Active Shape Model을 이용한 외형기반 얼굴표정인식에 관한 연구
A Study on Appearance-Based Facial Expression Recognition Using Active Shape Model
1
조회
0
다운로드
0
인용
0
참고문헌
키워드
초록
본 논문에서는 ASM(Active Shape Model) 특징점(Landmark)을 이용하여 정밀한 얼굴영역을 획득하고, 외형기반 접근법으로 표정을 인식하는 방법에 대하여 제안한다. 외형기반 표정인식은 EHMM(Embedded Hidden Markov Model) 및 이진패턴 히스토그램 특징과 SVM(Support Vector Machine)을 사용하는 알고리즘으로 구성되며, 제안 방법의 성능평가는 공인 CK 데이터베이스와 JAFFE 데이터베이스를 이용하여 수행되었다. 더불어, 성능비교는 기존의 눈 거리 기반의 얼굴 정규화 방법과 비교를 통하여 수행되었고, 또한 ASM 전체 특징점 및 변형된 특징을SVM으로 인식하는 기하학적 표정인식 방법론과 성능비교를 수행하였다. 실험 결과, 제안 방법은 거리기반 얼굴정규화 영상을 사용한 방법보다CK 데이터베이스 및 JAFFE 데이터베이스 경우, 최대 6.39%와 7.98%의 성능향상을 보였다. 또한, 제안 방법은 기하학적 특징점을 사용한 방법보다 높은 인식 성능을 보였으며, 이로부터 제안하는 표정인식 방법의 효용성을 확인하였다.
Abstract
This paper introduces an appearance-based facial expression recognition method using ASM landmarks which is used to acquire a detailed face region. In particular, EHMM-based algorithm and SVM classifier with histogram feature are employed to appearance-based facial expression recognition, and performance evaluation of proposed method was performed with CK and JAFFE facial expression database. In addition, performance comparison was achieved through comparison with distance-based face normalization method and a geometric feature-based facial expression approach which employed geometrical features of ASM landmarks and SVM algorithm. As a result, the proposed method using ASM-based face normalization showed performance improvements of 6.39% and 7.98% compared to previous distance-based face normalization method for CK database and JAFFE database, respectively. Also, the proposed method showed higher performance compared to geometric feature-based facial expression approach, and we confirmed an effectiveness of proposed method.
참고문헌 (13)
- T. F. Cootes, "Active shape models - their training and application", Computer Vision and Image Understanding, 61, pp.38~59 (1995)
- T. F. Cootes, "Active appearance models", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 23(6), pp.681~685 (2001)
- T. S. Lee, "Image representation using 2D Gabor wavelets", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 18(10), pp.959~971 (1996)
- 윤현섭, "표정별 가버 웨이블릿 주성분특징을 이용한실시간 표정 인식 시스템", 한국지능시스템학회 논문지, 19(6), pp.821~827 (2009), 한국지능시스템학회
- C. Shan, "Facial Expression Recognition based on Local Binary Patterns: A Comprehensive Study", Image and Vision Computing, 27(6), pp.803~816 (2009)
- Taskeed Jabid, "Robust Facial Expression Recognition Based on Local Directional Pattern", ETRI Journal, 32(5), pp.784~794 (2010), 한국전자통신연구원
- 김동주, "얼굴 표정인식을 위한 2D-DCT 특징추출 방법", 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학, 3(3), pp.135~138 (2014), 한국정보처리학회[DOI]
- J. Cao, "Facial expression recognition based on LBP-EHMM", 2008 Congress on Image and Signal Processing, pp.371~375 (2008)
- X. Li, "A Remarkable Standard for Estimating he Performance of 3D Facial ExpressionFeatures", Neurocomputing, 82, pp.99~108 (2012)
- Robust real-time object detection,Technical Report Series, "P. Viola", Compaq Cambridge research Laboratory, ~, pp.CRL 2001 (2001), 01
- S. Milborrow, "The MUCT Landmarked Face Database", Proc. Pattern Recognition Association of South Africa (2010)
- T. Kanade, "Comprehensive Database for Facial Expression Analysis", IEEE International Conference Automatic Face Gesture Recognition, pp.46~53 (2000)
- M. J. Lyons, "Automatic Classification of Single Facial images", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 21(12), pp.357~1362 (1999)