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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.1
- 수록면
- 33 - 36 (4page)
이용수
초록· 키워드
본 논문에서는 인간의 표정과 목소리를 기반으로 한 감정 분석기를 제안한다. 제안하는 분석기들은 수많은 인간의 표정 중 뚜렷한 특징을 가진 표정 7가지를 별도의 클래스로 구성하며, DNN 모델을 수정하여 사용하였다. 또한, 음성 데이터는 학습 데이터 증식을 위한 Data Augmentation을 하였으며, 학습 도중 과적합을 방지하기 위해 콜백 함수를 사용하여 가장 최적의 성능에 도달했을 때, Early-stop 되도록 설정했다. 제안하는 표정 감정 분석 모델의 학습 결과는 val loss값이 0.94, val accuracy 값은 0.66이고, 음성 감정 분석모델의 학습 결과는 val loss 결과값이 0.89, val accuracy 값은 0.65로, OpenCV 라이브러리를 사용한 모델 테스트는 안정적인 결과를 도출하였다.
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목차
- 요약
- Ⅰ. Introduction
- Ⅱ. Related Work
- Ⅲ. The Proposed Scheme
- Ⅳ. Experimental Results
- Ⅴ. Conclusions
- REFERENCES
참고문헌
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2021-004-001463318