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학술저널
저자정보
Seong-Gi Oh (Chung-Ang University) Chang-Young Jang (Chung-Ang University) Tae-Yong Kim (Chung-Ang University)
저널정보
중앙대학교 영상콘텐츠융합연구소 TECHART: Journal of Arts and Imaging Science TECHART: Journal of Arts and Imaging Science Vol.6 No.3
발행연도
2019.8
수록면
17 - 20 (4page)
DOI
10.15323/techart.2019.8.6.3.17

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In this paper, technical parts of our emotion recognition based Interactive Art are introduced. Simple multiclass SVM model based on ECOC designed for facial expression recognition. 4 methods by 2 features and 2 classifiers are tested for the best pipeline for real-time. 4 case’s accuracy after number of features(cell size) is tested but it has each appropriate rate instead of proportionality. Comparison of 2 vector features (HOG, LBP) for extracting facial features, HOG shows better accuracy. In other comparison of 2 classifier(ECOC, KNN), ECOC shows better accuracy. The fastest pipeline of 4 methods is HOG + ECOC with 60.368 calculation/s score and best accuracy(97.44%).
#Emotion Recognition #Image processing #Interactive art

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related work
3. Pipeline Design
4. Experiments and Results
5. Conclusion
References

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