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윤영철 (디지스트) 김산하 (디지스트) 김선호 (디지스트) 박희운 (디지스트) 백창환 (디지스트)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2022년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2022.11
수록면
585 - 589 (5page)

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Recognizing facial emotion is an essential task to develop automatic tool such as service robot. A lot of methods are developed to recognize human emotion on multi-ethnic data sets. However, the previous methods show lower recognition performance when the models are applied on Korean dataset. To develop an automatic software for Korean, higher recognition ability on Korean emotion is required. Therefore, in this paper, we propose the optimized method to recognize Korean facial emotions using the Korean dataset. Through various experiments, we found that EfficientNetB4 with transfer learning and fine-tuning showed the best performance. The models were selected by considering GPU memory limitation. We compared this result with the model using both Korean datatset(AI Hub) and multi-ethnic dataset(AffectNet) in training and found the result that EfficientNetB4 trained by AI Hub showed the best performance. We named that model “Transferred fine-tuned EfficientNetB4 (TFE)”

목차

Abstract
I. 서론
II. 제안된 방법
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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