초록
최근 컴퓨터 비전 분야에서 딥 러닝의 성공을 바탕으로, 우리는 딥 컨볼루션 신경망을 얼굴 표정 인식, 특히 미소 인식에 새로운 응용 방법을 제안합니다. Denver Intensity of Spontaneous Facial Action (DISFA) 데이터베이스에 대한 미소 인식 테스트 정확도는 99.45%를 달성하여, 기존의 수작업 특징 기반 접근 방식(정확도 65.55%~79.67%)보다 크게 우수한 결과를 보였습니다. 이 접근 방식의 혁신성은 구조 매개변수에 대한 포괄적인 모델 선택을 포함하며, 이를 통해 각각의 표정, 예를 들어 미소에 적합한 구조를 찾을 수 있습니다. 이러한 작업이 가능했던 이유는 모든 실험이 Tesla K40c GPU에서 수행되었기 때문으로, 이는 전통적인 CPU 계산보다 10배 빠른 속도를 제공하였습니다.