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논문 기본 정보

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저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제28권 12C호
발행연도
2003.12
수록면
1,200 - 1,208 (9page)

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비디오 데이터에 존재하는 감정을 처리하는 것은 지능적인 인간과 컴퓨터와의 상호작용을 위해서 매우 중요한 일이다. 이러한 감정을 추출하기 위해서는 비디오로부터 감정에 관련된 특징들을 검출하기 위한 컴퓨팅 모델을 구축하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 비디오 tut에 존재하는 저급 특징들의 확률적인 분포를 이용하여 감정 이벤트 발생에 관련된 통계학적인 모델을 제안한다. 즉, 비디오 셧의 기본적인 특징을 추출하고 그 특징을 통계적으로 모델화 하여 감정을 유발하는 셧을 찾아낸다. 비디오 셧의 특징으로는 칼라, 카메라 모션 및 tut 길이의 변화를 이용한다. 이러한 특징들을 EM(Expectation Maximization) 알고리즘을 이용하여 GMM(Gaussian Mixture Model)으로 모델링 하고, 감정과 시간과의 관계를 MLE(Maximum Likelihood Estimation)를 이용하여 시간에 따른 확률 분포 모델로 구성한다. 이런 두개의 통계적인 모델들을 융합하여 베이시안 분류법을 적용하여 비디오 데이터부터 감정에 관련된 셧을 찾아낸다.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 기존 연구

Ⅲ. 감정에 따른 특징 모델링

Ⅳ. 통계적 모델들을 이용한 베이시안 분류법

Ⅴ. 실험 결과 및 분석

Ⅵ. 결론

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