비전 트랜스포머 모델 기반 한국인 얼굴 감정 분류 연구

심준현; 김철진

doi:10.5762/KAIS.2024.25.9.21

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 심준현 (인하공업전문대학교) 김철진 (인하공업전문대학교)

저널정보: 한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제25권 제9호

발행연도: 2024.9

수록면: 21 - 27 (7page)

DOI: 10.5762/KAIS.2024.25.9.21

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

인간의 표정은 기본적인 감정을 전달하는 표현 요소로써 인간과 컴퓨터 간의 상호작용에서 중요한 역할을 한다. 컴퓨터 비전 및 머신러닝 분야에서는 최근 딥러닝을 기반으로 얼굴 표정을 기본 감정으로 분류하며, 그 중 합성곱 신경망(CNN: Convolution Neural Network) 기반의 모델이 주로 쓰이고 있다. 모델을 학습하는데 주로 쓰이는 데이터셋들은 다양한 인종이 섞여 있으며, 서양인의 얼굴 중심으로 이뤄져있다. 본 연구에서는 사전 학습된 비전 트랜스포머(ViT: Vision Transformer) 모델을 한국인의 얼굴 표정에 7가지 감정으로 라벨링되어 있는 데이터셋을 기반으로 파인튜닝한다. 모델에 입력하기 위해 데이터셋에서 제공되는 메타데이터에서 제공하는 얼굴의 좌표값을 활용하여 얼굴 부분을 크롭하고 총 70,000장의 이미지를 8:1:1의 비율로 분할하여 데이터셋을 재구성하였다. 학습된 한국인 얼굴 감정 분류 비전 트랜스포머는 전체 테스트 데이터셋에 대한 정확도 85.54 %를 기록하며 동일한 데이터셋을 사용한 합성곱 신경망 기반 모델에 비해 1.17 %의 성능 향상을 보였다. 다른 클래스들에 비해 낮은 성능을 보였던 불안, 슬픔을 나타내는 클래스에 대해서도 성능을 개선하였다.

#Computer Vision #Vision Transformer #Facial Expression Recognition #Emotion Classification #Fine-tuning

참고문헌 (17)

참고문헌 신청

M. S. Bartlett, G. Littlewort, I. Fasel and J. R. Movellan, “Real Time Face Detection and Facial Expression Recognition: Development and Applications to Human Computer Interaction.“ 2003 Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshop, Madison, WI, USA, pp. 53-53, June 2003. DOI: https://doi.org/10.1109/CVPRW.2003.10057

Y. Khaireddin and Z. Chen, “Facial emotion recognition: State of the art performance on FER2013“, arXiv preprint arXiv:2105.03588, 2021. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2105.03588

S. Li and W. Deng, "Deep Facial Expression Recognition: A Survey," inIEEE Transactions on Affective Computing, vol. 13, no. 3, pp. 1195-1215, 1 July-Sept 2022. DOI: https://doi.org/10.1109/TAFFC.2020.2981446

P. Lucey, J. F. Cohn, T. Kanade, J. Saragih, Z. Ambadar and I. Matthews, "The Extended Cohn-Kanade Dataset (CK+): A complete dataset for action unit and emotion-specified expression", 2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition - Workshops, San Francisco, CA, USA, pp. 94-101, June 2010. DOI: https://doi.org/10.1109/CVPRW.2010.5543262

M. Pantic, M. Valstar, R. Rademaker and L. Maat, "Web-based database for facial expression analysis", 2005 IEEE International Conference on Multimedia and Expo, Amsterdam, Netherlands, pp. 5 pp.-, July 2005. DOI: https://doi.org/10.1109/ICME.2005.1521424

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문과 함께 이용한 논문

XGBoost, LightGBM을 이용한 종목추천 뉴스기사 기반 주식 수익률 방향성 예측

황유진 , 손승연 , 이준기 한국컴퓨터정보학회논문지 2024 .02

대학생들의 중도 탈락 예측을 위한 신경망과 그레디언트 부스팅 머신의 성능 비교

김현규 한국컴퓨터정보학회논문지 2023 .08

실시간 감상 기록 분석 기반 영화 추천 서비스의 설계 및 구현

박예진 , 박상희 , 박서원 외 2명 디지털콘텐츠학회논문지 2023 .02

ｋNN과 앙상블을 이용한 항결핵약 캡슐제의 용출 예측 연구

김선호 , 최낙훈 , 오종석 한국산학기술학회 논문지 2023 .01

앙상블 학습 기반의 동시조달수리부속 예측모형 연구

황지환 , 박홍석 , 김재동 한국산학기술학회 논문지 2022 .08

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (17)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)