Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
Vision Transformer기반의 동적 얼굴 표정 인식 시스템 |
| 영문제목(English Title) |
Vision Transformer Based Dynamic Facial Emotion Recognition |
| 저자(Author) |
안다솜
김상원
고병철
Dasom Ahn
Sangwon Kim
Byoung Chul Ko
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 02 PP. 0476 ~ 0478 (2021. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 논문은 정밀한 얼굴 표정 인식을 위해 CNN 출력과 Vision Transformer (ViT)를 결합한 시스템을 제안한다. ViT 를 사용한 컴퓨터 비전 연구는 꾸준히 이루어지고 있지만 아직 얼굴 표정 인식과 같은 섬세한 분류에 대해서는 연구가 제한적이다. 따라서 본 논문에서는 CNN으로부터 정밀한 얼굴표정 변화를 latent feature로 추출하고 이를 ViT 에 결합하여 얼굴 표정 성능을 높이도록 하였다. 본 논문에서는 두가지 주요 단계에 의해 얼굴 표정 인식 진행한다. 먼저 CNN 을 통해 기본 특징 맵을 추출한다. 이후 추출된 특징 맵은 패치로 나누어지며 패치는 ViT 에 입력되고 ViT 인코더를 거쳐 출력된 특징은 간단한 MLP layer를 통해 분류된다. ViT 는 사전 학습이 중요하기 때문에 학습 전에 Image Net으로 사전학습된 모델을 사용한다. 실험에서는 최신 표정인식 방법들과 성능 비교를 통해 제안하는 모델의 우수함을 입증했다. |
영문내용
(English Abstract) |
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