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가버 웨이블릿 신경망 기반 적응 표정인식 시스템
Adaptive Facial Expression Recognition System based on Gabor Wavelet Neural Network

이상완   (한국과학기술원 전자전산학과UU0001375  ); 김대진   (한국과학기술원 인간친화 복지 로봇 시스템 연구센터UU0001375  ); 김용수   (대전대학교 컴퓨터 공학부UU0000411  ); 변증남   (한국과학기술원 전자전산학과UU0001375  );
  • 초록

    본 논문에서는 6개의 특징점을 이용하는 가버 웨이블릿 신경망 기반 적응 표정인식 시스템을 제안한다. 특징 추출부를 포함하는 초기 네트워크의 구성은 Levenberg-Marquardt 기반의 학습방법이 사용되며, 따라서 특징 추출부 결정에 있어서 경험적 요소를 배재시킬 수 있다. 또한 새로운 사용자에 대한 적응 네트워크를 구성하기 위해서 개선된 보상함수를 가지는 Q-학습과, 비지도 퍼지 신경망 모델을 사용하였다. Q-학습을 통해서는 개인 사용자에 대해 분리도가 좋은 특징벡터를 얻을 수 있는 가버필터 세트를 얻을 수 있으며, 퍼지 신경망을 통해서는 사용자의 얼굴변화에 맞게 인식기를 변화시킬 수 있다. 따라서 제안된 시스템은 사용자의 얼굴변화를 따라갈 수 있는 좋은 적응 성능을 보이고 있다.


    In this paper, adaptive Facial Emotional Recognition system based on Gabor Wavelet Neural Network, considering six feature Points in face image to extract specific features of facial expression, is proposed. Levenberg-Marquardt-based training methodology is used to formulate initial network, including feature extraction stage. Therefore, heuristics in determining feature extraction process can be excluded. Moreover, to make an adaptive network for new user, Q-learning which has enhanced reward function and unsupervised fuzzy neural network model are used. Q-learning enables the system to ge optimal Gabor filters' sets which are capable of obtaining separable features, and Fuzzy Neural Network enables it to adapt to the user's change. Therefore, proposed system has a good on-line adaptation capability, meaning that it can trace the change of user's face continuously.


  • 주제어

    적응 표정 인식 .   가버 웨이블릿 신경망 .   특징 추출부 학습 .   Q 학습 .   퍼지 신경망 모델.  

  • 참고문헌 (8)

    1. S.B. Gokturk, et aI., 'Model-Based Face Tracking for View-Independent Facial Expression Recognition', Proceedings of the Fifth IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition, pp. 272 - 278.,1998 
    2. B. Fasel, 'Multiscale Facial Expression Recognition using Convolutional Neural Networks.' Proceedings of the third Indian Conference on Computer Vision, Graphics and Image processin, 2002 
    3. Y. S. Kim, C. H. Ham and Y. S. Baek, 'A Fuzzy Neural Network Model Solving the Underutilization Problem' Journal of Korea Fuzzy Logic and Intelligent Systems Society, Vol. 11, pp. 354-3.58. 2001 
    4. A. Kapoor, Q. Yuan, R.W. Picard, 'Fully Automatic Upper Facial Action Recognition,' IEEE International Analysis and Modeling of Faces and Gestures, pp. 195 - 202., 1998 
    5. L. Franco, A. Treves, 'A Neural Network Facial Expression Recognition System using Unsupervised Local Processing,' Proceedings of the 2nd International Symposium on Image and Signal Processing and Analysis (ISPA 2001), pp. 628 - 632. ,2001 
    6. Gyu-Tae Park, 'A Study on Extraction of Emotion from Facial Image using Soft Computing Techniques', Ph.D Thesis, Dept. of Electrical Engineering and Computer Science, KAIST.1998 
    7. B. Fasel, 'Robust Facial Analysis using Convolutional Neural Networks,' Proceedings of the International Conference on Pattern Recognition, 2002 
    8. Yonsei University et aI., Systems for Recognizing and Synthesizing facial Expressions and Gestures, The Report of the Project supported by Ministry of Science and Technology, G17-A-06 
  • 이 논문을 인용한 문헌 (1)

    1. Lee, Jae Hwan ; Park, Jong Hwan 2014. "Security Analysis of Broadcast Encryption System Based on 2-Subset Difference Method" 방송공학회논문지 = Journal of broadcast engineering, 19(4): 502~509     

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  • 이상완 (1)

    1. 2005 "유비쿼터스 환경을 위한 하프미러형 인터페이스 시스템 개발과 응용" 제어·자동화·시스템공학 논문지 = Journal of control, automation and systems engineering 11 (12): 1020~1026    
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