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Poster Session 1 AI : 영상 분석

안면 표정 분석을 위한 Facial EMG 기반 주파수 특징을 이용한 합성곱 신경망
Convolutional Neural Network using facial EMG based frequency features for facial expression analysis

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  • 발행기관
    한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
  • 간행물
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
  • 통권
    2023 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회 (2023.06)바로가기
  • 페이지
    pp.129-133
  • 저자
    윤수용, 원종호, 민동진, 김덕환
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A433529

원문정보

초록

한국어
fEMG는 안면 근육의 미세한 움직임을 감지하는 생체 신호이며 얼굴의 표정이나 감정을 측정하는 도구로서 연구되고 있다. fEMG 신호는 민감하여 잡음에 취약하며 이를 제거하기 위해 전처리가 필요하다. 본 논문에서는 fEMG 신호의 전처리와 합성곱 신경망 모델을 통한 안면 표정 분석을 진행한다. 원시 fEMG 신호를 20~450Hz 주파수 대역으로 대역 통과 필터링하고 60Hz에서 노치 필터링한 뒤, 이를 이용하여 안면 표정을 분석하는 합성곱 신경망 기반 모델을 제안한다. 제안한 2D 합성곱 신경망 모델은 기존에 제안된 머신러닝 기법인 LDA에 비해 8.27%p 더 높은 정확도를 보였으며, 비지도 LDA보다는 7.28%p 더 향상되었다. 실험 결과는 fEMG 신호를 사용한 2D 합성곱 신경망 기법이 안면 표정 분석에 효과적임을 보여준다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련연구
3. 제안한 방법
3.1. 신호 전처리
3.2. 2D 합성곱 신경망
3.3. 데이터 세트 및 실험환경
4. 실험결과
5. 결론
Acknowledgement

키워드

fEMG 안면 표정 분석 생체신호 합성곱 신경망 딥러닝 인공지능

저자

  • 윤수용 [ 전기컴퓨터공학과 인하대학교 ]
  • 원종호 [ 전기컴퓨터공학과 인하대학교 ]
  • 민동진 [ 전기컴퓨터공학과 인하대학교 ]
  • 김덕환 [ 전기컴퓨터공학과 인하대학교 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
  • 설립연도
    2005
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    2021~2025
  • 십진분류
    KDC 566 DDC 004

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