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적응적 딥러닝 학습 기반 영상 인식
Image Recognition based on Adaptive Deep Learning

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    한국인터넷방송통신학회 논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제18권 제1호 (2018.02)바로가기
  • 페이지
    pp.113-117
  • 저자
    김진우, 이필규
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A326330

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
Human emotions are revealed by various factors. Words, actions, facial expressions, attire and so on. But people know how to hide their feelings. So we can not easily guess its sensitivity using one factor. We decided to pay attention to behaviors and facial expressions in order to solve these problems. Behavior and facial expression can not be easily concealed without constant effort and training. In this paper, we propose an algorithm to estimate human emotion through combination of two results by gradually learning human behavior and facial expression with little data through the deep learning method. Through this algorithm, we can more comprehensively grasp human emotions.
한국어
사람의 감정은 다양한 요소에 의해서 드러난다. 말, 행동, 표정, 옷차림 등등. 하지만 사람은 자신의 감정을 숨 길 줄 안다. 따라서 어느 한 가지만으로는 쉽게 그 감성을 짐작할 수 없다. 우리는 이러한 문제를 해결하고 보다 진솔 한 사람의 감성을 파악하기 위해 행동과 표정에 주의를 기울이기로 하였다. 행동과 표정은 부단한 노력과 훈련이 없으 면 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 우리 는 보다 종합적으로 사람의 감성을 파악할 수 있다.

목차

요약
 Abstract
 Ⅰ. 서론
 Ⅱ. 관련연구
  1. 얼굴 표정 인식
  2. 행동 인식
  3. 적응적 딥러닝 학습 기법
 Ⅲ. 제안 시스템 개요
 Ⅳ. 실험 및 결과
 Ⅴ. 결론
 References

키워드

Synthetic Emotion Recognition Deep Learning Facial Expression Recognition Action Recognition

저자

  • 김진우 [ Jin-Woo Kim | 정회원, 인하대학교 컴퓨터공학부 ]
  • 이필규 [ Phill-Kyu Rhee | 정회원, 인하대학교 컴퓨터공학부 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2289-0238
  • eISSN
    2289-0246
  • 수록기간
    2001~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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