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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
지규빈 (금오공과대학교) 정진우 (금오공과대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2020 학술대회 발표 논문집
발행연도
2020.2
수록면
820 - 824 (5page)

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본 연구에서는 뇌파와 시선 추적 정보를 결합한 데이터를 바탕으로 동영상 시청 시 사람의 감정을 분류하기 위한 딥러닝 기반의 학습 모델을 구축하였다. 본 논문에서 분류하고자 하는 감정은 ‘중립’, ’슬픔’, ’두려움’, ’행복’의 네 가지 감정이다. 이를 위하여, 기존 CNN 구조가 가지고 있는 한계점들을 극복하기 위하여 제시된 새로운 타입의 딥러닝 모델인 Capsule Network 를 이용하여 모델 학습을 수행한 후, CNN 모델과 SVM 모델과의 감정 분류 성능 비교를 수행하였다. 실험 결과를 통하여 본 연구에서 제안한 Capsule Network 기반의 모델이 66%의 정확도로 가장 높은 성능을 보인 것을 확인할 수 있었다. 특히, ‘행복’ 감정에서는 72%의 높은 정확도를 얻었지만 ‘슬픔’ 감정에서는 58%의 상대적으로 낮은 정확도를 보임을 확인할 수 있었다.
#딥러닝 #캡슐 네트워크 #EEG #Eye Gaze #감정분류

목차

요약문
1. 서론
2. 감정분류 데이터 집합
3. 분류 모델
4. 실험
5. 결론
참고 문헌

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