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저자정보
이지영 (고려대학교) 김지호 (고려대학교) 이은아 (한국국방연구원) 이홍철 (고려대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제21권 제2호(JKIIT, Vol.21, No.2)
발행연도
2023.2
수록면
9 - 17 (9page)
DOI
10.14801/jkiit.2023.21.2.9

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다양한 딥 러닝 기술의 발달은 여러 응용 분야에 적용되어 뛰어난 성과를 달성하고 있다. 이러한 일면에서, 사용자의 표정을 검출하여 적절한 피드백과 서비스를 제공하는데 기반이 되는 이미지 감성 분석에도 딥 러닝의 활용이 지속해서 시도되고 있다. 하지만 현실에서 생성되는 데이터는 지나치게 높은 해상도와 일관된 규격이 없는 특징을 가지며, 다른 객체가 포함되어 분류 결과 성능을 저하하는 문제들이 존재한다. 또한, 표정은 문화와 생김새에 영향을 받으나 기존 연구들에서 사용된 데이터는 대부분 서양인의 얼굴로 구성되어있다. 따라서 본 연구는 다양한 크기와 배경을 담고 있는 이미지에서도 얼굴 영역을 효과적으로 검출하는 딥 러닝 기반의 전처리 방법과 한국인의 여러 가지 표정 검출을 위한 강건한 딥 러닝 모델을 제안하고자 한다. 본 연구는 객체 검출 모델을 전이 학습하여 전처리 모델로 사용하고, K-EmotionNet을 분류 모델로 사용하여 한국인 감정인식을 위한 복합 영상 데이터 세트에서 정확도 84.37에 달하는 성능을 달성하였다.
#facial expression recognition #face detection #deep learning #computer vision #object detection

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 방법론
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

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