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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
윤여찬 (Jeju National University) 김수균 (Jeju National University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제27권 제9호(통권 제222호)
발행연도
2022.9
수록면
41 - 47 (7page)

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본 논문에서는 자동표정인식을 위하여 얼굴 이미지 배열의 가운데 이미지를 예측하는 새롭고 간단한 자기주도학습 방법을 제안한다. 자동표정인식은 딥러닝 모델을 통해 높은 성능을 달성할 수 있으나 일반적으로 큰 비용과 시간이 투자된 대용량의 데이터 세트가 필요하고, 데이터 세트의 크기와 알고리즘의 성능이 비례한다. 제안하는 방법은 추가적인 데이터 세트 구축 없이 기존의 데이터 세트를 활용하여 자기주도학습을 통해 얼굴의 잠재적인 심층표현방법을 학습하고 학습된 파라미터를 전이시켜 자동표정인식의 성능을 향상한다. 제안한 방법은 CK+와 AFEW 8.0 두 가지 데이터 세트에 대하여 높은 성능 향상을 보여주었고, 간단한 방법으로 큰 효과를 얻을 수 있음을 보여주었다.
#Facial Expression Recognition #Unsupervised-learning #Self-supervised Learning #Deep Learning #Artificial Intelligence #얼굴인식 #비교사학습 #자기주도학습 #딥러닝 #인공지능

목차

Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related works
Ⅲ. The Proposed Method
Ⅳ. Experimental Results
Ⅴ. Conclusions
REFERENCES

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