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저자정보
유찬영 (금오공과대학교) 서덕규 (금오공과대학교) 정유철 (금오공과대학교)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2021년 한국컴퓨터정보학회 동계학술대회 논문집 제29권 제1호
발행연도
2021.1
수록면
33 - 36 (4page)

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본 논문에서는 인간의 표정과 목소리를 기반으로 한 감정 분석기를 제안한다. 제안하는 분석기들은 수많은 인간의 표정 중 뚜렷한 특징을 가진 표정 7가지를 별도의 클래스로 구성하며, DNN 모델을 수정하여 사용하였다. 또한, 음성 데이터는 학습 데이터 증식을 위한 Data Augmentation을 하였으며, 학습 도중 과적합을 방지하기 위해 콜백 함수를 사용하여 가장 최적의 성능에 도달했을 때, Early-stop 되도록 설정했다. 제안하는 표정 감정 분석 모델의 학습 결과는 val loss값이 0.94, val accuracy 값은 0.66이고, 음성 감정 분석모델의 학습 결과는 val loss 결과값이 0.89, val accuracy 값은 0.65로, OpenCV 라이브러리를 사용한 모델 테스트는 안정적인 결과를 도출하였다.
#인공지능 #객체탐지 #얼굴 인식 #음성 인식 #딥러닝 #DNN #Haar Cascade

목차

요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Work
Ⅲ. The Proposed Scheme
Ⅳ. Experimental Results
Ⅴ. Conclusions
REFERENCES

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