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학술지 얼굴 열화상 기반 감정인식을 위한 CNN 학습전략
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저자
이동환, 유장희
발행일
202112
출처
한국소프트웨어감정평가학회논문지, v.17 no.2, pp.1-10
ISSN
2092-8114
출판사
한국소프트웨어감정평가학회
DOI
https://dx.doi.org/10.29056/jsav.2021.12.01
협약과제
21HS1200, 영유아/아동의 발달장애 조기선별을 위한 행동·반응 심리인지 AI 기술 개발, 유장희
초록
감정인식은 응용 분야의 다양성으로 많은 연구가 이루어지고 있는 기술이며, RGB 영상은 물론 열화상을이용한 감정인식의 필요성도 높아지고 있다. 열화상의 경우는 RGB 영상과 비교해 조명 문제에 거의 영향을받지 않는 장점이 있으나 낮은 해상도로 성능 높은 인식 기술을 필요로 한다. 본 논문에서는 얼굴 열화상 기반 감정인식의 성능을 높이기 위한 Divide and Conquer 기반의 CNN 학습전략을 제안하였다. 제안된 방법은먼저 분류가 어려운 유사 감정 클래스를 confusion matrix 분석을 통해 동일 클래스 군으로 분류하도록 학습시키고, 다음으로 동일 클래스 군으로 분류된 감정 군을 실제 감정으로 다시 인식하도록 문제를 나누어서 해결하는 방법을 사용하였다. 실험을 통하여, 제안된 학습전략이 제시된 모든 감정을 하나의 CNN 모델에서 인식하는 경우보다 모든 실험에서 높은 인식성능을 보이는 것을 확인하였다.
KSP 제안 키워드
Confusion matrix, Divide and conquer