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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.12
- 수록면
- 2,156 - 2,167 (12page)
- DOI
- 10.7840/kics.2022.47.12.2156
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인공지능 기술을 이용하는 음악 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 한국 전통음악인 판소리의 발림동작과 얼굴 표정의 인식을 목표로 한다. 이를 위해 동영상을 구성하는 매 프래임에서 소리꾼 객체를 검출하고, 소리꾼을 포함하는 프래임에서 동작 및 얼굴 표정 인식을 시도한다. 단 동작 인식은 이전 논문에서 언급하였기 때문에 본 논문에서는 소리꾼 얼굴 표정 인식에 관련된 과정만을 강조하여 언급한다. 본 논문에서 부족한 주석 데이터 때문에 소리꾼 검출에서는 MS COCO 데이터를 혼합하여 활용하였으며, 얼굴 표정 분류에는 ImageNet 데이터 셋과 RAF-DB 데이터를 활용하여 MAE 자기 지도 학습 모델로 구성한 ViT 트랜스포머를 백본으로 활용하였다. 소리꾼 검출의 경우 IoU 문턱치 75%에서 약 91.2%의 평균 정밀도를 얻었으며, 4개 범주의 얼굴 표정의 분류에서 78.44%의 정확도를 달성했다. 본 연구의 결과는 문화 콘텐츠 보존이나 교육에 의미 있는 활용이 예상된다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안된 소리꾼 얼굴 표정 인식 방법
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (31)
참고문헌 신청
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