관객의 감정 반응은 개별 관객들의 반응을 관측하여 판단할 수 있다. 영상 카메라를 이용한 시각적 데이터를 분석하여 활용하는 방법을 이용할 경우, 관객의 반응을 적은 비용으로 데이터를 추출하여 판단할 수 있는 것이 가능하다. 하지만, 영상 카메라를 이용할 경우 다수의 관객으로부터 발생하는 대규모의 영상 신호로부터 관객의 특징값들을 분석하여 반응을 판단하기 위한 방법과 시스템이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 관객의 영상 데이터를 신경회로망 기법을 이용하여 관객의 반응을 관측하여 판단하는 방법과 시스템을 제안하고, 기존의 관객석을 고정적인 영역으로 분할하여 데이터를 취합하여 분석하기 때문에 발생하는 문제를 개선하기 위해 얼굴 검출을 통해 자동적으로 관객 영역을 분할하는 방법을 제안한다. 또한 실험을 통해 기존의 고정적으로 관객 영역을 지정하는 방법에 비해 10.5 %(7.75의 Hit Ratio)의 성능향상이 있음을 확인하였다. 이를 통해 제안하는 방법이 실제 관객 반응을 판단하는데 더 적합하다는 것을 알 수 있다. 콘텐츠에 대한 관객의 감정 반응은 관객의 반응을 관측함으로써 결정될 수 있다. 영상 카메라로부터 시각 데이터를 분석하여 관객의 반응을 신속하고 경제적으로 감지하는 방법을 사용할 수 있다. 본 논문은 관객의 시각 데이터로부터 신경망을 통해 관객의 반응을 관측하고 정의하는 방법과 시스템을 제안한다. 또한 관객에 따라 적응하지 못한다는 한계를 지니는 고정 영역 지정 방법을 개선하기 위해 얼굴 검출을 통해 관객 반응 영역을 자동으로 검출하는 새로운 방법을 제안한다. 더불어 제안한 방법과 시스템의 유효성을 입증하기 위해 평가를 수행하였다. 제안된 방법은 고정 영역 지정 방법과 비교하여 10.5 % (7.75 hit ration)의 성능 향상을 보였다.

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