• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.476-483
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• 2014

본 논문은 국내 표정 연구에 적합한 얼굴 표정 이미지를 제작하는 것에 목적을 두었다. 이를 위해서 1980년대 태생의 한국인의 표준 형상에 FACS-Action Unit을 결합하여, KSFI(Korean Standard Facial Image) AU set를 제작하였다. KSFI의 객관성을 확보하기 위해 6가지 기본 감성(슬픔, 행복, 혐오, 공포, 화남, 놀람) 이미지를 제작하여, 감성 별 인식 정확률과 얼굴 요소의 감성인식 기여도를 평가하였다. 실험 결과, 정확률이 높은 행복, 놀람, 슬픔, 분노의 이미지의 경우 주로 눈과 입의 얼굴 요소를 통해 감성을 판단하였다. 이러한 연구 결과를 통해 본 연구에서는 표정 이미지의 AU 변경할 수 있는 KSFI 콘텐츠를 제안하였다. 향후 KSFI가 감성 인식률 향상에 기여할 수 있는 학습 콘텐츠로서의 역할을 할 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.536-539
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• 1999

In this paper we propose a 3D emotional expression method using a comic model for effective sign-language communications. Until now we have investigated to produce more realistic facial and emotional expression. When representing only emotional expression, however, a comic expression could be better than the real picture of a face. The comic face is a comic-style expression model in which almost components except the necessary parts like eyebrows, eyes, nose and mouth are discarded. We represent emotional expression using Action Units(AU) of Facial Action Coding System(FACS). Experimental results show a possibility that the proposed method could be used efficiently for sign-language image communications.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권33호
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• pp.383-402
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• 2013

본 연구에서는 감성 변화에 따라 나타나는 얼굴 표정에 대한 해부학적 접근방식으로 근육 체계에 의해서 부호화하는 얼굴 움직임 부호화 시스템(FACS, Facial Action Coding System)을 얼굴표정에 적용하고 이를 바탕으로 듀센스마일(Duchenne smile)을 가상 캐릭터에 적용하여 검증해 보고자 한다. 인간의 표정을 인식하는 방식이 동일하게 가상의 캐릭터에도 적용된다는 선행연구를 바탕으로 애니메이션, 게임 등의 캐릭터에 보다 사실적인 표정을 담을 수 있는 연구 방식을 제안하고자 한다. 실험을 위해 훈련된 연극전공 학생들에게 정서 유발 실험을 통해 듀센 스마일과 일반 스마일을 추출하였다. 추출된 표정을 바탕으로 얼굴 근육 데이터를 표집하여 입과 입술주변의 근육과 다른 부위의 얼굴 표정 빈도를 산출하여 얻어진 데이터를 가상 캐릭터에 적용해 보았다. 그 결과 미소 표정에서 근육의 움직임은 협골 대근육의 수축으로 인한 입술 끝이 상향운동을 하며 안륜근이 수축하며 뺨이 올라가고 눈의 아래쪽 외측 눈꺼풀이 올라가는 표정이 나타났다. 개방성과 관련된 입주변 근육(AU25, AU26, AU27)과 코주위 근육(AU9)이 함께 협골근과 광대근 주변 근육의 움직임이 표현되었다. 그중 듀센 미소는 협골 대근육과 안륜근이 동시에 움직이는 형태로 발생되었다. 이를 바탕으로 본인의 의지에 의해 수행 가능한 광대근육과 감성적 정서에 공감하여 웃음의 형태로 나타나는 안륜근을 구분하고 이를 가상의 캐릭터의 근육에 적용하여 인간의 표정과 가상의 캐릭터 표정이 서로 구분 가능한지를 설문을 통해 알아보고자 하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.929-932
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• 1998

In this paper we propose a method of representing emotional experessions and lip shapes for sign language communication using 3-dimensional model. At first we employ the action units (AU) of facial action coding system(FACS) to display all shapes. Then we define 11 basic lip shapes and sounding times of each components in a syllable in order to synthesize the lip shapes more precisely for korean characters. Experimental results show that the proposed method could be used efficiently for the sign language image communication between different languages.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.651-654
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• 1999

In this paper we propose an emotional expression method using a comic model and special marks for effective sign-language communications. Until now we have investigated to produce more realistic facial and emotional expression. When representing only emotional expression, however, a comic expression could be better than the real picture of a face. The comic face is a comic-style expression model in which almost components except the necessary parts like eyebrows, eyes, nose and mouth are discarded. In the comic model, we can use some special marks for the purpose of emphasizing various emotions. We represent emotional expression using Action Units(AU) of Facial Action Coding System(FACS) and define Special Unit(SU) for emphasizing the emotions. Experimental results show a possibility that the proposed method could be used efficiently for sign-language image communications.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권2호
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• pp.163-167
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• 2009

본 논문에서는 크게 2단계에 걸쳐 다양한 형태의 얼굴을 가진 2차원 애니메이션 상의 캐릭터 얼굴구성요소를 추출하고 표정을 분석한다. 첫 번째 단계에서는, 기존의 얼굴인식 및 표정인식 분야에서 이용되었던 동적메쉬모델을 간소화하여 캐릭터 얼굴에 적용하기 위한 최적의 표준 메쉬모델을 제작하고, 이 모델을 사용하여 얼굴구성요소의 위치 및 형태정보를 추출한다. 두 번째 단계에서는, 앞 단계에서 추출된 3가지 얼굴구성요소(눈썹, 눈, 입)를 사용하여 FACS(Facial Action Coding System)에 정의된 AU(Action Units) 44개 중 12개의 AU를 사용하여 캐릭터의 5까지 기본적인 얼굴 표정에 대해 분석 및 정의한다. 본 논문에서 정의한 AU로 기본적인 5가지 얼굴표정에 대해 표정분석 정확도를 측정하였고, 서로 다른 캐릭터에 실험함으로써 제안된 AU정의의 타당성을 제시한다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.537-544
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• 2020

본 논문에서는 FACS(Facial Action Coding System)에 기반을 둔 안드로이드 로봇 헤드의 개발을 통한 감정표현 방법을 제안한다. 안드로이드 로봇은 인간과 가까운 외모를 가진 로봇을 말하며, 인공 피부, 인공 근육을 가지고 있다. 감정 표현을 로봇으로 구현하기 위해서는 인공 근육의 개수와 배치를 정하여야 하는데 이를 위해 인간의 얼굴 움직임을 해부학적으로 분석하였다. FACS는 해부학을 기반으로 하여 표정을 만들 때의 얼굴의 움직임을 분석한 시스템이다. FACS에서는 표정은 AU(Action Unit)의 조합으로 만들어지며, 이 AU를 기반으로 로봇의 인공 근육의 수와 위치를 정하게 된다. 개발된 안드로이드 헤드는 30개의 인공 근육에 해당되는 모터와 와이어를 가지고 있으며, 표정 구현을 위한 인공 피부를 가지고 있다. 제한된 머리 공간에 많은 모터를 탑재하기 위해 spherical joint와 스프링을 이용하여 초소형 안구 모듈이 개발되었고, 와이어 경로의 효율적인 설계를 기반으로 30개의 모터가 배치되었다. 제작된 안드로이드 헤드는 30 자유도를 가지고 13개의 기본 감정 표현을 구현 가능하였고, 전시회에서 일반 관람객들을 대상으로 인식률을 평가 받았다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.562-567
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• 2009

얼굴 표정은 사람의 감정을 전달하는 핵심 메커니즘으로 이를 적절하게 활용할 경우 Robotics의 HRI(Human Robot Interface)와 같은 Human Computer Interaction에서 큰 역할을 수행할 수 있다. 이는 HCI(Human Computing Interface)에서 사용자의 감정 상태에 대응되는 다양한 반응을 유도할 수 있으며, 이를 통해 사람의 감정을 통해 로봇과 같은 서비스 에이전트가 사용자에게 제공할 적절한 서비스를 추론할 수 있도록 하는 핵심요소가 된다. 본 논문에서는 얼굴표정에서의 감정표현을 인식하기 위한 방법으로 FACS(Facial Action Coding System)와 AAM(Active Appearance Model)을 이용한 특징 추출과 Bayesian Network 기반 표정 추론 기법이 융합된 얼굴표정 인식 시스템의 개발에 대한 내용을 제시한다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.1-12
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• 2016

Digital imaging technology has developed into a state-of-the-art IT convergence, composite industry beyond the limits of the multimedia industry, especially in the field of smart object recognition, face - Application developed various techniques have been actively studied in conjunction with the phone. Recently, face recognition technology through the object recognition technology and evolved into intelligent video detection recognition technology, image recognition technology object detection recognition process applies to skills through is applied to the IP camera, the image object recognition technology with face recognition and active research have. In this paper, we first propose the necessary technical elements of the human factor technology trends and look at the human object recognition based spFACS (Smile Progress Facial Action Coding System) for detecting smiles study plan of the image recognition technology recognizes objects. Study scheme 1). ASM algorithm. By suggesting ways to effectively evaluate psychological research skills through the image object 2). By applying the result via the face recognition object to the tooth area it is detected in accordance with the recognized facial expression recognition of a person demonstrated the effect of extracting the feature points.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.340-342
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• 2021

흔히 DeepFake로 불리는 GAN 기술은 소스 영상과 타겟 이미지를 합성하여 타겟 이미지 내의 사람이 소스 영상에서 나타나도록 합성하는 기술이다. 이러한 GAN 기반 영상 합성 기술은 2018년을 기점으로 급격한 성장세를 보이며 다양한 산업에 접목되어지고 있으나 학습 모델을 얻는 데 걸리는 시간이 너무 오래 소요되고, 감정 표현을 인지하는 데 어려움이 있었다. 본 논문에서는 상기 두가지 문제를 해결하기 위해 Facial Action Coding System(FACS) 및 음성 합성 기술[4]을 적용한 가상 아바타 생성 방법에 대해 제안하고자 한다.