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Ej Miguel Francisco Caliwag (금오공과대학교) Njoku, Judith Nkechinyere (금오공과대학교) Miracle Udurume (금오공과대학교) Cheska Abarro (금오공과대학교) Angela Caliwag (금오공과대학교) Wansu Lim (금오공과대학교)
저널정보
대한인간공학회 대한인간공학회 학술대회논문집 2021 대한인간공학회 추계학술대회 및 국제심포지엄
발행연도
2021.11
수록면
77 - 77 (1page)

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Objective: 본 논문은 얼굴표정과 음성 데이터를 이용한 감성인식 시스템을 제안한다. Background: 감성인식은 가정 자동화 등 엣지 기반 프로젝트에서 음성 기반 사용자 인터페이스 기술과 관련된 가장 최신 기술이다. 기존 음성 기반 감성인식 시스템은 학습과 추론 과정에서 잡음으로 인해 감성 판별 정확도가 낮을 뿐 아니라 복잡도가 높은 딥러닝을 사용하여 실용화에 문제가 있었다. Method: 음성 기반 실시간 감성인식을 위해 RAVDESS와 TESS 데이터 셋을 이용하여 1) 중립, 2) 침착, 3) 행복, 4) 슬픈, 5) 화, 6) 두려운, 7) 혐오, 8) 놀람 등 8가지 감정을 인식하도록 딥러닝 모델을 훈련하였다. 감성인식에 사용한 딥러닝 모델 CNN은 Dense Layer, Dropout, 그리고 Activation Function으로 구성하였다. 엣지-클라우드 연동을 위해 “videocapture” 알고리즘으로 엣지에서 얼굴표정 비디오 프레임을 추출하여 클라우드로 전송하였다. 클라우드는 얼굴표정 확인을 ... 전체 초록 보기
#Emotion recognition #cloud computing #edge computing #deep learning #edge device

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