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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 905 - 909 (5page)
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In this paper, we propose a robust Facial Expression Recognition (FER) model for the various dataset by applying transfer learning (TL) to a pretrained CLIP model that learns the similarity between images and text using 400 million large-scale (image, text) pair data. After using only the pre-trained CLIP image encoder and adding three dense layers as a classifier to the last part of the image encoder, fine-tuning is performed for the FER task. RAF-DB and AffectNet are used as training data, and CK+ is used along with RAF-DB and AffectNet for cross-dataset evaluation. According to the performance evaluation, it is verified that the proposed FER system is superior to the existing method in the same domain and cross-domain dataset.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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