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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2011.4
- 수록면
- 175 - 178 (4page)
이용수
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얼굴 영상에서의 정서적 특징을 정확하게 분석하기 위하여 본 논문에서는 Active Shape Model과 Lucas-Kanade Optical flow를 기반으로 하는 특징 분석 방법을 제시한다. Facial Action Coding System에 근거하여 정서 특징이 분포하는 영역에 위치한 다수의 Landmark로 shape 모델을 구성하고 모델에서 각 Landmark를 중심으로 하는 윈도우 내부의 pixel에 대한 LK 기법을 통해 optical flow vector를 추출한다. 추출된 vector의 방향성 조합에 근거하여 shape 모델을 구성하고 있는 FAU을 복원할 수 있으며, FAU는 Bayesian Network 등 확률 기반 추론 기법의 활용을 통해 정서적 상태에 대한 추정이 가능하다.
목차
요약
1. 서론
2. 관련 선행 연구
3. ASM과 LK optical flow 연동 기반 정서특징 분석 기법 제안
4. 정서 특징 분석 및 인식 시뮬레이션
5. 결론 및 향후 고찰
참고문헌
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