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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
이명오 (인하대학교) 윤의녕 (인하대학교) 고승현 (인하대학교) 조근식 (인하대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.46 No.12
발행연도
2019.12
수록면
1,241 - 1,248 (8page)
DOI
10.5626/JOK.2019.46.12.1241

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최근 얼굴 표정에서 감정을 인식하기 위한 문제에서 컨볼루션 신경망을 이용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 사람의 얼굴 표정에서 나타나는 감정을 인식하기 위해 사용하는 딥 컨볼루션 신경망의 모델 복잡도(Complexity) 문제점을 해결한 효율적인 컨볼루션 신경망을 제안한다. 본 논문에서는 모델의 복잡도를 줄이기 위해 그룹 컨볼루션, 깊이별 분리 컨볼루션을 사용하여 파라미터 수와 연산량을 감소시키고 특징 연결을 위한 Skip Connection과 Channel Attention을 사용하여 특징의 재사용성과 채널 정보를 강화하였다. 제안하는 모델의 학습 파라미터 개수는 0.39 M(Million), 0.41 M으로 기존 모델에 비해 4배 이상 적은 수의 파라미터를 사용하여 FER2013, RAF-single 데이터셋에서 각각 70.32%, 85.23%의 정확도를 달성하였다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안하는 모델
4. 실험
5. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (25)

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