• 디지털산업정보학회논문지
• /
• 제19권3호
• /
• pp.245-251
• /
• 2023

Facial expression recognition plays a significant role in understanding human emotional states. With the advancement of AI and computer vision technologies, extensive research has been conducted in various fields, including improving customer service, medical diagnosis, and assessing learners' understanding in education. In this study, we develop a model that can infer emotions in real-time from a webcam using transfer learning with TensorFlow.js and MobileNet. While existing studies focus on achieving high accuracy using deep learning models, these models often require substantial resources due to their complex structure and computational demands. Consequently, there is a growing interest in developing lightweight deep learning models and transfer learning methods for restricted environments such as web browsers and edge devices. By employing MobileNet as the base model and performing transfer learning, our study develops a deep learning transfer model utilizing JavaScript-based TensorFlow.js, which can predict emotions in real-time using facial input from a webcam. This transfer model provides a foundation for implementing facial expression recognition in resource-constrained environments such as web and mobile applications, enabling its application in various industries.

• 품질경영학회지
• /
• 제48권4호
• /
• pp.581-596
• /
• 2020

Purpose: purpose of this study was to propose the web application platform which can be to detect and discriminate various diseases and pest of tomato plant based on the large amount of disease image data observed in the facility or the open field. Methods: The deep learning algorithms uesed at the web applivation platform are consisted as the combining form of Faster R-CNN with the pre-trained convolution neural network (CNN) models such as SSD_mobilenet v1, Inception v2, Resnet50 and Resnet101 models. To evaluate the superiority of the newly proposed web application platform, we collected 850 images of four diseases such as Bacterial cankers, Late blight, Leaf miners, and Powdery mildew that occur the most frequent in tomato plants. Of these, 750 were used to learn the algorithm, and the remaining 100 images were used to evaluate the algorithm. Results: From the experiments, the deep learning algorithm combining Faster R-CNN with SSD_mobilnet v1, Inception v2, Resnet50, and Restnet101 showed detection accuracy of 31.0%, 87.7%, 84.4%, and 90.8% respectively. Finally, we constructed a web application platform that can detect and discriminate various tomato deseases using best deep learning algorithm. If farmers uploaded image captured by their digital cameras such as smart phone camera or DSLR (Digital Single Lens Reflex) camera, then they can receive an information for detection, identification and disease control about captured tomato disease through the proposed web application platform. Conclusion: Incheon Port needs to act actively paying.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제43권4호
• /
• pp.511-523
• /
• 2023

철근콘크리트 손상 감지를 위한 무인항공기와 딥러닝 연계에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 컨볼루션 신경망은 객체 분류, 검출, 분할 모델의 백본으로 모델 성능에 높은 영향을 준다. 사전학습 컨볼루션 신경망인 모바일넷은 적은 연산량으로 충분한 정확도가 확보 될 수 있어 무인항공기 기반 실시간 손상 감지 백본으로 효율적이다. 바닐라 컨볼루션 신경망과 모바일넷을 분석 한 결과 모바일넷이 바닐라 컨볼루션 신경망의 15.9~22.9% 수준의 낮은 연산량으로도 6.0~9.0% 높은 검증 정확도를 가지는 것으로 평가되었다. 모바일넷V2, 모바일넷V3Large, 모바일넷 V3Small은 거의 동일한 최대 검증 정확도를 가지는 것으로 나타났으며 모바일넷의 철근콘트리트 손상 이미지 특성 추출 최적 조건은 옵티마이저 RMSprop, 드롭아웃 미적용, 평균풀링인 것으로 분석되었다. 본 연구에서 도출된 모바일넷V2 기반 7가지 손상 감지 최대 검증 정확도 75.49%는 이미지 축적과 지속적 학습으로 향상 될 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제28권12호
• /
• pp.1-7
• /
• 2023

딥러닝의 발전은 의료 분야에서도 다양한 응용을 가능하게 하고 있으며 이러한 애플리케이션 중에 심박수 측정은 개인의 건강을 관리하기 위한 필수적인 아이템이라 할 수 있다. 광혈류 측정을 이용한 기존 방법의 경우 스마트워치 같은 장비의 착용이 필수적이다. 그러나 최근 딥러닝 기술의 발전은 비침습식으로 원격에서 사용자의 얼굴 이미지를 분석하여 심박수를 높은 성능으로 측정가능하게 한다. 본 연구에서는 모바일 환경에서 사용 가능한 경량화된 심박수 추정 방법론을 제안한다. 이 방법론은 2D 컨볼루션에 기반한 특화된 2채널 네트워크 구조를 사용하여, 혈류와 근육 수축으로 인한 얼굴의 미세한 움직임과 색상 변화를 고려한다. 제안하는 네트워크 구조는 이미지 특성을 분석하는 인코더와 혈류량 파동을 예측하는 회귀 레이어로 구성되어있다. 이러한 복합적인 특성을 동시에 분석함으로써, 제한된 컴퓨팅 리소스를 가진 환경에서도 심박수를 정확하게 추정할 수 있다. 이 연구의 접근 방식은 침습적인 기술 없이도 심박수를 효과적으로 모니터링 할 수 있는 새로운 경로를 제공할 것으로 예상한다.