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딥러닝을 이용한 연속 시간 감정 상태 추론 시스템 설계 -
분야 공학 > 로봇
저자 심희린 심귀보
발행기관 한국지능시스템학회
간행물정보 한국지능시스템학회 논문지 2019년, 한국지능시스템학회 논문지 제29권 제1호, 76page~81page(총6page)
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목차
부제 : Design of Emotional State Estimation System in Continuous Time Using Deep Learning
요약
Abstract
1. 서론
2. 배경 이론
3. 연속 시간 감정 상태 추론 시스템
4. 실험 및 결과
5. 결론 및 향후 연구
References
 
 
국문초록
표정은 사람이 감정을 표현하는 직접적인 방법 중 하나이다. 사람은 연속시간 상에서 표정의 변화를 통해 감정 상태를 나타내지만 기존의 기술은 대부분 정지영상에서만 감정 상태를 인식하였다. 본 연구는 연속 시간상에서 감정 상태를 추론하기 위한 딥러닝 시스템을 제안한다. 제안된 연속 시간 감정 상태 추론 시스템은 세 단계로 이루어져 있다. Convolutional Neural Network (CNN) 모델을 사용한 특징 추출 단계, 활성화 지도를 사용한 얼굴영역 검출 및 관심 영역 풀링 단계, 그리고 Recurrent Neural Network (RNN) 모델을 사용한 시계열 추론 단계. 본 논문에서는 짧은 표정 동영상을 통해 감정 상태를 추론하는 실험을 수행하였다. 실험을 통해 제안된 시스템이 기존의 CNN 기반 물체 검출 모델보다 빠르게 얼굴영역 검출을 수행하며, 연속 시간상에서 감정 상태 추론이 가능함을 보였다.
 
 
영문초록
Facial expressions are one of the efficient methods of expressing emotions. Most of the existing facial expression analysis techniques recognize emotional state only in still images. This study proposes a deep learning system for estimating emotional states in continuous time. The proposed emotional state estimation system in continuous time consists of three processes. Feature extraction using Convolutional Neural Network (CNN) model, Activation Map (AM)-based facial region detection and region of interest (RoI) Pooling, and sequential estimation using Recurrent Neural Network (RNN) model. In this paper, we performed an experiment to estimate the emotional state from in short video clips of facial expressions. Experimental results show that the proposed system can perform facial region detection faster than conventional CNN - based object detection models and emotional state estimation in continuous time.
 
 
Convolutional neural network, neural networks, Emotional state estimation, Facial Expression Recognition, Recurrent neural network, Convolutional neural network, 감정 상태 판단, 표정 인식
 
 
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