Facial Emotion Recognition Data Augmentation using Generative Adversarial Network

김진용; 조근식

doi:10.5626/JOK.2021.48.4.398

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김진용 조근식 (인하대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.48 No.4

발행연도: 2021.4

수록면: 398 - 404 (7page)

DOI: 10.5626/JOK.2021.48.4.398

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컴퓨터 비전의 얼굴 감정인식 분야는 딥러닝의 다양한 신경망을 통해 최근 의미있는 행보를 보이고 있다. 그러나 주요하게 사용되는 데이터셋들은 “클래스 불균형”이라는 문제를 안고 있고 이는 딥러닝 모델의 정확도를 하락시키는 요인이 된다. 그러므로 클래스 불균형이라는 문제를 해소하기 위한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 얼굴 감정인식 데이터셋으로 사용되는 FER2013, RAF_single 데이터셋의 클래스 불균형을 해소하기 위해 적대적 생성 신경망을 이용한 얼굴 감정인식 데이터 증강 모델인 “RDGAN”을 제안한다. RDGAN은 기존 이미지 간 변환을 위한 적대적 생성 신경망을 바탕으로 표현 판별자를 추가하여 기존 연구보다 클래스에 적합한 이미지를 생성 및 변환하는 네트워크이다. RDGAN으로 증강된 데이터셋은 데이터 증강을 하지 않은 데이터셋과 비교하여 FER2013과 RAF_single에서 각각 평균 4.805%p, 0.857%p의 성능 향상을 보였다.

#적대적 생성 신경망 #데이터 증강 #얼굴 감정 인식 #이미지 간 변환 #generative adversarial network #data augmentation #facial emotion recognition #image-to-image translation

참고문헌 (12)

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J. Zhu, T. Park, P. Isola and Alexei A. Efros, "Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistency Adversarial Networks," IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), pp. 2223-2232, 2017.

M. Buda, A. Maki and Maciej A. Mazurowski, "A Systematic Study of the Class Imbalance Problem in Convolutional Neural Networks," arXiv: 1710. 05381, 2017. X. Wang, K. Wang and S. Lian, "A survey on Face Data Augmentation," arXiv: 1904.11685, 2019. X. Zhu, Y. Liu, Z. Qin and J. Li, "Emotion Classification with Data Augmentation Using Generative Adversarial Networks," The Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD), pp. 349-360, 2018.

W. Yi, Y. Sun and S. He, "Data Augmentation Using Conditional GANs for Facial Emotion Recognition," Progress In Electromagnetics Research Symposium (PIERS), pp. 710-714, 2018.

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