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계산부에서 이미지 시퀀스를 이용한 사용자의 정서적 상황(affecttive situation)의 학습을 통해 모션 구성 요소(motion component), 동기 구성 요소(motivation component) 및 적응 구성 요소(adaptation component)를 계산하는 단계;모델링부에서 상기 계산된 모션 구성 요소, 동기 구성 요소 및 적응 구성 요소에 기초하여 밸런스(valence) 모델과 어라우절(arousal) 모델을 모델링하는 단계; 및생성부에서 상기 모델링된 밸런스 모델과 어라우절 모델에 의해 감정 공간 상에 표현되는 정서적 상황에 기초하여 정서 커브를 생성하는 단계를 포함하는 감정 추정 방법
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제1항에 있어서,상기 계산하는 단계는상기 이미지 시퀀스에 대하여, 옵티컬 플로우(optical flow) 추정을 사용하여 인접한 프레임 사이의 정서적 대상의 모션을 특성화하고 정량화함으로써, 상기 모션 구성 요소를 계산하는 것을 특징으로 하는 감정 추정 방법
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제1항에 있어서,상기 계산하는 단계는상기 이미지 시퀀스의 각 이미지 프레임에서 추정된 모션 활동성과 상기 사용자의 몸에 부착된 가속도계에 의해 수집된 가속도계 데이터를 이용하여 모션 잡음을 제거함으로써, 상기 모션 구성 요소를 계산하는 것을 특징으로 하는 감정 추정 방법
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제1항에 있어서,상기 계산하는 단계는상기 이미지 시퀀스의 이미지 프레임에서 사용자의 관심 대상에 대응하는 돌출 영역을 획득하고, 상기 획득된 돌출 영역에 기초하여 상기 동기 구성 요소를 계산하는 것을 특징으로 하는 감정 추정 방법
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제4항에 있어서,상기 계산하는 단계는상기 이미지 시퀀스의 이미지 프레임에서 상기 관심 대상에 대한 주변 일정 영역의 옵티컬 플로우를 이용한 발산 및 회전을 계산함으로써, 상기 동기 구성 요소를 계산하는 것을 특징으로 하는 감정 추정 방법
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제1항에 있어서,상기 계산하는 단계는시간에 따라 변하는 상기 이미지 시퀀스의 현재 프레임까지 누적된 정서적 상황의 누적 합계인 정서적 상황 길이에 기초하여 상기 적응 구성 요소를 계산하는 것을 특징으로 하는 감정 추정 방법
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제1항에 있어서,상기 모델링하는 단계는상기 계산된 모션 구성 요소와 적응 구성 요소를 이용하여 상기 어라우절 모델을 모델링하는 것을 특징으로 하는 감정 추정 방법
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제1항에 있어서,상기 모델링하는 단계는상기 어라우절 모델과 상기 동기 구성 요소를 이용하여 상기 밸런스 모델을 모델링하는 것을 특징으로 하는 감정 추정 방법
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모델링부에서 이미지 시퀀스를 이용한 사용자의 행동에 기반하여 밸런스(valence) 모델과 어라우절(arousal) 모델을 모델링하는 단계; 생성부에서 상기 모델링된 밸런스 모델과 어라우절 모델에 의해 감정 공간 상에 표현되는 정서적 상황에 기초하여 정서 커브를 생성하는 단계; 및추정부에서 상기 정서 커브를 이용하여 상기 사용자의 감정 값을 추정하는 단계를 포함하고,상기 모델링하는 단계는상기 사용자의 행동에 기반하여 모션 구성 요소(motion component), 동기 구성 요소(motivation component) 및 적응 구성 요소(adaptation component)를 계산하는 단계; 및상기 계산된 모션 구성 요소, 동기 구성 요소 및 적응 구성 요소에 기초하여 상기 밸런스(valence) 모델과 상기 어라우절(arousal) 모델을 모델링하는 단계를 포함하는 감정 추정 방법
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이미지 시퀀스를 이용한 사용자의 정서적 상황(affecttive situation)의 학습을 통해 모션 구성 요소(motion component), 동기 구성 요소(motivation component) 및 적응 구성 요소(adaptation component)를 계산하는 계산부;상기 계산된 모션 구성 요소, 동기 구성 요소 및 적응 구성 요소에 기초하여 밸런스(valence) 모델과 어라우절(arousal) 모델을 모델링하는 모델링부; 및상기 모델링된 밸런스 모델과 어라우절 모델에 의해 감정 공간 상에 표현되는 정서적 상황에 기초하여 정서 커브를 생성하는 생성부를 포함하는 감정 추정 시스템
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제12항에 있어서,상기 계산부는상기 이미지 시퀀스에 대하여, 옵티컬 플로우(optical flow) 추정을 사용하여 인접한 프레임 사이의 정서적 대상의 모션을 특성화하고 정량화함으로써, 상기 모션 구성 요소를 계산하는 것을 특징으로 하는 감정 추정 시스템
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제12항에 있어서,상기 계산부는상기 이미지 시퀀스의 각 이미지 프레임에서 추정된 모션 활동성과 상기 사용자의 몸에 부착된 가속도계에 의해 수집된 가속도계 데이터를 이용하여 모션 잡음을 제거함으로써, 상기 모션 구성 요소를 계산하는 것을 특징으로 하는 감정 추정 시스템
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제12항에 있어서,상기 계산부는상기 이미지 시퀀스의 이미지 프레임에서 사용자의 관심 대상에 대응하는 돌출 영역을 획득하고, 상기 획득된 돌출 영역에 기초하여 상기 동기 구성 요소를 계산하는 것을 특징으로 하는 감정 추정 시스템
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제15항에 있어서,상기 계산부는상기 이미지 시퀀스의 이미지 프레임에서 상기 관심 대상에 대한 주변 일정 영역의 옵티컬 플로우를 이용한 발산 및 회전을 계산함으로써, 상기 동기 구성 요소를 계산하는 것을 특징으로 하는 감정 추정 시스템
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제12항에 있어서,상기 계산부는시간에 따라 변하는 상기 이미지 시퀀스의 현재 프레임까지 누적된 정서적 상황의 누적 합계인 정서적 상황 길이에 기초하여 상기 적응 구성 요소를 계산하는 것을 특징으로 하는 감정 추정 시스템
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제12항에 있어서,상기 모델링부는상기 계산된 모션 구성 요소와 적응 구성 요소를 이용하여 상기 어라우절 모델을 모델링하는 것을 특징으로 하는 감정 추정 시스템
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제12항에 있어서,상기 모델링부는상기 어라우절 모델과 상기 동기 구성 요소를 이용하여 상기 밸런스 모델을 모델링하는 것을 특징으로 하는 감정 추정 시스템
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이미지 시퀀스를 이용한 사용자의 행동에 기반하여 밸런스(valence) 모델과 어라우절(arousal) 모델을 모델링하는 모델링부;상기 모델링된 밸런스 모델과 어라우절 모델에 의해 감정 공간 상에 표현되는 정서적 상황에 기초하여 정서 커브를 생성하는 생성부; 및상기 정서 커브를 이용하여 상기 사용자의 감정 값을 추정하는 추정부를 포함하고,상기 모델링부는상기 사용자의 행동에 기반하여 모션 구성 요소(motion component), 동기 구성 요소(motivation component) 및 적응 구성 요소(adaptation component)를 계산하고, 상기 계산된 모션 구성 요소, 동기 구성 요소 및 적응 구성 요소에 기초하여 밸런스(valence) 모델과 어라우절(arousal) 모델을 모델링하는 감정 추정 시스템
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