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저자정보
이지민 (조선대학교) 안영은 (조선대학교) 김민구 (조선대학교) 반성범 (조선대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제20권 제2호(JKIIT, Vol.20, No.2)
발행연도
2022.2
수록면
29 - 36 (8page)
DOI
10.14801/jkiit.2022.20.2.29

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얼굴 표정은 인간 의사소통의 중요한 부분으로 다른 사람의 의도를 이해하는 데 도움이 되는 요소이다. 최근에는 열화상이 감정 인식 분야에서 보완적인 솔루션으로서 가시광선 영상의 단점을 보완하는 대체 수단으로 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 열화상 데이터를 자체적으로 취득하여 감정 인식에 필요한 얼굴 영역만 따로 추출한 데이터베이스를 구축하고, 구축한 데이터베이스가 감정 인식을 위한 표정 분류에 활용 가능한지 인식 성능을 확인하기 위해 기존 CNN 아키텍처를 이용하여 검증정확도와 학습시간을 분석하였다. CNN 네트워크를 통한 분석 결과, ResNet-18에서 최대 81.28%의 검증정확도를 나타내었고, 평균적으로 68.13%의 검증정확도를 나타내었다. 이를 통해 자체 구축한 열화상 DB가 감정 인식 연구에 유용한 것으로 확인되었다.
#thermal face image #facial expression classification #emotion recognition #CNN architecture #database performance

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 열화상의 얼굴 표정 분류 관련 연구
Ⅲ. 열화상 데이터베이스 구축
Ⅳ. 구축한 데이터베이스의 유용성 평가
Ⅴ. 결론
참고문헌

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