중간 발표 개요

1. 감정 인식의 활용

2. 감정 인식에서의 RGB 이미지 사용 vs 열화상 이미지 활용

3. 실험 소개

   (1) 열화상 이미지를 사용하는 감정 인식에 적합한 CNN 구조 고안+pre-trained weight 활용(transfer learning RGB 이미지로 pre-training vs 열화상 이미지만 성능 비교)+loss function 비교 기존 연구에서 활용한 구조 소개

   (2) 데이터 증강 비교 실험 데이터 증강 방식 비교와 가설 소개

   (3) RGB 데이터와 열화상 데이터 비교 실험 가설 및 방법 소개

나중에 정할 것(아마 중간 발표 이후)

전체 사진에서 얼굴만 크롭하는 방식:retinaface/yolo 등 추가조사 필요 → 박준영님

비교할 데이터 증강 방식: 히스토그램 평활화/rotation/flip/bilateral filtering(노이즈 감소가 맞는지? 다시 조사 필요… 적절하지 않을 것 같음..)/cutmix 말고 더 할 필요가 있는지→ 박준영님

참고할 CNN 구조(아예 새로 짜는 것보다, 몇 가지 CNN 구조를 섞거나 기존 CNN 구조에서 가감하는 방향으로) 관련 자료 추가조사 필요 → 조정빈님

라벨링 방식: 기존 데이터베이스의 라벨링 수용/대중 투표 반영(할건지) →일단 안 함

데이터 뭐 쓸지 (IRIS,TUFTS:열화상 RGB 둘 다 있음, 조도 비교 가능 + 박준영님이 공유해주신 데이터셋 나중에 추가되면 정하기) → 분담

IRIS→ 조정빈님

TUFTS→황채연

RWTH→김주의님

RGB-D-T→ 이수형님

VIS-TH→ 조용기님

pre training용 RGB 데이터셋→ 조정빈님 ,박준영님