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본 연구에서는 자발적인 웃음과 인위적인 웃음을 변별하는 데 있어서 일반 사람들의 정확도와 컴퓨터를 이용한 분류 알고리즘의 정확도를 비교하였다. 실험참가자들은 단일 영상 판단 과제와 쌍비교 판단과제를 수행하였다. 단일 영상판단 과제는 웃음 영상을 한 장씩 제시하면서 이 영상의 웃음이 자발적인 것인지 인위적인 것인지를 판단하는 것이었으며, 쌍비교 판단과제는 동일한 사람에게서 얻은 두 종류의 웃음 영상을 동시에 제시하면서 자발적인 웃음 영상이 어떤 것인지 판단하는 것이었다. 분류 알고리즘의 정확도를 산출하기 위하여 웃음 영상 각각에서 8 종류의 얼굴 특성치들을 추출하였다. 약 50%의 영상을 사용하여 단계적 선형판별분석을 수행하였으며, 여기서 산출된 판별함수를 이용하여 나머지 영상을 분류하였다. 단일 영상에 대한 판단결과, 단계적 선형판별분석의 정확도가 사람들의 정확도보다 높았다. 쌍비교에 대한 판단결과도 단계적 선형판별분석의 정확도가 사람들의 정확도보다 높았다. 20명의 실험참가자 중 선형판별분석의 정확도를 넘어서는 사람은 없었다. 판별분석에 중요하게 사용된 얼굴 특성치는 눈머리의 각도로, 눈을 가늘게 뜬 정도를 나타낸다. Ekman의 FACS에 따르면, 이 특성치는 AU 6에 해당한다. 사람들의 정확도가 낮은 이유는 두 종류의 웃음을 구별할 때, 눈에 관한 정보를 충분히 사용하지 않았기 때문으로 추론되었다.
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Rinn, W. E. / 1984 / The neuropsychology of facial expression : A review of the neurological and psychological mechanisms for producing facial expressions / Psychological Bulletin 95:52~77
Schmidt, K. / 2006 / Movement differences between deliberate and spontaneous facial expressions: Zygomaticus major action in smiling / Journal of Nonverbal Behavior 30(1):37~52
Schmidt, K. L. / 2009 / Comparison of deliberate and spontaneous facial movement in smiles and eyebrow raises / Journal of Nonverval Behaviour 33:35~45
Skinner, M. / 1991 / Facial asymmetry in emotional expression : A meta-analysis of research / British Journal of Social Psychology 30:113~124
Tottenham, N. / 2002 / Categorization of facial expressions in children and adults: establishing a larger stimulus / Journal of Cognitive Neuroscience 14:S74
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