• 제목/요약/키워드: Spontaneous Facial Expression

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자발적 웃음과 인위적 웃음 간의 구분: 사람 대 컴퓨터 (Discrimination between spontaneous and posed smile: Humans versus computers)

  • 엄진섭;오형석;박미숙;손진훈
    • 감성과학
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    • 제16권1호
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    • pp.95-106
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    • 2013
  • 본 연구에서는 자발적인 웃음과 인위적인 웃음을 변별하는 데 있어서 일반 사람들의 정확도와 컴퓨터를 이용한 분류 알고리즘의 정확도를 비교하였다. 실험참가자들은 단일 영상 판단 과제와 쌍비교 판단과제를 수행하였다. 단일 영상판단 과제는 웃음 영상을 한 장씩 제시하면서 이 영상의 웃음이 자발적인 것인지 인위적인 것인지를 판단하는 것이었으며, 쌍비교 판단과제는 동일한 사람에게서 얻은 두 종류의 웃음 영상을 동시에 제시하면서 자발적인 웃음 영상이 어떤 것인지 판단하는 것이었다. 분류 알고리즘의 정확도를 산출하기 위하여 웃음 영상 각각에서 8 종류의 얼굴 특성치들을 추출하였다. 약 50%의 영상을 사용하여 단계적 선형판별분석을 수행하였으며, 여기서 산출된 판별함수를 이용하여 나머지 영상을 분류하였다. 단일 영상에 대한 판단결과, 단계적 선형판별분석의 정확도가 사람들의 정확도보다 높았다. 쌍비교에 대한 판단결과도 단계적 선형판별분석의 정확도가 사람들의 정확도보다 높았다. 20명의 실험참가자 중 선형판별분석의 정확도를 넘어서는 사람은 없었다. 판별분석에 중요하게 사용된 얼굴 특성치는 눈머리의 각도로, 눈을 가늘게 뜬 정도를 나타낸다. Ekman의 FACS에 따르면, 이 특성치는 AU 6에 해당한다. 사람들의 정확도가 낮은 이유는 두 종류의 웃음을 구별할 때, 눈에 관한 정보를 충분히 사용하지 않았기 때문으로 추론되었다.

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Micro-Expression Recognition Base on Optical Flow Features and Improved MobileNetV2

  • Xu, Wei;Zheng, Hao;Yang, Zhongxue;Yang, Yingjie
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제15권6호
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    • pp.1981-1995
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    • 2021
  • When a person tries to conceal emotions, real emotions will manifest themselves in the form of micro-expressions. Research on facial micro-expression recognition is still extremely challenging in the field of pattern recognition. This is because it is difficult to implement the best feature extraction method to cope with micro-expressions with small changes and short duration. Most methods are based on hand-crafted features to extract subtle facial movements. In this study, we introduce a method that incorporates optical flow and deep learning. First, we take out the onset frame and the apex frame from each video sequence. Then, the motion features between these two frames are extracted using the optical flow method. Finally, the features are inputted into an improved MobileNetV2 model, where SVM is applied to classify expressions. In order to evaluate the effectiveness of the method, we conduct experiments on the public spontaneous micro-expression database CASME II. Under the condition of applying the leave-one-subject-out cross-validation method, the recognition accuracy rate reaches 53.01%, and the F-score reaches 0.5231. The results show that the proposed method can significantly improve the micro-expression recognition performance.

노인성 구강-안면 이상운동증 환자 2례에 대한 증례보고 (The Clinical Observations of 2 Case of Senile Oro-facial Dyskinesia)

  • 나건호;신정철;위통순;류충열;조명래;채우석;윤여층;이동현
    • Journal of Acupuncture Research
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    • 제22권5호
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    • pp.183-193
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    • 2005
  • Objectives : The purpose of this case is to report the improvement after the acupuncture therapy and herbal medicine about two patients with senile oro-facial dyskinesia. Methods : We treated the patient with acupuncture therapy and herbal medicine by evaluating facial, lips, jaw and tongue expression of AIMS(Abnormal Involuntary Movement Scale) and clinical symptom progress. Results : We have recently experienced two cases of senile oro-facial dyskinesia. Two patients were improved significantly through the acupuncture therapy and herbal medicine, so we report it for the better treatment. Conclusion : Oro-facial dyskinesia is stereotyped movements, consisting of smacking and pursing of the lips, lateral deviation and protrusion of the tongue, and occasionally lateral deviation and protrusion of the jaw. Spontaneous oro-facial dyskinesias occur in the elderly and had been said to result from edentulousness. Oriental medical treatment for oro-facial dyskinesia resulted in satisfactory results by diminishing the symptoms progressively during the admission periods. More research of oro-facial dyskinesia is needed.

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