Paper


ILIKCI-THESIS-2019.pdf

Abstract


열화상 이미지가 사람 감정 인식에 더 도움이 될 것으로 판단된다.

Thermal cameras would be a suitable way to develop more credible emotion recognition models

YOLOv3 모델 사용

a method is adapted for training a model for recognizing emotions from thermal heat-mapped cameras with a fast detection algorithm -YOLOv3-. With this method the main aim is to detecting emotions from a given picture which taken from thermal cameras

Introduction


감정 인식에 열화상 이미지를 사용하면 좋은 근거

  1. 감정 인식은 사진의 lightning condition 질에 따라서 성공 여부가 갈리는데, 열화상 이미지가 이에 도움이 될 수 있다.

    Detecting emotions is not just technical challenge for programming, the success also relies within the quality lightning conditions in the photo.

  2. 감정은 신경학적으로도 연관이 있으므로, heat map이 감정 인식에 도움이 될 수 있다.

  3. 열화상 카메라는 단순히 이미지 상의 감정 상태를 파악하는 것이 아니라 감정의 변화를 파악할 수 있다.

  4. 피부나 피부색에 의존하지 않는다.

적외선 스펙트럼