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저자정보
황성욱 (현대자동차) 박재일 (현대자동차) 김승기 (현대자동차) 이상호 (현대자동차)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2022 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2022.6
수록면
325 - 330 (6page)

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A Monitoring the driver’s condition is essential for intelligent vehicles, and recognizing the emotional state among them is one of most challenging and important task. To monitor the emotional state of driver, most works focus on the Facial Expression Recognition. However, there are many factors that prevent the driver from revealing emotions on his/her face while driving. To address this, we proposed a deep learning-based algorithm to recognize the real emotion hidden behind the expression. Proposed algorithm is consisted by FER and HER. The FER model refers to the state-of-the-art CNN structures to recognize the state of facial expression. The HER model fuses the recognized state of facial expression with bio-physiology signal, EDA, to recognize even the hidden emotional state of driver. For reliable results, we define the driver’s emotion categories and conduct human-in-the-loop experiments to acquire the data. From the experimental results, our fusing approach achieves 114% increase in accuracy compared to using only the facial expressions and achieves 86.8% recognition accuracy in recognizing the induced emotions to the driver in a driving situation.
#Facial Expression Recognition(FER, 얼굴표정인식) #Hidden Emotion Recognition(HER, 숨겨진 감정판단) #CNN(Convolutional Neural Networks) #DNN (Deep Neural Networks) #EDA(Electro Dermal Activity)

목차

Abstract
1. 서론
2. 알고리즘 개발
4. 결론
References

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