적응적 딥러닝 학습 기반 영상 인식

김진우; 이필규

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김진우 (인하대학교 컴퓨터공학부) 이필규 (인하대학교 컴퓨터공학부)

저널정보: 한국인터넷방송통신학회 한국인터넷방송통신학회 논문지 한국인터넷방송통신학회 논문지 제18권 제1호

발행연도: 2018.1

수록면: 113 - 117 (5page)

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사람의 감정은 다양한 요소에 의해서 드러난다. 말, 행동, 표정, 옷차림 등등. 하지만 사람은 자신의 감정을 숨길 줄 안다. 따라서 어느 한 가지만으로는 쉽게 그 감성을 짐작할 수 없다. 우리는 이러한 문제를 해결하고 보다 진솔한 사람의 감성을 파악하기 위해 행동과 표정에 주의를 기울이기로 하였다. 행동과 표정은 부단한 노력과 훈련이 없으면 쉽게 감출 수 없기 때문이다. 본 논문에서는 딥러닝 방법을 통해 적은 데이터를 가지고 점진적으로 사람의 행동과 표정을 학습하여 두 가지 결과의 조합을 통해 사람의 감성을 추측하는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘을 통해 우리는 보다 종합적으로 사람의 감성을 파악할 수 있다.

#Synthetic Emotion Recognition #Deep Learning #Facial Expression Recognition #Action Recognition

참고문헌 (19)

참고문헌 신청

Xiaoming Zhao / 2016 / A Review on Facial Expression Recognition - Feature Extraction and Classification / IETE Technical Review

H. Rowley / 1995 / Human face detection in visual scenes, Technical Report CMU-CS-95-158R

Andre Teixeira Lopes / 2015 / A Facial Expression Recognition System Using Convolutional Networks / 28th SIBGRAPI Conference on

Ken Chatfield / 2014 / Return of the Devil in the Details: Delving Deep into Convolutional Nets

Karen Simonyan / 2015 / Very deep convolutional networks for large-scale image recognition

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이 논문의 저자 정보

김진우

소속기관 인하대학교 컴퓨터공학부

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학

논문수 4 이용수 20

이필규

소속기관 인하대학교 컴퓨터공학부

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학

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