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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.10
- 수록면
- 1,646 - 1,654 (9page)
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Pupil size variation can not be controlled intentionally by the user and includes various features such as the blinking frequency and the duration of a blink, so it is suitable for understanding the user`s emotional state. In addition, an ocular feature based emotion classification method should be studied for virtual and augmented reality, which is expected to be applied to various fields. In this paper, we propose a novel emotion classification based on CNN with pupil size variation signals which include not only various ocular feature information but also time information. As a result, compared to previous studies using the same database, the proposed method showed improved results of 5.99% and 12.98% respectively from arousal and valence emotion classification.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 2차원 감성 분류
3. 실험 및 고찰
4. 결론 및 향후과제
REFERENCE
참고문헌 (20)
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[학술지(정기간행물)] - S. Chen / 2013 / Recognizing Expressions from Face and Body Gesture by Temporal Normalized Motion and Appearance Features / Image and Vision Computing 31 : 175 ~ 185
[학술대회논문] - G. Trigeorgis / 2016 / Adieu Features? End-To-End Speech Emotion Recognition Using A Deep Convolutional Recurrent Network / Proceeding of IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing : 5200 ~ 5204
[학술대회논문] - Y. Gao / 2015 / Deep Learninig of EEG Signals for Emotion Recognition / Proceeding of IEEE International Conference on Multimedia & Expo Workshops : 1 ~ 5
[학술대회논문] - C. Aracena / 2015 / Neural Networks for Emotion Recognition Based on Eye Tracking Data / Proceeding of IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics : 2632 ~ 2637
[학술지(정기간행물)] - S. Chen / 2013 / Recognizing Expressions from Face and Body Gesture by Temporal Normalized Motion and Appearance Features / Image and Vision Computing 31 : 175 ~ 185
[학술대회논문] - G. Trigeorgis / 2016 / Adieu Features? End-To-End Speech Emotion Recognition Using A Deep Convolutional Recurrent Network / Proceeding of IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing : 5200 ~ 5204
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