Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference (한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집)

The Korean Institute of Broadcast and Media Engineers (한국방송∙미디어공학회)
권호 표지

Convolutional Neural Networks for Facial Expression Recognition

얼굴 표정 인식을 위한 Convolutional Neural Networks

  • Choi, In-Kyu (Department of Electronic Engineering, Kwangwoon University) ;
  • Song, Hyok (Korea Electronics Technology Institute) ;
  • Yoo, Jisang (Department of Electronic Engineering, Kwangwoon University)
  • 최인규 (광운대학교 전자공학과) ;
  • 송혁 (한국전자부품연구원) ;
  • 유지상 (광운대학교 전자공학과)
  • Published : 2016.11.04
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Abstract

본 논문에서는 딥러닝 기술 중의 하나인 CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 얼굴 표정 인식 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 획득한 여섯 가지 주요 표정의 얼굴영상들을 학습 데이터로 이용할 때 분류 성능을 저해시키는 과적합(over-fitting) 문제를 해결하기 위해서 데이터 증대 기법(data augmentation)을 적용한다. 또한 기존의 CNN 구조에서 convolutional layer 및 node의 수를 변경하여 학습 파라미터 수를 대폭 감소시킬 수 있다. 실험 결과 제안하는 데이터 증대 기법 및 개선한 구조가 높은 얼굴 표정 분류 성능을 보여준다는 것을 확인하였다.

Keywords