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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of Computing Science and Engineering Journal of Computing Science and Engineering Vol.18 No.1
- 발행연도
- 2024.3
- 수록면
- 1 - 9 (9page)
- DOI
- 10.5626/JCSE.2024.18.1.1
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Autism spectrum disorder profoundly affects early communication and physical skills, emphasizing the need for effective interventions. Approximately one in a hundred children worldwide is affected by autism. The convolutional neural network (CNN), especially VGG19, is the most accurate tool for detecting autism using a facial image dataset. Notably, there are many configurations that can be applied to produce the best accuracy. This study evaluated how facial images can be used to classify autism using VGG19-based deep learning models with different configurations, such as longshort term memory (LSTM) and Dropout layers; adaptive moment estimation (Adam), root mean square propagation (RMSprop), and stochastic gradient descent (SGD) optimizers; and a cosine annealing learning rate scheduler. Results highlighted substantial performance variations across the configurations, with RMSprop+LSTM+Dropout achieving the highest accuracy (75.85%), average precision, non-autistic precision, and average F1-score. Notably, Adam showed the best performance in non-autistic precision (83.09%) and autistic F1-score (76.74%), while Adam+LSTM+Dropout demonstrated superior autistic precision (85.16%) and non-autistic recall (90.82%). Moreover, SGD+Dropout achieved the highest autistic recall (91.84%). Selecting an appropriate configuration is crucial, and further research can help optimize the architecture, activation functions, and preprocessing for enhanced accuracy. High-accuracy models hold promise for aiding autism detection and communication and physical skill development.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. METHODOLOGY
III. RESULTS AND DISCUSSION
IV. CONCLUSION
REFERENCES
참고문헌 (27)
참고문헌 신청
S. Jahanara and S. Padmanabhan, “Detecting autism from facial image,” International Journal of Advance Research, Ideas and Innovations in Technology, vol. 7, no. 2, pp. 219-225, 2021.
I. Nurhidayah, M. Kamilah, and G. G. Ramdhanie, “Physical activity of children with autism spectrum disorders: A narrative review,” Holistik Jurnal Kesehatan, vol. 15, no. 4, pp. 581-591, 2021. https://doi.org/10.33024/hjk.v15i4.5233
B. P. Y. Harumi, N. Hartini, and I. Y. Cahyanti, “Effectiveness of cognitive behavior therapy (CBT) to treat depression on autistic adults: systematic literature review,” Journal Diversita, vol. 7, no. 2, pp. 259-266, 2021. https://doi.org/10.31289/diversita.v7i2.5158
J. Zeidan, E. Fombonne, J. Scorah, A. Ibrahim, M. S. Durkin, S. Saxena, A. Yusuf, A. Shih, and M. Elsabbagh, “Global prevalence of autism: a systematic review update,” Autism Research, vol. 15, no. 5, pp. 778-790, 2022. https://doi.org/10.1002/aur.2696
D. Cetintas, T. Tuncer, and A. Cinar, “Detection of autism spectrum disorder from changing of pupil diameter using multi-modal feature fusion based hybrid CNN model,” Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, vol. 14, pp. 11273-11284, 2023. https://doi.org/10.1007/s12652-023-04641-6
I. Nurhidayah, M. Kamilah, and G. G. Ramdhanie, “Physical activity of children with autism spectrum disorders: A narrative review,” Holistik Jurnal Kesehatan, vol. 15, no. 4, pp. 581-591, 2021. https://doi.org/10.33024/hjk.v15i4.5233
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