DeXpression: 표현 인식을 위한 딥 컨볼루션 신경망

우리는 얼굴 표정 인식을 위한 컨볼루션 신경망(CNN) 구조를 제안합니다. 제안된 구조는 수작업으로 추출한 특징에 의존하지 않으며, 이전에 제안된 컨볼루션 신경망 기반 접근법보다 더 우수한 성능을 보입니다. 네트워크가 자동으로 학습한 특징들을 시각화하여 더 나은 이해를 제공하기 위해 노력하였습니다. 정량적 평가를 위해 표준 데이터셋인 확장된 콜른-칸데(Extended Cohn-Kanade, CKP)와 MMI 얼굴 표정 데이터베이스를 사용했습니다. CKP 데이터셋에서 현재 가장 선진적인 CNN 기반 접근법의 정확도는 99.2%입니다. MMI 데이터셋의 경우, 현재 감정 인식의 최고 정확도는 93.33%입니다. 제안된 구조는 CKP에서 99.6%, MMI에서 98.63%의 정확도를 달성하여, CNN을 사용한 최신 기술보다 더 우수한 성능을 보였습니다. 자동 얼굴 표정 인식은 인간-컴퓨터 상호작용 및 안전 시스템 등 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있습니다. 이는 비언어적 신호가 중요한 의사소통 형태이며, 대인 관계 의사소통에서 중심적인 역할을 하기 때문입니다. 제안된 구조의 성능은 실제 응용 분야에서 제안된 작업의 효과성과 신뢰성을 입증합니다.