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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.12
- 수록면
- 1 - 10 (10page)
- DOI
- 10.29056/jsav.2021.12.01
이용수
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감정인식은 응용 분야의 다양성으로 많은 연구가 이루어지고 있는 기술이며, RGB 영상은 물론 열화상을이용한 감정인식의 필요성도 높아지고 있다. 열화상의 경우는 RGB 영상과 비교해 조명 문제에 거의 영향을받지 않는 장점이 있으나 낮은 해상도로 성능 높은 인식 기술을 필요로 한다. 본 논문에서는 얼굴 열화상 기반 감정인식의 성능을 높이기 위한 Divide and Conquer 기반의 CNN 학습전략을 제안하였다. 제안된 방법은먼저 분류가 어려운 유사 감정 클래스를 confusion matrix 분석을 통해 동일 클래스 군으로 분류하도록 학습시키고, 다음으로 동일 클래스 군으로 분류된 감정 군을 실제 감정으로 다시 인식하도록 문제를 나누어서 해결하는 방법을 사용하였다. 실험을 통하여, 제안된 학습전략이 제시된 모든 감정을 하나의 CNN 모델에서 인식하는 경우보다 모든 실험에서 높은 인식성능을 보이는 것을 확인하였다.
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참고문헌 (22)
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Chai M. Tyng / 2017 / The Influences of Emotion on Learning and Memory / Frontiers in Psychology 8:1~22
Sebastian Zepf / 2021 / Driver Emotion Recognition for Intelligent Vehicles / ACM Computing Surveys 53(3):1~30
Elaheh Yadegaridehkordi / 2019 / Affective computing in education: A systematic review and future research / Computers & Education 142:103649
Zhentao Liu / 2017 / A facial expression emotion recognition based human-robot interaction system / IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica 4(4):668~676
MarketsandMarkets / Emotion Detection and Recognition Market by Component (Solutions [Facial Expression Recognition, Speech & Voice Recognition] Services), Technology, Application Area, End User, Vertical, Region-Global Forecast to 2026
Sebastian Zepf / 2021 / Driver Emotion Recognition for Intelligent Vehicles / ACM Computing Surveys 53(3):1~30
Elaheh Yadegaridehkordi / 2019 / Affective computing in education: A systematic review and future research / Computers & Education 142:103649
Zhentao Liu / 2017 / A facial expression emotion recognition based human-robot interaction system / IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica 4(4):668~676
MarketsandMarkets / Emotion Detection and Recognition Market by Component (Solutions [Facial Expression Recognition, Speech & Voice Recognition] Services), Technology, Application Area, End User, Vertical, Region-Global Forecast to 2026
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