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컴퓨팅 디바이스에 의한 감정 인식 방법에 있어서,복수의 채널로부터 뇌 신호를 수신하는 단계;상기 수신한 뇌 신호의 아티팩트를 제거하여 필터링하는 전처리 단계;상기 필터링한 뇌 신호를 통계적인 방식으로 기 설정된 시간 구간별로 대표값을 추출하여 샘플링하는 단계;상기 시간 구간별로 샘플링한 뇌 신호를 2차원 배열 이미지로 변환하는 단계; 상기 2차원 배열 이미지를 그대로 사용하지 않고 상기 복수의 채널의 개수보다 적은 개수를 갖도록 상기 2차원 배열 이미지의 크기를 줄이는 단계; 및상기 크기를 줄인 2차원 배열 이미지를 기반으로 학습하여 생성한 감정 분류 모델을 이용하여 감정 상태를 분류하는 단계를 포함하며,상기 2차원 배열 이미지는 직사각형이며, 상기 2차원 배열 이미지의 일 방향으로는 시간의 변화에 따른 신호값에 대응하는 픽셀값이 연속하여 배치되고, 상기 2차원 배열 이미지의 상기 일 방향에 수직 방향으로는 상기 복수의 채널에 따른 신호값에 대응하는 픽셀값이 연속하여 배치되며,상기 2차원 배열 이미지의 크기를 줄이는 단계는 상기 2차원 배열 이미지의 특정 위치 또는 특정 영역에서 상기 복수의 채널에 따른 신호값에 대응하는 연속 배치된 픽셀값의 기울기를 변화시키며 상기 기울기를 높여서 상기 2차원 배열 이미지의 색차를 선명하게 하고 대비를 증가시키는 것을 특징으로 하는 감정 인식 방법
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제1항에 있어서,상기 뇌 신호를 수신하는 단계는,멀티미디어를 시청하는 피검사체의 신체의 일부에 상기 복수의 채널을 부착시키고, 뇌전도(Electroencephalography, EEG) 신호를 측정하는 것을 특징으로 하는 감정 인식 방법
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제1항에 있어서,상기 전처리 단계는,다변량의 신호를 통계적으로 독립적인 성분으로 분리하는 독립 성분 분석(Independent Component Analysis, ICA) 방식을 이용하여 상기 뇌 신호의 성분들을 선택적으로 분리하는 것을 것을 특징으로 하는 감정 인식 방법
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제1항에 있어서,상기 감정 분류 모델은 기 설정된 크기를 갖는 이미지를 입력으로 하고, 감정 값을 출력으로 하는 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 기반의 레이어로 구성되는 것을 특징으로 하는 감정 인식 방법
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복수의 채널로부터 뇌 신호를 수신하는 뇌 신호 수신부;상기 수신한 뇌 신호를 기 설정된 시간 구간별로 샘플링하는 샘플링부;상기 시간 구간별로 샘플링한 뇌 신호를 2차원 이미지로 변환하는 이미지 변환부; 복수의 채널로부터 뇌 신호를 수신하는 뇌 신호 수신부;상기 수신한 뇌 신호의 아티팩트를 제거하여 필터링하는 전처리부;상기 필터링한 뇌 신호를 통계적인 방식으로 기 설정된 시간 구간별로 대표값을 추출하여 샘플링하는 샘플링부;상기 시간 구간별로 샘플링한 뇌 신호를 2차원 배열 이미지로 변환하는 이미지 변환부; 상기 2차원 배열 이미지를 그대로 사용하지 않고 상기 복수의 채널의 개수보다 적은 개수를 갖도록 상기 2차원 배열 이미지의 크기를 줄이는 리사이징부; 및상기 크기를 줄인 2차원 배열 이미지를 기반으로 학습하여 생성한 감정 분류 모델을 이용하여 감정 상태를 분류하는 감정 분류부를 포함하며,상기 2차원 배열 이미지는 직사각형이며, 상기 2차원 배열 이미지의 일 방향으로는 시간의 변화에 따른 신호값에 대응하는 픽셀값이 연속하여 배치되고, 상기 2차원 배열 이미지의 상기 일 방향에 수직 방향으로는 상기 복수의 채널에 따른 신호값에 대응하는 픽셀값이 연속하여 배치되며,상기 리사이징부는 상기 2차원 배열 이미지의 특정 위치 또는 특정 영역에서 상기 복수의 채널에 따른 신호값에 대응하는 연속 배치된 픽셀값의 기울기를 변화시키며 상기 기울기를 높여서 상기 2차원 배열 이미지의 색차를 선명하게 하고 대비를 증가시키는 것을 특징으로 하는 감정 인식 장치
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제10항에 있어서,상기 뇌 신호 수신부는,멀티미디어를 시청하는 피검사체의 신체의 일부에 상기 복수의 채널을 부착시키고, 뇌전도(Electroencephalography, EEG) 신호를 측정하는 것을 특징으로 하는 감정 인식 장치
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제10항에 있어서,상기 전처리부는,다변량의 신호를 통계적으로 독립적인 성분으로 분리하는 독립 성분 분석(Independent Component Analysis, ICA) 방식을 이용하여 상기 뇌 신호의 성분들을 선택적으로 분리하는 것을 것을 특징으로 하는 감정 인식 장치
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제10항에 있어서,상기 감정 분류 모델은 기 설정된 크기를 갖는 이미지를 입력으로 하고, 감정 값을 출력으로 하는 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 기반의 레이어로 구성되는 것을 특징으로 하는 감정 인식 장치
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프로세서에 의해 실행 가능한 컴퓨터 프로그램 명령어들을 포함하는 비일시적(Non-Transitory) 컴퓨터 판독 가능한 매체에 기록되어 감정 인식을 위한 컴퓨터 프로그램으로서, 상기 컴퓨터 프로그램 명령어들이 컴퓨팅 디바이스의 프로세서에 의해 실행되는 경우에,복수의 채널로부터 뇌 신호를 수신하는 단계;상기 수신한 뇌 신호의 아티팩트를 제거하여 필터링하는 단계;상기 필터링한 뇌 신호를 통계적인 방식으로 기 설정된 시간 구간별로 대표값을 추출하여 샘플링하는 단계;상기 시간 구간별로 샘플링한 뇌 신호를 2차원 배열 이미지로 변환하는 단계; 상기 2차원 배열 이미지를 그대로 사용하지 않고 상기 복수의 채널의 개수보다 적은 개수를 갖도록 상기 2차원 배열 이미지의 크기를 줄이는 단계; 및상기 크기를 줄인 2차원 배열 이미지를 기반으로 학습하여 생성한 감정 분류 모델을 이용하여 감정 상태를 분류하는 단계를 포함한 동작들을 수행하며,상기 2차원 배열 이미지는 직사각형이며, 상기 2차원 배열 이미지의 일 방향으로는 시간의 변화에 따른 신호값에 대응하는 픽셀값이 연속하여 배치되고, 상기 2차원 배열 이미지의 상기 일 방향에 수직 방향으로는 상기 복수의 채널에 따른 신호값에 대응하는 픽셀값이 연속하여 배치되며,상기 2차원 배열 이미지의 크기를 줄이는 단계는 상기 2차원 배열 이미지의 특정 위치 또는 특정 영역에서 상기 복수의 채널에 따른 신호값에 대응하는 연속 배치된 픽셀값의 기울기를 변화시키며 상기 기울기를 높여서 상기 2차원 배열 이미지의 색차를 선명하게 하고 대비를 증가시키는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램
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