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Salma Akter (Inje University) Shah Muhammad Imtiyaj Uddin (Inje University) Md Kamran Hussin (Inje University) Joo Moon-ill (Inje University) Hee-Cheol Kim (Inje University)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 한국정보통신학회 2024년도 추계종합학술대회 논문집 제28권 제2호
발행연도
2024.10
수록면
47 - 52 (6page)

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더 나은 건강 결과, 인간과 동물의 관계, 수의학적 치료를 촉진하기 위해서는 가축의 감정을 인식하는 것이 필수적입니다. 이 연구에서는 반려동물의 감정 상태를 식별하기 위해 EfficientNetB5 기반 맞춤형 딥 러닝 모델을 사용하는 새로운 방법을 제안했습니다. 이를 위해 분노, 슬픔, 행복, 중립의 네 가지 감정 상태를 나타내는 대규모 사진 데이터 세트를 조립했습니다. 계산 경제성과 정확도 사이에 타협점을 제공하는 EfficientNetB5 아키텍처의 도움을 받아 다양한 감정 상태를 정확하게 분류하기 위해 모델을 만들었습니다. 이 모델은 90%의 검증 정확도와 92%의 훈련 정확도로 우수한 일반화 능력을 입증했습니다. 이러한 결과는 EfficientNetB5의 실시간 감정 감지 애플리케이션 잠재력을 강조합니다. 고무적인 결과를 입증하는 것 외에도 다양한 가정용 동물과 감정 분류를 포함하도록 모델을 확장할 수 있습니다. 후속 조사는 데이터 세트를 보강하고, 여러 종에 대한 적용 가능성을 개선하기 위해 모델을 개선하며, 실시간 모니터링 시스템에 통합하는 것을 조사하는 데 중점을 둘 것입니다.
#Emotion Detection #Domestic Animal #Anger #Happy #Sad

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. MATERIALS AND METHOD
Ⅲ. RESULT AND DISCUSSION
Ⅳ. CONCLUSION
References

참고문헌 (0)

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