딥 CNN에서 전이 학습을 이용한 얼굴 감정 인식

인간의 얼굴 감정 인식(Facial Emotion Recognition, FER)은 그 잠재적 응용 가능성으로 인해 연구계의 주목을 받고 있다. FER의 핵심 과제는 다양한 얼굴 표정을 각각의 감정 상태에 대응시키는 것이다. 전통적인 FER는 주로 두 가지 주요 단계로 구성된다: 특징 추출과 감정 인식. 현재는 이미지로부터 내재적인 특징 추출 기능을 지닌 특징을 가진 딥 신경망, 특히 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)이 FER 분야에서 널리 사용되고 있다. 단순한 층 구조를 가진 CNN을 활용하여 FER 문제를 해결한 여러 연구가 보고된 바 있으나, 단순한 학습 방식을 따르는 표준적인 얕은 CNN은 고해상도 이미지에서 감정 정보를 효과적으로 포착하기 위한 특징 추출 능력이 제한되어 있다.