데이터 증강과 합성곱 신경망을 이용한 아동 얼굴 감정인식
Facial Emotion Recognition in Children Using Convolutional Neural Network with Data Augmentation
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초록
본 연구에서는 아동의 얼굴 이미지(Face Image)로부터 아동의 감정을 인식하는 방법을 연구했다. 아동 얼굴 이미지 데이터 세트(Dataset)는 성인 얼굴 이미지 데이터 세트보다 개수도 적고, 아동 연구윤리를 이유로 인터넷상에 공개되지 않는 경우가 많다. 이에 본 연구에서는 아동 얼굴 이미지 데이터 세트의 샘플(Sample) 수가 한정된 상황에서, 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 모델의 감정인식 정확도를 높이기 위해서 새로운 데이터 증강 기법을 제안한다. 그리고 인터넷상에 공개된 미국 국립 정신건강 연구소의 아동 얼굴 이미지 데이터 세트를 활용하여 제안하는 데이터 증강기법의 효용성을 입증하기 위한 실험을 수행했다. 실험 결과에 따르면, 제안하는 데이터 증강 기법을 적용했을 때 CNN 모델이 감정인식 작업에서 가장 우수한 성능을 달성하는 것을 입증했다.
Abstract
In this study, we investigate how to recognize children's emotions from their face images. Children's face image datasets are fewer in number than adult face image datasets and are often not publicly available on the Internet due to child research ethics. In this study, we propose a new data augmentation technique to improve the emotion recognition accuracy of the convolutional neural network (CNN) model in a situation where the number of samples in the child face image dataset is limited. To demonstrate the effectiveness of the proposed data augmentation technique, we conducted experiments using the child face image dataset of the National Institute of Mental Health, which is publicly available on the Internet. The experimental results showed that the CNN model achieved the best performance in the emotion recognition task when the proposed data augmentation technique was applied.