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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.3
- 수록면
- 162 - 172 (11page)
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본 논문에서는 딥러닝 기술 중의 하나인 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한 얼굴 표정 인식 기법을 제안한다. 기존의 얼굴 표정 데이터베이스의 단점을 보완하고자 질 좋은 다양한 데이터베이스를 이용한다. 제안한 기법에서는 ‘무표정’, ‘행복’, ‘슬픔’, ‘화남’, ‘놀람’, 그리고 ‘역겨움’ 등의 여섯 가지 얼굴 표정 data-set을 구축한다. 효율적인 학습 및 분류 성능을 향상시키기 위해서 전 처리 및 데이터 증대 기법(data augmentation)도 적용한다. 기존의 CNN 구조에서 convolutional layer의 특징지도의 수와 fullyconnected layer의 node의 수를 조정하면서 여섯 가지 얼굴 표정의 특징을 가장 잘 표현하는 최적의 CNN 구조를 찾는다. 실험 결과 제안하는 구조가 다른 모델에 비해 CNN 구조를 통과하는 시간이 가장 적게 걸리면서도 96.88%의 가장 높은 분류 성능을 보이는 것을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. Data-set 구성
Ⅲ. 결론
참고문헌 (References)
참고문헌 (21)
참고문헌 신청
K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, Deep residual learning for image recognition, arXiv preprint arXiv:1512.03385, 2015.
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