정서재활 바이오피드백을 위한 얼굴 영상 기반 정서인식 연구

고광은; 심귀보

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자료유형: 학술저널

저자정보: 고광은 (중앙대학교) 심귀보 (중앙대학교)

저널정보: 제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제16권 제10호

발행연도: 2010.10

수록면: 957 - 962 (6page)

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If we want to recognize the human’s emotion via the facial image, first of all, we need to extract the emotional features from the facial image by using a feature extraction algorithm. And we need to classify the emotional status by using pattern classification method. The AAM (Active Appearance Model) is a well-known method that can represent a non-rigid object, such as face, facial expression. The Bayesian Network is a probability based classifier that can represent the probabilistic relationships between a set of facial features. In this paper, our approach to facial feature extraction lies in the proposed feature extraction method based on combining AAM with FACS (Facial Action Coding System) for automatically modeling and extracting the facial emotional features. To recognize the facial emotion, we use the DBNs (Dynamic Bayesian Networks) for modeling and understanding the temporal phases of facial expressions in image sequences. The result of emotion recognition can be used to rehabilitate based on biofeedback for emotional disabled.

#facial emotion recognition facial feature extraction #active appearance model #facial action coding system #dynamic bayesian network

참고문헌 (11)

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1. [단행본] - P. Ekman / 1978 / Facial Action Coding System:A Technique for the Measurement of Facial Movement / Consulting Psychologists Press

2. [기타자료] - T. F. Cootes / 2004 / Statistical Models of Appearance for Computer Vision

3. [학술지(정기간행물)] - X. Xie / 2009 / Facial expression recognition based on shape and texture / Pattern Recognition 42 : 1003 ~ 1011

4. [학술지(정기간행물)] - G. Donato / 1999 / Classifying facial actions / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 21 (10) : 974 ~ 989

5. [학술대회논문] - E. Smith / 2001 / Computer Recognition of facial actions: a study of Co-articulation effects / Proceeding of Eighth Annual Joint Symposium on Neural Computation

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