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딥러닝기반 감정인식에서 데이터 불균형이 미치는 영향 분석
Effect Analysis of Data Imbalance for Emotion Recognition Based on Deep Learning
- 노하진;
- 임유진
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최근 들어 영유아를 대상으로 한 비대면 상담이 증가함에 따라 감정인식 보조 도구로 CNN기반 딥러닝 모델을 많이 사용하고 있다. 하지만대부분의 감정인식 모델은 성인 데이터 위주로 학습되어 있어 영유아 및 청소년을 대상으로 적용하기에는 성능상의 제약이 있다. 본 논문에서는이러한 성능제약의 원인을 분석하기 위하여 XAI 기법 중 하나인 LIME 기법을 통해 성인 대비 영유아와 청소년의 감정인식을 위한 얼굴 표정의특징을 분석한다. 뿐만 아니라 남녀 집단에도 동일한 실험을 수행함으로써 성별 간 얼굴 표정의 특징을 분석한다. 그 결과로 연령대별 실험 결과와성별별 실험 결과를 CNN 모델의 사전 훈련 데이터셋의 데이터 분포를 바탕으로 설명하고 균형 있는 학습 데이터의 중요성을 강조한다.
키워드
데이터 불균형; XAI; LIME; 감정인식; CNN; Biased Data; XAI; LIME; Emotional Recognition; CNN
- 제목
- 딥러닝기반 감정인식에서 데이터 불균형이 미치는 영향 분석
- 제목 (타언어)
- Effect Analysis of Data Imbalance for Emotion Recognition Based on Deep Learning
- 저자
- 노하진; 임유진
- 발행일
- 2023-08
- 권
- 12
- 호
- 8
- 페이지
- 235 ~ 242