지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 49 - 55 (7page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2019.18.0110
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
In this paper, we propose a facial expression recognition system using a deep convolutional network. Previous works used the facial action coding system (FACS) to classify emotions. Therefore, the system consists of a face detector, a feature extractor, a facial action classifier, and an emotional state classifier in series. In contrast, the proposed system is a simplified emotion recognition system that performs face detection and emotion classification in parallel. Moreover, the model was trained without any prior knowledge of FACS. We evaluated its performance on four different databases. Our main contributions are two folds: 1) Our simplified facial expression recognition system processes images in real-time. 2) Our model was trained to classify facial expressions without any action unit (AU) related information. The proposed method achieved a classification accuracy of 98.6% on six basic emotions and a neutral state from faces with five different angles. The experimental results showed that the deep convolutional network could classify emotional states from a multi-angle facial expressions database and various facial expression databases without the use of hand-crafted features.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. RELATED WORKS
III. METHODOLOGY
IV. Experiment and Analysis
V. CONCLUSION
REFERENCES
참고문헌 (26)
참고문헌 신청
T. Dalgleish and M. Power, Handbook of cognition and emotion. John Wiley & Sons, 2000.
P. Ekman and H. Oster, “Facial expressions of emotion,” Annual review of psychology, vol. 30, no. 1, pp. 527-554, 1979.
Y.-I. Tian, T. Kanade, and J. F. Cohn, “Recognizing action units for facial expression analysis,” IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence, vol. 23, no. 2, pp. 97-115, 2001.
P. Ekman, W. V. Friesen, and J. C. Hager, “Facial action coding system (FACS),” A technique for the measurement of facial action, Consulting, Palo Alto, vol. 22, 1978.
L. I. Reed, M. A. Sayette, and J. F. Cohn, “Impact of depression on response to comedy: a dynamic facial coding analysis,” Journal of abnormal psychology, vol. 116, no. 4, p. 804, 2007.
P. Ekman and H. Oster, “Facial expressions of emotion,” Annual review of psychology, vol. 30, no. 1, pp. 527-554, 1979.
Y.-I. Tian, T. Kanade, and J. F. Cohn, “Recognizing action units for facial expression analysis,” IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence, vol. 23, no. 2, pp. 97-115, 2001.
P. Ekman, W. V. Friesen, and J. C. Hager, “Facial action coding system (FACS),” A technique for the measurement of facial action, Consulting, Palo Alto, vol. 22, 1978.
L. I. Reed, M. A. Sayette, and J. F. Cohn, “Impact of depression on response to comedy: a dynamic facial coding analysis,” Journal of abnormal psychology, vol. 116, no. 4, p. 804, 2007.
함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
얼굴 특징 변화에 따른 휴먼 감성 인식
반도체디스플레이기술학회지
2017 .01
-
얼굴 특징점 추적을 통한 사용자 감성 인식
반도체디스플레이기술학회지
2019 .01
-
Facial Landmark Extractor for Facial Emotion Recognition
한국통신학회 학술대회논문집
2022 .06
-
Survey on Emotion Recognition Databases
제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집
2022 .11
-
Performance Analysis of A Deep Learning-Based Facial Emotion Recognition System on Edge Device
한국통신학회 학술대회논문집
2022 .06
-
Improved Two-Phase Framework for Facial Emotion Recognition
[ETRI] ETRI Journal
2015 .12
-
음성의 음향적 특징과 얼굴 이미지 시퀀스를 이용한 감정인식에 관한 연구
전기학회논문지
2020 .07
-
A Slim Convolutional Neural Network for Low-cost Masked Facial Expression Classifier
제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집
2023 .10
-
표정 분류에 기반한 감정 인식을 위한 열화상 데이터베이스의 유용성 평가
한국정보기술학회논문지
2022 .02
-
심층신경망 모델과 얼굴영상 정렬 네트워크를 활용한 얼굴 표정인식
대한전자공학회 학술대회
2021 .11
-
딥 네트워크 기반 얼굴 움직임의 관계 분석
대한전자공학회 학술대회
2017 .11
-
Facial Emotion Recognition using Convolutional Neural Network Based on Repetitive Learning Blocks Approach
한국정보과학회 학술발표논문집
2020 .07
-
Facial Image Threshing Machine for Collecting Facial Emotion Recognition Dataset
한국통신학회 학술대회논문집
2020 .11
-
카메라 입력 영상의 표정 추출을 통한 감성 인지 모듈 개발
대한전자공학회 학술대회
2015 .06
-
Facial Expression Classification Using Deep Convolutional Neural Network
Journal of Electrical Engineering & Technology
2018 .01
-
감정의 긍정적인 변화를 위한 음성 및 표정을 통한 감정인식
제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집
2021 .06
-
A Review of Methods in Speech and Facial Expressions Recognition for Human-Computer Interaction
Proceedings of The International Workshop on Future Technology
2017 .07
-
감정 트레이닝 : 얼굴 표정과 감정 인식 분석을 이용한 이미지 색상 변환
컴퓨터그래픽스학회논문지
2018 .09
-
실제 환경의 표정 이미지를 사용한 딥러닝 기반의 감정 분류 기법
대한인간공학회 학술대회논문집
2022 .10
-
CNN을 이용한 얼굴 표정 인식
제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집
2019 .05
이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
CCTV 개인영상 정보보호를 위한 오프라인 객체추적
이석호
한국정보통신학회논문지
2014
.12
얼굴 감정을 이용한 시청자 감정 패턴 분석 및 흥미도 예측 연구
조인구
,
공연우
,
전소이
외 2명
멀티미디어학회논문지
2022
.02
Discriminative Effects of Social Skills Training on Facial Emotion Recognition among Children with Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder and Autism Spectrum Disorder
Ji-Seon Lee
,
Na-Ri Kang
,
Hui-Jeong Kim
외 1명
소아청소년정신의학
2018
.10
인공 지능에서 인공 감정으로 : 감정을 가진 기계는 실현가능한가?
천현득
철학
2017
.05
The Effects of Team-sports learning model on the Facial Emotion Recognition and Emotional Intelligence of Middle School Students
Ray Anthony
,
Palma
,
Cheon
외 3명
한국체육교육학회지
2017
.02
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2019-003-000325053