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자료유형
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한국인지과학회 인지과학 인지과학 제12권 제1·2호
발행연도
2001.6
수록면
77 - 89 (13page)

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얼굴 특징점의 지각적 위계구조를 반영한 표정인식 신경망 모형을 설계하였다. 입력자료는 MPEG-4 SNHC (Synthetic/Natural Hybrid Coding)의 얼굴 정의 파라미터(FDP) 중 39개 특징점 각각에 대해, 150장의 표정연기 사진을 5개의 크기와 8개의 방위를 갖는 Gabor 필터로 분석한 값이었다. 표정영상에 대한 감정상태 평정 값과 39개 특징점의 필터 반응 값을 중다 회귀분석한 결과, 감정상태의 쾌-불쾌 차원은 주로 입과 눈썹 주변의 특징점과 밀접한 관련이 있었고, 각성-수면 차원은 주로 눈 주변의 특징점과 밀접한 관련이 있었다. 필터의 크기는 주호 저역 공간 주파수 필터와 감정상태가 관련이 있었고, 필터의 방위는 주로 비스듬한 사선 방위와 감정상태가 관련이 있었다. 이를 기초로 표정인식 신경망을 최적화한 결과, 원래 1560개(39×5×8) 입력요소를 400개(25×2×8) 업력요소로 줄일 수 있었다. 표정인식 신경망의 최적화 결과를 사람의 감정상태 평정과 비교하여 볼 때, 쾌-불쾌 차원에서는 0.886의 상관관계가 있었고, 각성-수면 차원에서는 0,631의 상관관계가 있었다. 표정인석 신경망의 최적화 모형을 기쁨, 슬픔, 놀람, 공포, 분노, 혐오 등의 6가지 기본 정서 범주에 대응한 결과 74%의 인식률을 얻었다. 이러한 결과는 사람의 표정인식 원리를 이용하면 작은양의 정보로도 최적화된 표정인식 시스템을 구현함 수 있다는 점을 시사한다.
#표정인식 #특징점 #감정상태 #신경망 #Gabor 필터 #MPEG-4

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 표정인식을 위한 특징점의 선정 및 Gabor wavelet 변환
3. 표정인식 신경망의 최적화
4. 종합 논의
참고문헌

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