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저자정보
Minh Bao Nguyen-Khoa (Sejong University) Phung Xuan Huynh (Sejong University) Yong-Guk Kim (Sejong University)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2018 학술대회 발표 논문집
발행연도
2018.1
수록면
428 - 431 (4page)

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Human-computer interaction has become an attractive topic in both computer science and others. People are trying to improve the user interface design as well as the user experience to make things easier for users. Meanwhile, in computer science, many studies pay attention to detecting the facial expressions to help computers efficiently interact with users based on their emotions. In this paper, we propose a convolutional neural network model to detect people’s expression efficiently by using their facial images. The facial expression recognition has been around so long and yet most of the current approaches use hand-crafted features. In this study, we would like to propose a different approach, which is to leverage the feature learning power of convolutional neural networks to handle the task. For validation, the proposed model can reach the average accuracy of 94.2% on the GENKI4K database. Moreover, the model is kept simple and used to develop a demonstrative mobile camera application, which can automatically detect smiles and capture images in real-time.
#Smile detection #expression #deep learning

목차

Abstract
1. Introduction
2. Proposed method
3. Experiments
4. Conclusion
Reference

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