• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.01a
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• pp.201-204
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• 2013

디지털 컨텐츠의 종류와 양이 폭발적으로 증가하면서 컨텐츠 선호도 투표는 강한 파급력을 지니게 되었다. 하지만 컨텐츠 소비자가 직접 투표를 해야 하는 현재의 방법은 사람들의 투표 참여율이 저조하며, 조작 위험성이 높다는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 컨텐츠 소비자의 얼굴 표정에 드러나는 감정을 인식함으로써 자동으로 컨텐츠 선호도를 추론하는 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 기존의 수동 컨텐츠 선호도 투표 시스템의 문제점인 컨텐츠 소비자의 부담감과 번거로움, 조작 위험성 등을 해소함으로써 보다 편리하고 효율적이며 신뢰도 높은 서비스를 제공하는 것을 목표로 한다. 따라서 본 논문에서는 컨텐츠 선호도 추론 시스템을 구축하기 위한 방법을 구체적으로 제안하고, 실험을 통하여 제안하는 시스템의 실용성과 효율성을 보인다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.21 no.8
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• pp.917-924
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• 2018

Recently, researches using LBP and SVM have been performed as one of the image - based methods for facial emotion recognition. LBP, introduced by Ojala et al., is widely used in the field of image recognition due to its high discrimination of objects, robustness to illumination change, and simple operation. In addition, CS(Center-Symmetric)-LBP was used as a modified form of LBP, which is widely used for face recognition. In this paper, we propose a method to detect four facial expressions such as expressionless, happiness, surprise, and anger using deep neural network. The validity of the proposed method is verified using accuracy. Based on the existing LBP feature parameters, it was confirmed that the method using the deep neural network is superior to the method using the Adaboost and SVM classifier.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.1160-1163
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• 2021

DOOH(Degital Out of Home) advertisement market is developing steadily, and the case of use is also increasing, In advertisement market, personalized services is actively being provided with technological development. On the other hand, personalized services are difficult to be provided in DOOH and are p rovided by only personal information, not feelings. This study aims to construct personalized DOOH se rvices by using AI facial expression recognition and suggesting a solution optimized for interaction bet ween user and services by providing healing and advertisement.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.20 no.2
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• pp.57-63
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• 2015

Compared to other emotion recognition technology, facial expression recognition technology has the merit of non-contact, non-enforceable and convenience. In order to apply to a psychological robot, vision technology must be able to quickly and accurately extract the face region in the previous step of facial expression recognition. In this paper, we remove the background from any image using the YCbCr skin color technology, and use Haar-like Feature technology for robust face detection. We got the result of improved processing speed and robust face detection by removing the background from the input image.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.10b
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• pp.175-180
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• 2006

In this paper, we develope a type of humanoid robot which can express its emotion against human actions. To interact with human, the developed robot has several abilities to express its emotion, which are verbal communication with human through voice/image recognition, motion tracking, and facial expression using fourteen Servo Motors. The proposed humanoid robot system consists of a control board designed with AVR90S8535 to control servor motors, a framework equipped with fourteen server motors and two CCD cameras, a personal computer to monitor its operations. The results of this research illustrate that our intelligent emotional humanoid robot is very intuitive and friendly so human can interact with the robot very easily.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.13 no.9
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• pp.825-831
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• 2007

In this paper, an interface between a human and a computer is presented. The human and computer interface(HCI) serves as another area of human and machine interfaces. Methods for the HCI we used are voice recognition and image recognition for detecting human's emotional feelings. The idea is that the computer can recognize the present emotional state of the human operator, and amuses him/her in various ways such as turning on musics, searching webs, and talking. For the image recognition process, the human face is captured, and eye and mouth are selected from the facial image for recognition. To train images of the mouth, we use the Hopfield Net. The results show 88%$\sim$92% recognition of the emotion. For the vocal recognition, neural network shows 80%$\sim$98% recognition of voice.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2000.11a
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• pp.189-193
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• 2000

표정인식 시스템을 구현하기 위해서는 어떠한 얼굴 특징점이 특정한 내적상태와 밀접한 관련이 있는가를 알아야한다. 이를 위해 MPEG-4 FDP 중 39개의 얼굴 특징점을 사용하여 쾌-불쾌 및 각성-수면의 내적상태와 얼굴 특징요소간의 상관관계를 분석하였다. 연극배우들의 다양한 표정연기 사진 150장으로부터, 5개의 필터 크기와 8개의 필터 방위로 구성된 Gator wavelet을 사용하여 39개의 특징점을 중심으로 영상처리 하였다. 이들 특징점의 필터 반응 값과 내적상태의 상관관계를 분석한 결과, 내적상태의 쾌-불쾌 차원은 주로 입과 눈썹 주변의 특징점과 밀접한 관련이 있었고, 각성-수면 차원은 주로 눈 주변의 특징점과 밀접한 관련이 있었다. 필터의 크기는 주로 저역 공간빈도 필터가 내적상태와 관련이 있었고, 필터의 방위는 주로 비스듬한 사선 방위가 내적상태와 관련이 있었다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1997.11a
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• pp.205-208
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• 1997

본 연구는 기하학적인 특징 추출을 기반으로 얼굴 영상에서 얼굴표정을 인식하는 방법을 제시한다. 얼굴표정은 3가지 그룹으로 제한한다(무표정, 기쁨, 놀람). 표정에 관련된 기본 특징들을 추출하기 위하여 얼굴표정정영상에서 눈높이, 눈폭, 입높이, 입폭을 추출하여 데이터를 분석한다. 분석결과로 눈높이, 입폭, 입높이가 표정을 분별하는 주요 특징으로 추출되었다. 각 표정별 눈높이, 입폭, 입높이가 표정을 분별하는 주요 특징으로 추출되었다. 각 표정별 눈높이, 입폭, 입높이의 평균과 표준편차를 구하여 표정별 표준 템플릿을 작성하였다. 표정인식 방법은 최소 근접 분류기(nearest neighbor classifier)를 사용하였다. 새로운 얼굴표정 영상과 표준 템플릿간의 유클리드 거리를 계산하여 새로운 표정에 대하여 83%인식률을 얻었다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.1 no.1
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• pp.41-58
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• 1998

얼굴표정과 내적상태의 관계 모형을 수립하기 위한 기초 자료로서 얼굴표정과 내적상태의 대응 관계를 조사하였다. 심리적으로 최소유의미거리에 있는 두 내적상태는 서로 구별되는 얼굴표정으로 대응된다는 것을 확인함으로써 얼굴표정과 내적상태의 일대일 대응 관계가 성립한다는 것을 발견하였다. 얼굴표정 차원값과 내적상태 차원값의 관계 구조를 파악하기 위하여 중다희귀분석 및 정준상관분석을 실시한 결과, 쾌-불쾌는 입의 너비에 의해서 각성-수면은 눈과 입이 열린 정도에 의해서 얼굴표정에 민감하게 반영되는 것으로 나타났다. 얼굴표정 차원 열 두 개가 내적상태 차원상의 변화를 설명하는 정도는 50%내외였다. 선형모형이 이처럼 높은 예측력을 갖는다는 것은 이 두 변수 사이에 비교적 단순한 수리적 대응 구조가 존재한다는 것을 암시한다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2002.05a
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• pp.342-347
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• 2002

한국인 20대 여성 얼굴을 대표하는 30개 얼굴의 감성 형용사 평정을 통해 아름다운 얼굴의 감성 특징을 파악하였다. 얼굴 감성을 나타내는 14개 형용사 평정에 대해 주성분 분석을 실시한 결과 얼굴 감성은 샤프 요인과 소프트 요인으로 나뉘며, 사람들이 소프트한 느낌보다 샤프한 느낌을 지닌 얼굴을 더 아름답다고 느끼는 것으로 나타났다. 아름다운 얼굴의 감성 특징 검증을 위해 얼굴 합성법을 이용하여 합성한 이미지에 대해 얼굴 미모와 감성 형용사 평정을 실시하였다. '상위 평균' 이미지는 '전체 평균' 이미지보다, 전체 평균과 상위 평균의 얼굴 특징 차이를 50% 과장한 '상위+50' 이미지는 '상위 평균' 이미지보다 유의미하게 더 아름다운 것으로 평정되었다. 합성 얼굴의 감성 평정 결과 '전체 평균' 이미지는 소프트 감성에서 높은 평정을 받았으며, '상위 평균' 이미지는 샤프 감성, '상위150'이미지는 두 감성 요인을 모두 지니는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 샤프 혹은 소프트 중 하나의 감성 요인이 두드러진 얼굴보다 두 가지 감성 요인 모두에서 높은 평정을 받은 얼굴을 더욱 아름답다고 지각하는 것을 암시한다.