얼굴 표정 기반의 극심한 통증 검출

기민송; 최영우

doi:10.9728/dcs.2020.21.2.415

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자료유형: 학술저널

저자정보: 기민송 (연세대학교) 최영우 (숙명여자대학교)

저널정보: 한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제21권 제2호

발행연도: 2020.2

수록면: 415 - 422 (8page)

DOI: 10.9728/dcs.2020.21.2.415

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다양한 환경에서 사람의 안전을 위해 비전 기술을 이용하여 극심한 통증을 감지하는 연구가 필요하다. 예를 들어 운전 중에 갑작스런 고통이나 심 정지 등의 위급한 상황으로 인해서 대형사고가 발생할 수 있으므로, 본 논문에서는 인간의 위급한 상황을 검출하기 위해 얼굴 표정 인식 기반의 통증 검출 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 극심한 통증을 느꼈을 때의 얼굴 표정 클래스를 별도로 구성하고 LeNet 모델을 수정하여 사용하였다. 또한, 학습 데이터 내 노이즈를 해결하기 위한 리샘플링 과정을 추가하고, 샘플이 적고 분류하기 어려운 통증(Painful) 클래스를 위해 특징 공간에서 표정 클래스 별로 클러스터링이 잘 되도록 링 손실 함수를 사용하였다. 7가지 얼굴 표정 관련 공인데이터인 FER2013[1]과 Pain Expressions [2]에서 추출한 통증 클래스를 추가하여 사용한 검증과 테스트에서 각각 63.3%, 60.4%에 해당하는 정확도를 보여 인식 성능이 개선된 것을 확인하였다. 이러한 연구 결과는 추후 운전자의 갑작스런 통증으로 인한 대형사고를 미연에 방지하는 시스템의 개발에 활용될 수 있다.

#얼굴 표정 인식 #위급 상황 검출 #통증 검출 #통증 클래스 #링 손실 함수 #Facial expression recognition #Emergency detection #Pain detection #Painful class #Ring loss

참고문헌 (22)

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IJ Goodfellow / 2013 / Challenges in representation learning: A report on three machine learning contests / International Conference on Neural Information Processing :117~124

Psychology, School of Natural Sciences University of Stirling / 2D face sets

A Dhall / 2017 / From individual to group-level emotion recognition: Emotiw 5.0 / Proceedings of the 19th ACM International Conference on Multimodal Interaction :524~528

A Dhall / 2015 / Video and image based emotion recognition challenges in the wild: Emotiw 2015 / Proceedings of the 2015 ACM on International Conference on Multimodal Interaction :423~426

B Fasel / 2003 / Automatic facial expression analysis: a survey / Pattern recognition 36(1):259~275

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