단계 ( S 622 ) 에서 전자 기기 ( 410 ) 는 단계 ( S 613 ) 에서 수신 된 얼굴 영상 에서 감정 정보 ( 이하 , ' 얼굴 감정 정보 ' 라 칭함 ) 를 추출 할 수 있 다 . 전자 기기 ( 410 ) 는 영상 을 기반 으로 얼굴 표정 으로부터 감정 종류 와 감정 강도 를 포함 한 얼굴 감정 정보 를 추출 할 수 있 다 . 얼굴 표정 은 눈썹 , 눈 , 코 , 입 , 피부 와 같 은 얼굴 요소 들 의 변형 이 일어날 때 발생 하 는 얼굴 근육 의 수축 에 의하 여 나타나 며 , 얼굴 표정 의 강도 는 얼굴 특징 의 기하학 적 변화 또는 근육 표현 의 밀도 에 따라서 결정 될 수 있 다 . 일례 로 , 전자 기기 ( 410 ) 는 표정 에 따른 특징 을 추출 하 기 위한 관심 영역 ( 예컨대 , 눈 영역 , 눈썹 영역 , 코 영역 , 입 영역 등 ) 을 추출 한 후 관심 영역 에서 특징 점 ( point ) 을 추출 하 고 특징 점 을 이용 하 여 일정 한 특징 값 을 결정 할 수 있 다 . 특징 값 은 특징 점 사이 의 거리 등 을 기반 으로 사람 의 표정 을 나타내 는 특정 한 수치 에 해당 한다 . 전자 기기 ( 410 ) 는 결정 한 특징 값 을 감정 감응 치 모델 에 적용 하 기 위하 여 영상 에 나타난 특징 값 에 대한 수치 의 정도 에 따라 일정 한 세기 값 을 결정 하 고 , 미리 마련 한 맵 핑 테이블 을 이용 하 여 각 특정 값 의 수치 에 매칭 하 는 일정 한 세기 값 을 결정 한다 . 맵 핑 테이블 은 감정 감응 치 모델 에 따라 사전 에 마련 된다 . 전자 기기 ( 410 ) 는 감정 감응 치 모델 과 세기 값 을 맵 핑 하 고 해당 세기 값 을 감정 감응 치 모델 에 적용 한 결과 에 따라 결정 한 감정 의 종류 와 강도 를 추출 할 수 있 다 . 상기 한 얼굴 감정 정보 를 추출 하 는 기술 은 예시 적 인 것 으로 이 에 한정 되 는 것 은 아니 며 , 이미 잘 알려진 다른 기술 들 을 이용 하 는 것 또한 가능 하 다 .