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저자정보
장수빈 (세종대학교) 최성은 (한양여자대학교) 서재규 (세종대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2024.11
수록면
792 - 796 (5page)

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Facial expression recognition (FER) is an essential element of emotion recognition and has been widely applied in the field of affective computing. FER usually consists of two steps: face detection and emotion recognition. In this case, FER should use two different models, which slows the inference speed, especially when using edge devices with small computational resources. To overcome this drawback, this paper proposes an integrated model that performs face detection and emotion recognition in a single step. Additionally, it suggests a structure to enhance emotion recognition performance for faces of various sizes. In experiments, the proposed method achieved an mAP of 76.5% and an emotion recognition accuracy of 89% on the RAF-DB dataset, and it was embedded in the two types of neural processing units (NPU).

목차

Abstract
I. 서론
II. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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