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초록

영어

In this paper, we propose a new model by adding landmark information as a feature vector to the existing CNN-based facial emotion classification model. Facial emotion classification research using CNN-based models is being studied in various ways, but the recognition rate is very low. In order to improve the CNN-based models, we propose algorithms that improves facial expression classification accuracy by combining the CNN model with a landmark-based fully connected network obtained by ASM. By including landmarks in the CNN model, the recognition rate was improved by several percent, and experiments confirmed that further improved results could be obtained by adding FACS-based action units to the landmarks.

한국어

본 논문에서는 기존의 CNN 기반 얼굴 감정 분석 모델에 랜드마크 정보를 특징 벡터로 추가하여 새로운 모델을 제안한다. CNN 기반 모델을 이용한 얼굴 감정 분류 연구는 다양한 방법으로 연구되고 있으나 인식률이 매우 저조한 편이다. 본 논문에서는 CNN 기반 모델의 성능을 향상시키기 위하여 CNN 모델에 ASM으로 구한 랜드마크 기반 완전 연결 네트워크를 결합함으로써 얼굴 표정 분류 정확도를 향상시키는 알고리즘을 제안한다. CNN 모델에 랜드마크를 포 함시킴으로써 인식률이 VGG 0.9%, Inception 0.7% 개선되었으며, 랜드마크에 FACS 기반 액션 유닛 추가를 통하여 보다 VGG 0.5%, Inception 0.1%만큼 향상된 결과를 얻을 수 있음을 실험으로 확인하였다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안 모델 설계
1. ASM을 이용한 얼굴 형태 모델 추출
2. VGG 네트워크
3. InceptionV3 네트워크
Ⅲ. 제안 알고리즘
Ⅳ. 실험 결과 및 분석
Ⅴ. 결론
References

키워드

저자

• 정호영 [ Hoyoung Jung | 학생회원, 한국외국어대학교 정보통신공학과 ]
• 한희일 [ Hee-Il Hahn | 정회원, 한국외국어대학교 정보통신공학과 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 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