딥러닝 기반의 얼굴영상에서 표정 검출에 관한 연구

원철호; 이법기

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자료유형: 학술저널

저자정보: 원철호 (Gyungil University) 이법기 (기술보증기금)

저널정보: 한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제21권 제8호

발행연도: 2018.8

수록면: 917 - 924 (8page)

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Recently, researches using LBP and SVM have been performed as one of the image - based methods for facial emotion recognition. LBP, introduced by Ojala et al., is widely used in the field of image recognition due to its high discrimination of objects, robustness to illumination change, and simple operation. In addition, CS(Center-Symmetric)-LBP was used as a modified form of LBP, which is widely used for face recognition. In this paper, we propose a method to detect four facial expressions such as expressionless, happiness, surprise, and anger using deep neural network. The validity of the proposed method is verified using accuracy. Based on the existing LBP feature parameters, it was confirmed that the method using the deep neural network is superior to the method using the Adaboost and SVM classifier.

#Deep Neural Network #Face Expression Detection #LBP #Adaboost #SVM

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[학술지(정기간행물)] - T.F. Cootes / 2001 / Active Appearance Models / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 23 (6) : 681 ~ 685

[학술지(정기간행물)] - Y. Cheon / 2008 / A Natural Facial Expression Recognition Using Differential-AAM and k-NNS / Pattren Recognition 42 (7) : 1340 ~ 1350

[학술지(정기간행물)] - A.B. Ashraf / 2009 / The Painful Face-pain Expression Recognition Using Active Appearance Models / Image and Vision Computing 12 (3) : 1788 ~ 1796

[학술지(정기간행물)] - N.D. Matthew / 2002 / EMPATH: A Neural Network that Categorizes Facial Expressions / Journal of Cognitive Neuroscience 14 (8) : 1158 ~ 1173

[학술지(정기간행물)] - I. Kotsia / 2008 / An Analysis of Facial Expression Recognition under Partial Facial Image Occlusion / Image and Vision Computing 26 (7) : 1052 ~ 1067

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