Facial Emotion Recognition in Children Using Convolutional Neural Network with Data Augmentation

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 연구 윤리를 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 증강 기법의 효용성을 입증하기 위한 실험을 수행했다. 실험 결과에 따르면, 제안하는 데이터 증강 기법을 적용했을 때 CNN 모델이 감정인식 작업에서 가장 우수한 성능을 달성하는 것을 입증했다.