한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference)
- 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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- Pages.271-272
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- 2016
CNN 기반의 얼굴 표정 인식
CNN-based facial expression recognition
- Choi, In-Kyu (Department of Electronic Engineering, Kwangwoon University) ;
- Ahn, Ha-Eun (Department of Electronic Engineering, Kwangwoon University) ;
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Song, Hyok
(Korea Electronics Technology Institute)
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- Ko, Min-Soo (Korea Electronics Technology Institute) ;
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Yoo, Jisang
(Department of Electronic Engineering, Kwangwoon University)
- 발행 : 2016.06.27
초록
본 논문에서는 딥러닝 기술 중의 하나인 CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 얼굴 표정 인식 기법을 제안한다. 다섯 가지 주요 표정의 얼굴 영상을 CNN 구조에 스스로 학습시켜 각각의 표정 패턴에 적합한 특징 지도(feature map)를 형성하고 이 특징 지도를 통해 들어오는 입력 영상을 적합한 표정으로 분류한다. 기존의 CNN 구조를 본 논문에서 이용한 데이터 셋에 알맞게 convolutional layer 및 node의 수를 변경하여 특징 지도를 형성하고 학습 및 인식에 필요한 파라미터수를 대폭 감소시켰다. 실험 결과 제안하는 기법이 높은 얼굴 표정 분류 성능을 보여준다는 것을 보였다.
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