로봇의 표정 기반 연속적 정서 인식 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치

A-V 2축 정서 모델과 선형 회귀로 표정 정서를 인식하는 방법

본 기술은 인간 표정 영상을 그레이 스케일 벡터화하고 PCA를 통해 차원 축소한 뒤, 선형 회귀분석으로 A-V 정서 모델의 각성 및 쾌 값을 수치적으로 계산합니다.

기존의 정서 분류 방식은 불연속적이고 범주화된 기본 정서만 인식하며, 얼굴 추적 실패나 인식 오류로 인해 연속적인 인간-로봇 상호작용에 한계가 있습니다.

본 기술은 PCA와 선형 회귀모델을 결합하여 연속적인 영상 프레임으로부터 A-V 정서 공간의 좌표 값을 수치적으로 실시간 추정합니다.

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Key Features:

• 정서별 영상과 얼굴 표정의 A값·V값 정서 상태를 저장하는 데이터 베이스를 구축하는 단계
• 데이터 베이스에 저장된 각 정서별 영상들의 눈·입 영역을 벡터화하고 평균벡터를 구하며 전처리하는 단계
• 전처리된 각 정서별 영상들의 분포를 바탕으로 주성분 분석을 통해 독립 변수를 계산하는 단계
• 계산된 독립 변수로 선형 회귀식을 학습하고 입력 영상을 적용하여 정서 상태의 값을 계산하는 단계

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