표정별 가버 웨이블릿 주성분특징을 이용한실시간 표정 인식 시스템
- Authors
- 윤현섭; 한영준; 한헌수
- Issue Date
- 2009
- Publisher
- 한국지능시스템학회
- Keywords
- 표정 인식; 표정특징추출; 가버 웨이블릿; 주성분분석; Facial Expression Recognition; Expression Feature; Gabor Wavelet; PCA
- Citation
- 한국지능시스템학회 논문지, v.19, no.6, pp.821 - 827
- Journal Title
- 한국지능시스템학회 논문지
- Volume
- 19
- Number
- 6
- Start Page
- 821
- End Page
- 827
- URI
- http://scholarworks.bwise.kr/ssu/handle/2018.sw.ssu/15968
- ISSN
- 1976-9172
- Abstract
- 표정은 인간의 감정을 전달할 수 있는 중요한 수단으로 표정 인식은 감정상태를 알아낼 수 있는 효과적인 방법중 하나이다. 일반적인 표정 인식 시스템은 얼굴 표정을 표현하는 특징점을 찾고, 물리적인 해석 없이 특징을 추출한다. 하지만 특징점 추출은 많은 시간이 소요될 뿐 아니라 특징점의 정확한 위치를 추정하기 어렵다. 그리고 표정 인식 시스템을 실시간 임베디드 시스템에서 구현하기 위해서는 알고리즘을 간략화하고 자원 사용량을 줄일 필요가 있다. 본 논문에서 제안하는 실시간 표정 인식 시스템은 격자점 위치에서 얻어진 가버 웨이블릿(Gabor wavelet) 특징 기반 표정 공간을 설정하고, 각 표정 공간에서 얻어진 주성분을 신경망 분류기를 이용하여 얼굴 표정을 분류한다. 제안하는 실시간 표정 인식 시스템은 화남, 행복, 평온, 슬픔 그리고 놀람의 5가지 표정이 인식 가능하며, 다양한 실험에서 평균 10.25㎳의 수행시간, 그리고 87%∼93%의 인식 성능을 보였다.
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