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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.3
- 수록면
- 333 - 340 (8page)
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코로나19는 모두로 하여금 초조하고 불안하게 만들고, 사람들간에는 거리두기가 필요하다. 코로나19로 인해 심리적으로 초조하고 불안 해 지고 거리두기가 필요해졌다. 대학교에서는 학기 초에 정신건강에 대한 단체 평가와 검사가 이루어진다. 본 연구에서는 다층감지기 신경망 모델을 채택하고 훈련시켜 딥러닝을 진행했다. 훈련이 끝난 후, 실제 사진과 동영상을 입력하고, 안면탐지를 진행하고, 표본에 있는 사람의 얼굴 위치를 알아낸 후, 그 감정을 다시 분류하고, 그 표본의 예측한 감정 결과를 그림으로 보여주었다. 결과는 다음과 같다. 테스트 시험에서는 93.2%의 정확도를 얻었고, 실제 사용에서는 95.57%의 정확도를 얻었다. 그중 분노의 식별율은 95%, 혐오의 식별율은 97%, 행복의 식별율은 96%, 공포의 식별율은 96%, 슬픔의 식별율은 97%, 놀라움의 식별율은 95%, 중립의 식별율은 93%이었다. 본 연구의 고효율적 정서 식별 기술은 학생들의 부정적 정서를 포착하는 객관적 데이터를 제공 할 수 있다. 딥러닝의 감정식별 시스템은 심리건강을 향상하기 위한 데이터들을 제공할 수 있다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. The Introduction
Ⅱ. Research concepts
Ⅲ. Application of deep learning in life scenarios
Ⅳ. The research process
Ⅴ. Conclusion and prospect
REFERENCES
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
K. H. Kyu and K . H. Sung, “Research on complex Emotion Expression scheme of children’s interactive intelligent toy--Emotion analysis of human expression and voice,” Journal of Korean Design Culture Society, 2021.
K. D. Cho, “Physical Features of Faces and Personal Personality Impression,” Science of Emotion and Sensibility, vol. 7, iss. 2 , pp. 195-201, 2004.
D. Jane and Z. Kim, “The Historical Landscape of Mental Health Evaluation and Treatment,” Physician Assistant Clinics, vol. 6, no. 3, pp. 361-369, 2021
J. Harikrishnan, A. Sudarsan, A. Sadashiv, and R. A.S. Ajai, “Vision-Face Recognition Attendance Monitoring System for Surveillance using Deep Learning Technology and Computer Vision,” in International Conference on Vision Towards Emerging Trends in Communication and Networking, pp. 1-5, 2019.
G. Yang and J. Saniie, “Indoor Navigation for Visually Impaired Using AR Markers,” in Electro Information Technology (EIT), 2017 IEEE International Conference on, Lincoln, 2017.
K. D. Cho, “Physical Features of Faces and Personal Personality Impression,” Science of Emotion and Sensibility, vol. 7, iss. 2 , pp. 195-201, 2004.
D. Jane and Z. Kim, “The Historical Landscape of Mental Health Evaluation and Treatment,” Physician Assistant Clinics, vol. 6, no. 3, pp. 361-369, 2021
J. Harikrishnan, A. Sudarsan, A. Sadashiv, and R. A.S. Ajai, “Vision-Face Recognition Attendance Monitoring System for Surveillance using Deep Learning Technology and Computer Vision,” in International Conference on Vision Towards Emerging Trends in Communication and Networking, pp. 1-5, 2019.
G. Yang and J. Saniie, “Indoor Navigation for Visually Impaired Using AR Markers,” in Electro Information Technology (EIT), 2017 IEEE International Conference on, Lincoln, 2017.
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