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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김경태 (Hankuk University of Foreign Studies) 최재영 (Hankuk University of Foreign Studies)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제20권 제8호
발행연도
2017.8
수록면
1,175 - 1,186 (12page)

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Human emotion recognition is one of the promising applications in the era of artificial super intelligence. Thus far, facial expression traits are considered to be the most widely used information cues for realizing automated emotion recognition. This paper proposes a novel facial expression recognition (FER) method that works well for recognizing emotion from image sequences. To this end, we develop the so-called weighted soft voting classification (WSVC) algorithm. In the proposed WSVC, a number of classifiers are first constructed using different and multiple feature representations. In next, multiple classifiers are used for generating the recognition result (namely, soft voting) of each face image within a face sequence, yielding multiple soft voting outputs. Finally, these soft voting outputs are combined through using a weighted combination to decide the emotion class (e.g., anger) of a given face sequence. The weights for combination are effectively determined by measuring the quality of each face image, namely "peak expression intensity" and "frontal-pose degree". To test the proposed WSVC, CK+ FER database was used to perform extensive and comparative experimentations. The feasibility of our WSVC algorithm has been successfully demonstrated by comparing recently developed FER algorithms.
#Emotion Recognition #Facial Expression Recognition #Weighted Soft Voting #Face Sequences #Combination Weights

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 개요
3. 오정렬된 얼굴영상 및 비얼굴영상 제거 방법
4. 가중 소프트 투표 분류 알고리즘
5. 실험환경 및 결과
6. 결론
REFERENCE

참고문헌 (46)

참고문헌 신청
[학술대회논문] - P. Michel / 2003 / Real Time Facial Expression Recognition in Video Using Support Vector Machines / Proceedings of the 5th International Conference on Multimodal Interfaces (Association for Computing Machinery) : 258 ~ 264 google schola [학술지(정기간행물)] - G. Sandbach / 2012 / Static and Dynamic 3D Facial Expression Recognition : A Comprehensive Survey / Image and Vision Computing 30 (10) : 683 ~ 697 google schola [학술지(정기간행물)] - S. Taheri / 2014 / Structure-Preserving Sparse Decomposition for Facial Expression Analysis / IEEE Transactions on Image Processing 23 (8) : 3590 ~ 3603 google schola [단행본] - Y.L. Tian / 2005 / Facial Expression Analysis, Handbook of Face Recognition / Springer : 247 ~ 276 google schola [단행본] - R.V. Yampolskiy / 2015 / Artificial Superintelligence:a Futuristic Approach / Chemical Rubber Company Press google schola

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