Acknowledgement
본 논문은 교육부와 한국연구재단의 계명대학교 대학혁신지원사업비를 지원받아 수행된 것입니다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference (한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집)
- fall
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- Pages.232-234
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- 2021
Real-time mask facial expression recognition using Tiny-YOLOv3 and ResNet50
Tiny-YOLOv3와 ResNet50을 이용한 실시간 마스크 표정인식
- Park, Gyuri (Keimyung University) ;
- Park, Nayeon (Keimyung University) ;
- Kim, Seungwoo (Keimyung University) ;
- Kim, Seunghye (Keimyung University) ;
- Kim, Jinsan (Keimyung University) ;
- Ko, Byungchul (Keimyung University)
- Published : 2021.11.26
Abstract
최근 휴먼-컴퓨터 인터페이스, 가상현식, 증강현실, 지능형 자동차등에서 얼굴표정 인식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 얼굴표정인식 연구는 대부분 맨얼굴을 대상으로 하고 있지만 최근 코로나-19로 인해 마스크 착용한 사람들이 많아지면서, 마스크를 착용했을 때의 표정인식에 대한 필요성이 증가하고 있다. 본 논문은 마스크를 착용했을 때에도 실시간으로 표정 분류가 가능한 시스템개발을 목표로 구동에 필요한 알고리즘을 조사했고, 그 중 Tiny-YOLOv3와 ResNet50 알고리즘을 이용하기로 했다. 얼굴과 표정 데이터셋 등에서 모은 이미지 데이터를 사용하여 실행해 보고 그 적절성 및 성능에 대해 평가해 보았다.
Keywords