국에 전하는 가면극의 외면적 표현 형태를 시각디자인 조형영역 분석을 통해 학문적 가치를 창출하는데 목적이 있다. 본 논문의 연구 영역은 경극의 유래, 색채, 형식적 측면에 대한 조형분석과 가면의 표현형식, 즉 표형기법, 색상구성, 형태구성, 역할특성 등의 구성형식을 조형적 분석 틀에 의해 분석하고자 한다. 가면 얼굴의 대표문양 분석을 통해 단순화 표현형식으로 작품을 만들어 연구하고자 한다. 분 논문의 의의는 중국 전통경극의 집중적 연구의 결과 추출을 통해 한국의 유사 전통탈춤과 비교하는 연구의 귀중한 자료로 예측되기에 본 연구를 진행하였다.
본 논문에서는 조명, 얼굴 개수 및 얼굴의 크기에 제한 받지 않고 복잡한 배경에서 얼굴 영역을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 3단계로 구성된다. 첫번째 단계는 입력 영상의 평균 그레이값을 계산하고 그 값이 임계치보다 작다면 히스토그램 균일화 작업을 수행한다. 두번째 단계에서는 입력 영상의 모자이크 이미지를 만들고 이 이미지에 대해 확장된 quartet을 만들고 실험을 통해 얻어진 규칙을 적용하여 대략적으로 얼굴의 후보 영역들을 추출한다. 이 작업은 모자이크 이미지를 구성하는 셀의 크기를 변화시킬 때마다 적용한다. 세번째 단계에서는 추출된 얼굴 후보 영역에 대해 Octet을 만들고 이 octet에 규칙을 적용하여 후보 영역에 대한 검증 작업을 수행한다. 세번째 과정에서 만들어진 모자이크 이미지는 두 번째 과정에서 얻어진 이미지보다 더 세밀하게 얼굴의 특징들을 표현하고 검증한다.
본 논문에서는 컬러 영상에서 얼굴을 추적하는 시스템을 구현하였다. 얼굴 추적은 영상 내에 존재하는 얼굴 영역을 컴퓨터의 기능을 이용하여 찾아내는 작업으로 로봇 시각 시스템 등에 필요한 기능이다. 그러나 입력되는 영상에 존재하는 피부색 범위 화소추출과 같은 단순한 수행으로는 얼굴 추적에 어려움이 있다. 피부색은 빛의 조건에 의해 다른 색으로 표현될 뿐 아니라 피부색은 얼굴 뿐 아니라 손과 발 등 다양한 곳에 존재하기 때문에 얼굴을 추적하기 위한 다른 조치가 필요하다. 본 논문에서는 피부색 추출을 위한 함수를 사용하되 효율 향상을 위한 조명 보정을 수행하였고 또 피부색 범위 내에서 추출된 피부색 블록에서 눈 코 입의 특징을 찾아 얼굴로 확정하는 전 과정을 수행하는 시스템을 구현하였다. 제안된 조명 보정은 피부색 추출에 초점을 맞추어 변형 sine 함수로 인간 시각에는 도움이 되지 않더라도 피부색 추출에는 약4% 정도의 개선을 보였으며, 얼굴의 특징들의 추출에는 다양한 색 공간에서 다양한 표현 값들을 증폭하거나 축소, 대비시킴으로서 얼굴 특징들을 추출되게 하여 얼굴로 판단하여 얼굴 추적을 하여, 얼굴이 잘 추적되게 하였다.
기존의 얼굴 정서자극을 이용한 정서 차원연구에서는 쾌불쾌차원(valence)과 각성차원(arousal)이라는 두 가지의 핵심정서(core affect)의 구조가 밝혀졌는데, 이러한 정서차원 구조가 일반적인 지, 그렇지 않다면 정서차원 인식에 영향을 미치는 요인은 무엇인지 파악할 필요가 있다. 본 연구에서는 얼굴 자극의 연령이 주요한 요인 중 하나라고 정하고, 6가지 정서 표현(화난, 역겨운, 두려운, 행복한, 중립적인, 슬픈)이 세 연령(청년, 장년, 노년)층에 차이가 있는지 살펴보았다. 기존 연구에서는 두 얼굴 자극의 유사성을 직접 물어보는 경우가 많았는데, 본 연구에서는 정서 간 유사성을 직접 측정하지 않고 두 가지 얼굴 자극이 함께 제시될 때 두 정서 표현이 같은지 다른지에 대한 판단을 하도록 하는 간접적인 측정을 하였다. 각 연령별 데이터를 다차원척도법으로 분석한 결과, 세 연령대 모두 화난-역겨운, 그리고 슬픈-역겨운 정서쌍이 유사성이 높았다. 연령간 차이로는 노년 정서자극에 대해서 위 두 쌍 외에 화난-슬픈, 화난-중립적인, 중립적인-슬픈, 역겨운-두려운의 정서쌍에 대해서도 유사성이 높음을 확인하였으며 이러한 경향은 나머지 두 연령대에서는 발견되지 않았다. 같은 정서 쌍에 대한 결과에서는 '슬픈'이 노년층에서만 정확도가 매우 낮았으며, 이는 슬픔을 표현하는 노년층의 얼굴 정서를 쉽게 구분하기 어렵다는 점을 시사한다. 본 연구는 두 얼굴 정서에 대해 직접적인 유사성을 묻는 것이 아닌, 정서 판단을 통해 간접적으로 정서 간 유사성을 유도하는 방법으로도 정서 차원 연구가 시사한다. 또한 여러 연령 별로 전반적으로는 쾌불쾌, 각성이라는 주요 정서 차원이 잘 드러나지만 노년층의 특정 정서 표현에 대한 인식이 다른 연령대의 정서 표현보다는 차이가 있을 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 실시간으로 입력되는 동영상으로부터 영상 내에 존재하는 사람의 얼굴 및 얼굴 특징점들을 자동으로 추출한 후, 추출된 정보를 이용하여 3차원 얼굴 모델의 표정을 실시간으로 제어함으로써 현실감 있는 얼굴 애니메이션 처리가 가능한 새로운 방법을 제시한다. 입력 영상의 각 프레임으로부터 얼굴을 효과적으로 추출하기 위해 기존에 일반적으로 사용되는 색상 공간을 이용한 파라미터 검출 방법에 대변되는 새로운 비파라미터 검출 방법을 제시하였다. 기존의 파라미터 검출 방법은 일반적으로 얼굴의 피부 색상분포를 가우지언 형태로 표현하며 특히 주변조명의 변화 및 배경 영상 등에 민감하게 반응하므로 정화한 영역의 검출을 위한 부가적 작업을 필요로 한다. 이러한 문제점을 효과적으로 해결하기 위하여 본 논문에서는 Hue와 Tint 색상 성분에 기반을 둔 새로운 스킨 색상 공간을 제시하고 모델의 분포특성을 직선 형식으로 표현하여 얼굴검출 시 발생되는 오류를 축소시킬 수 있었다. 또한, 검출된 얼굴 영역으로부터 정확한 얼굴특성 정보를 추출하기 위하여 각 특징영역에 대한 에지검색 결과와 얼굴의 비율 비를 적용하여 효과적으로 얼굴의 특징 영역을 검출하였다. 추출된 얼굴 특징점 변화 정보는 3차원 얼굴 모델의 실시간 표정 변화에 적용되며, 보다 실감 있는 얼굴 표정을 생성하기위하여 사람의 근육 정보와 근육의 움직이는 방법을 나타내는 Waters의 선형 근육 모델에 새로운 근육 정보들을 새롭게 추가함으로써 화장 적용하였다. 실험결과 제안된 방법을 이용하여 실시간으로 입력되는 대상의 얼굴표정을 3차원 얼굴 모델에 자연스럽게 표현할 수 있다.
본 논문은 거울 투영을 이용하여 2D의 감정인식 데이터베이스를 3D에 적용 가능하다는 것을 증명한다. 또한, 감정 확률을 이용하여 퍼지 모델링 기반의 얼굴표정을 생성하고, 표정을 움직이는 3가지 기본 움직임에 대한 퍼지이론을 적용하여 얼굴표현함수를 제안한다. 제안된 방법은 거울 투영을 통한 다중 이미지를 이용하여 2D에서 사용되는 감정인식에 대한 특징벡터를 3D에 적용한다. 이로 인해, 2D의 모델링 대상이 되는 실제 모델의 기본감정에 대한 비선형적인 얼굴표정을 퍼지를 기반으로 모델링한다. 그리고 얼굴표정을 표현하는데 기본 감정 5가지인 행복, 슬픔, 혐오, 화남, 놀람, 무서움으로 표현되며 기본 감정의 확률에 대해서 각 감정의 평균값을 사용하고 6가지 감정 확률을 이용하여 동적 얼굴표정을 생성한다. 제안된 방법을 3D 인간형 아바타에 적용하여 실제 모델의 표정 벡터와 비교 분석한다.
캐릭터의 자동 생성이란 영상처리 기법을 이용하여 사람의 얼굴에서 특징을 추출하고, 이 특징들을 기반으로 독특한 캐릭터를 자동으로 얻어내는 방법을 의미한다. 본 논문에서는 사람마다의 얼굴의 특성에 기반한 캐릭터를 자동으로 생성하기 위하여 얼굴의 각 구성요소들의 특징을 효과적으로 추출하기 위한 방법을 제시한다. 얼굴을 구성하는 각각의 요소들의 특징을 추출하고, 추출된 특징을 바탕으로 각 구성요소에 해당하는 데이터베이스를 검색하여 특징을 잘 표현할 수 있는 그림을 선택한다. 최종적으로 선택된 그림들은 원 이미지의 비율에 맞도록 재구성하여 얼굴 캐릭터를 생성한다.
본 논문은 이미지 조합형 캐릭터 생성 방법이 아닌 통제점 조절을 통한 얼굴 캐릭터 생성에 관한 것으로, 캐릭터로 표현 하고자 하는 얼굴 이미지를 바탕으로 얼굴외곽, 눈, 코, 입, 귀, 눈썹 형태에 맞추어 통제점을 조정하고, 통제점에 의해 조절되는 스플라인 곡선으로 얼굴 이미지를 단순화함으로써 다양한 형태의 캐릭터 이미지를 생성할 수 있다 얼굴이외의 헤어스타일과 몸, 기타 악세사리는 샘플 이미지 조합의 방법을 사용하였다.
얼굴 표정은 사람의 감정을 표현함과 동시에 그것을 이해할 수 있는 중요한 수단이다. 최근 이러한 얼굴 표정의 자동인식과 추적을 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 대략적인 얼굴영역을 설정하여 얼굴의 표정을 나타내는 표정요소들을 찾아낸 후, 각 요소의 특징점을 추출하고 추적하는 방법을 제시한다. 제안하는 시스템의 개요는 입력영상의 첫 프레임에서 얼굴영역 및 특징점을 찾고, 연속되는 프레임에서 반복적으로 이를 추적한다. 특징점 추출과 추적에는 템플릿 매칭과 Canny 경계선 검출기, Gabor 웨이블릿 변환을 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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