본 논문은 얼굴의 표정 변화를 통해 감정을 분석하는 방법으로 조현병의 초기 증상을 스스로 인지할 수 있는 감정 트레이닝 프레임워크를 제안한다. 먼저, Microsoft의 Emotion API를 이용하여 캡처된 얼굴 표정의 사진으로부터 감정값을 얻고, 피크 분석 기반 표준편차로 시간에 따라 변화하는 얼굴 표정의 미묘한 차이를 인식해 감정 상태를 각각 분류한다. 그리하여 Ekman이 제안한 여섯 가지 기본 감정 상태에 반하는 감정들의 정서 및 표현능력이 결핍된 부분에 대해 분석하고, 그 값을 이미지 색상 변환 프레임워크에 통합시켜 사용자 스스로 감정의 변화를 쉽게 인지하고 트레이닝 할 수 있도록 하는 것이 최종목적이다.
본 연구는 얼굴자극의 검사단계 표정변화와 검사 지연시간, 그리고 배경변화가 얼굴재인에 미치는 효과를 검증하기 위해 수행되었다. 실험 1에서는 학습단계에서 부정 표정 얼굴을 학습하고 검사단계에서 동일한 얼굴의 부정 표정과 중성 표정얼굴에 대한 재인 검사가 실시되었다. 실험 2에서는 학습단계에서 부정 표정 얼굴을 학습하고 검사단계에서 부정 표정과 긍정 표정얼굴에 대한 재인 검사가 실시되었다. 실험 3에서는 학습단계에서 중성 표정 얼굴을 학습하고, 검사단계에서 부정 표정과 중성 표정 얼굴에 대한 재인 검사가 실시되었다. 세 실험 모두 참가자들은 즉시 검사와 지연 검사 조건에 할당되었고, 재인검사에서 목표 얼굴자극들은 배경이 일치 조건으로 또한 불일치 조건으로 제시되었다. 실험 1과 실험2 모두에서 부적 표정에 대한 재인율이 높았다. 실험 3에서 중성 표정에 대한 재인율이 높았다. 즉, 세 개실험 모두에서 표정 일치 효과가 나타났다. 학습단계에서 제시된 얼굴 표정의 정서와는 상관없이 검사단계에서 표정이 학습단계와 일치할 때 얼굴 재인율은 증가하였다. 또한 표정 변화에 따른 효과는 배경 변화에 따라 상이하게 나타났다. 본 연구 결과로 얼굴은 표정이 달라지면 기억하기 힘들며, 배경의 변화와 시간 지연에 따라 영향을 받는 다는 점을 확인하였다.
In this paper, we propose a framework that automatically suggests emotion using emotion analysis method based on facial expression change. We use Microsoft's Emotion API to calculate and analyze emotion values in facial expressions to recognize emotions that change over time. In this step, we use standard deviations based on peak analysis to measure and classify emotional changes. The difference between the classified emotion and the normal emotion is calculated, and the difference is used to recognize the emotion abnormality. We match user's emotions to relatively relaxed emotions using histograms and emotional meshes. As a result, we provide relaxed emotions to users through images. The proposed framework helps users to recognize emotional changes easily and to train their emotions through emotional relaxation.
본 연구는 인간발달 과정을 신경과학, 심리학, 운동학습, 근육 생리학 등의 행동과학 자료와 생체역학, 인체운동 분석, 운동조절 기반의 인지 동작치료 프로그램을 정서 행동장애 아동들에게 실시하여 표정에 따른 얼굴 움직임이 감정과 정서변화에 따라 어떤 특성을 갖는지를 표정 움직임의 변화로 정량화 하고자 하였다. 본 연구에서는 영상측정 및 키네마틱 분석의 정서 행동장애 아동의 표정변화를 중재 프로그램 피드백 자료로 활용하였고, 표정 변화를 통해 인지동작 치료프로그램 효과를 알 수 있었다. 또한 정서 및 행동치료의 영상분석과 키네마틱 분석의 정량적 데이터를 통하여 인간발달에 대한 융 복합적 측정 및 분석법을 적용하여 발달장애의 조기발견과 치료과정에 따른 데이터를 축적하는 것도 기대할 수 있었다. 따라서 본 연구의 결과는 아동뿐만이 아니라 자기표현이 부족한 장애와 노인, 환자에게도 확대 적용할 수 있을 것이다.
본 연구는 시각작업기억에 저장이 요구되는 얼굴 자극이 보유한 긍정적, 부정적 그리고 중립적 정서가 기억 정확성에 미치는 영향을 조사하였다. 참가자들은 유쾌, 불쾌 및 무표정의 세 가지 표정 유형 중 하나가 무선적으로 부여된 얼굴들의 표정을 기억한 후 잠시 후 제시된 검사 얼굴들에 대한 대조를 통해 기억항목과 검사항목 간 얼굴 표정의 변화 유무를 보고하였다. 얼굴 표정의 변화에 대한 탐지정확도를 측정한 결과 기억항목의 노출시간이 500ms이었을 경우, 긍정적 표정을 보유한 기억항목에 대한 변화탐지는 부정 및 중립 표정에 비해 상대적으로 정확했다. 반면에 노출시간이 1000ms로 연장되자 이러한 차이는 관찰되지 않았다. 이러한 결과는 긍정적 정서가 시각작업기억의 정확성을 향상시킬 수 있음을 의미하며, 특히 긍정적 정서에 의한 기억 촉진 효과는 기억 표상 형성에 있어서 요구되는 시간이 상대적으로 촉박한 경우에 나타남을 의미한다. 따라서 본 연구는 작업기억과 정서간의 관계를 규명하기 위하여 비교적 단순한 과제인 변화탐지과제를 사용하여 긍정적 정서가 시각작업기억 표상 형성의 효율성을 향상시킨다는 것을 발견했다는 점에서 중요한 시사점을 제공한다.
본 연구는, 발전하는 3D 애니메이션 영상산업의 캐릭터 개발과 관련하여, 심리변화를 중심으로 감정의 표현방법을 위한 캐릭터의 외형별 특징 분석에 대한 연구로, 2015년 픽사의 인사이드 아웃을 중심으로 심리의 시각적 형태를 위한 5명 캐릭터의 감성별 외형 특징을 대상으로 분석논문을 진행하였다. 이를 위해 선행연구로 인간의 심리적 범주의 변화를 심리학자 Paul Ekman과 Robert Plutchik의 기본감정을 연구배경으로 선택, 이를 바탕으로 애니메이션 인사이드아웃 속 사춘기 소녀의 심리요소를 대표하는 다섯 캐릭터의 외형적 특징 요소를 감성별 표정변화와 감성별 색상변화를 심리적 관점에서 접근, 시각적인 표현의 방식에 대하여 분석하였다. 본 연구는 3D 애니메이션 제작과 관련하여 감성 표현을 통한 캐릭터 설정에 필수적인 외형 특징 연구가 필요하다고 판단, 향후 애니메이션 제작을 위한 차별화된 캐릭터 설정 및 개발에 필요한 가이드라인을 제시하는 것에 본 연구의 목적과 의의를 두었다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권4호
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pp.26-34
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2024
Most human emotions are conveyed through facial expressions, which represent the predominant source of emotional data. This research investigates the impact of crowds on human emotions by analysing facial expressions. It examines how crowd behaviour, face recognition technology, and deep learning algorithms contribute to understanding the emotional change according to different level of crowd. The study identifies common emotions expressed during congestion, differences between crowded and less crowded areas, changes in facial expressions over time. The findings can inform urban planning and crowd event management by providing insights for developing coping mechanisms for affected individuals. However, limitations and challenges in using reliable facial expression analysis are also discussed, including age and context-related differences.
Facial expression was an important communication methods. In oriental medicine, according to the emotion the face has changed shape and difference occurs in physiology and pathology. To verify such a theory, we studied the correlation between emotional facial expressions and meridian and collateral flow. The facial region divided by meridian, outer brow was Gallbladder meridian, inner brow was Bladder meridian, medial canthus was Bladder meridian, lateral canthus was Gallbladder meridian, upper eyelid was Bladder meridian, lower eyelid was Stomach meridian, central cheeks was Stomach meridian, lateral cheeks was Small intestine meridian, upper and lower lips, lip corner, chin were Small and Large intestine meridian. Meridian and collateral associated with happiness was six. This proves happiness is a high importance on facial expression. Meridian and collateral associated with anger was five. Meridian and Collateral associated with fear and sadness was four. This shows fear and sadness are a low importance on facial expression than different emotion. Based on yang meridian which originally descending flow in the body, the ratio of anterograde and retrograde were happiness 3:4, angry 2:5, sadness 5:3, fear 4:1. Based on face of the meridian flow, the ratio of anterograde and retrograde were happiness 5:2, angry 3:4, sadness 3:5, fear 4:1. We found out that practical meridian and collateral flow change by emotion does not correspond to the expected meridian and collateral flow change by emotion.
이 논문은 실시간 변화가 가능한 동적 그래픽스를 기반하며, 인간의 감성적 인식을 위해서 이미지 영상을 다차원 데이터의 그래픽 요소로 조작하는 시각화 표현 기법으로 연구되었다. 이 구현의 중요한 사상은 사람의 얼굴 특징 점과 기존의 화상 인식 알고리즘을 바탕으로 획득한 모수 제어 값을 다차원 데이터에 대응시켜 그 변화하는 수축 표정에 따라 감성 표현의 가상 이미지를 생성하는 이미지그래픽으로 표현한다. 제안된 DyFIG 시스템은 감성적인 표현을 할 수 있는 얼굴 그래픽의 모듈을 제안하고 구현하며, 조작과 실험을 통해 감성 데이터 표현 기술과 기법이 실현 가능함을 보인다.
본 논문에서는 비등방성 특징 기반의 다익스트라 알고리즘(Dijkstra algorithm)을 이용한 효율적인 감성 완화 프레임워크를 제안한다. 감성을 완화시키는 것은 감성 분석만큼이나 중요하며, 사람의 우울함이나 외로움을 자동으로 완화시켜줄 수 있는 프레임워크로써 인간과 컴퓨터의 상호작용(HCI, Human-Computer Interaction)측면에서도 매우 중요한 의미를 갖는다. 본 논문에서는 1) 마이크로소프트의 Emotion API를 이용하여 얼굴 표정으로부터 변화하는 감정값을 계산하고, 2) 이 감정값의 차이를 이용하여 우울이나 외로움 같은 이상 감정을 인지한다. 3) 마지막으로, 감성 히스토그램과 비등방성 특성을 고려한 감정 메시 기반의 매칭 과정을 거침으로써 사용자에게 완화된 감성이 내포된 이미지들을 제시해준다. 본 논문에서 제안하는 기법은 얼굴 영상을 이용하여 사용자가 쉽게 감성의 변화를 인지하고, 완화된 감성으로 감정을 트레이닝 할 수 있는 시스템이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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