가려진 얼굴 감정 인식을 위한 심층 신경망 = Deep neural networks for recognizing obscured facial emotions

국문 초록 (Abstract)

최근 들어, 딥러닝 알고리즘을 사람의 얼굴의 감정인식에 사용하는 연구가 활발하게 진행 중이다. 딥러닝 알고리즘을 적용한 기존의 방법들은 감정인식 데이터를 합성곱 인공신경망과 완전히 연결된 레이어를 통해서 이미지의 특징을 추출하고 1차원 형태로 감정을 인식한다. 앞에서 언급한 연구들에서는 가려지지 않은 얼굴의 감정인식을 진행하였는데, 본 논문에서는 어텐션 모듈과 합성곱 인공신경망과 완전히 연결된 레이어를 사용하여 네트워크를 설계하여, 가려지지 않은 얼굴이나, 가려진 얼굴에서도 감정인식이 가능한 방법론을 제안한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Recently, studies using deep learning algorithms for emotion recognition of human faces are actively underway. Existing methods using deep learning algorithms recognize emotions by extracting the feature of the image and transforming the emotion recognition data into a one-dimensional form through a layer completely connected to the artificial neural network. In the previous studies, emotion recognition of uncovered faces was performed. In this paper, the network is designed using the layers completely connected to the attention module and the artificial neural network, so that emotion recognition can be performed on uncovered or hidden faces. I suggest this possible methodology.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서론 1
• 제 2 장 관련연구 3
• 제 2.1 절 완전히 연결된 신경망 3
• 제 2.2 절 합성곱 신경망 7
• 제 2.3 절 Dexpression 네트워크 14
• 제 3 장 방법론 22
• 제 3.1 절 데이터 전처리 및 데이터 구조 22
• 제 3.2 절 어텐션 모듈 구조 29
• 제 3.3 절 제안하는 네트워크 33
• 제 4 장 결과비교및분석 37
• 제 4.1 절 가리지 않은 데이터 학습 결과 37
• 제 4.2 절 입을 가린 데이터 학습 결과 39
• 제 4.3 절 눈을 가린 데이터 학습 결과 40
• 제 4.4 절 눈을 가린 데이터와 입을 가린 데이터 학습 결과 41
• 제 4.5 절 결과 분석 43
• 제 5 장 추후연구 46