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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제17권 제3호
발행연도
2007.6
수록면
322 - 327 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2007

생체 신호와 몸짓을 이용한 감정인식 방법
김호덕 ,  양현창 ,  심귀보 한국지능시스템학회 논문지 2007.06 학술저널
생체 신호와 몸짓을 이용한 감성인식 방법
김호덕 ,  양현창 ,  박창현 외 1명 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2007.04 학술대회자료

초록· 키워드

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심리학 분야의 연구자들은 Electroencephalographic(EEG)을 오래전부터 인간 두뇌의 활동을 측정 기록하는데 사용하였다. 과학이 발달함에 따라 점차적으로 인간의 두뇌에서 감정을 조절하는 기본적인 영역들이 밝혀지고 있다. 그래서 인간의 감정을 조절하는 인간의 두뇌 활동 영역들을 EEG를 이용하여 측정하였다. 손짓이나 고개의 움직임은 사람들 사이에 대화를 위한 인간의 몸 언어로 사용된다. 그리고 그것들의 인식은 컴퓨터와 인간 사이에 유용한 회화수단으로 매우 중요하다. 몸짓에 관한 연구들은 주로 영상을 통한 인식 방법이 주를 이루고 있다. 많은 연구자들의 기존 연구에서는 생체신호나 몸짓 중 한 가지만을 이용하여 감정인식 방법 연구를 하였다. 본 논문에서는 EEG 신호와 몸짓을 같이 사용해서 사람의 감정을 인식하였다. 그리고 인식의 대상자를 운전자라는 특정 대상자를 설정하고 실험을 하였다. 실험 결과 생체신호와 몸짓을 같이 사용한 실험의 인식률이 둘 중 한 가지만을 사용한 것보다 높은 인식률을 보였다. 생체신호와 몸짓들의 특징 신호들은 강화학습의 개념을 이용한 IFS(Interactive Feature Selection)를 이용하여 특징 선택을 하였다.
#생체신호(EEG) #몸짓 #감정인식 #Interactive Feature Selection(IFS)

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 실험 데이터 수집
3. 감정인식 방법
4. 감정 인식 실험
5. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
Kazuhiko , 2004 , Remarks on Emotion Recognition from Multi-Modal Bio-Potential Signal google schola R. W. Picard , 1997 , AFFECTIVE COMPUTING google schola 양현창 , 2006 , 감정 인식을 위한 Interactive feature selection(IFS) 알고리즘 , 한국지능시스템학회 논문지 16 (6) : 647 ~ 652 google schola Anna Caterina Merzagora , August2006 , Wavelet analysis for EEG feature extraction in deception detection google schola Elif Derya Ubeyli , August2006 , Fuzzy Similarity Index For Discrimination Of EEG Signals google schola

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