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NTIS 바로가기표정은 아주 강력한 비언어적인 표현 수단이다. 표정은 사람의 감정을 읽는데 아주 유효하기 때문에, 기계학습이나 컴퓨터 비전 분야에서 표정 인식은 아주 중요한 분야 중에 하나이다. 표정 인식 분야에서는 여러 가 지 기계학습 모델이 사용되나, 딥러닝 모델은 별도의 전처리 없이도 아주 좋은 성능을 보여주어 많이 사용되고 있다. 그러나 이러한 좋은 성능에도 불구하고, 딥러닝 모델은 너무 복잡하고 블랙 박스(Black Box) 방식으로 되어 있어 판단을 내린 과정을 파악할 수가 없다. 이러한 문제로 인해서 딥러닝 모델은 신뢰도가 중요한 의약이나 자율 주행과 같은 분야에는 적 용할 수가 없다. 본 논문은 표정인식을 학습한 딥러닝 모델이 내린 결정 에 대한 근거를 제공할 수 없는 문제를 해결하기 위한 모델을 제안한다. 표정 인식을 학습한 ...
저자 | 김선빈 |
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학위수여기관 | 高麗大學校 |
학위구분 | 국내석사 |
학과 | 컴퓨터學科 |
지도교수 | 金顯哲 |
발행연도 | 2019 |
총페이지 | vi, 48장 |
언어 | kor |
원문 URL | http://www.riss.kr/link?id=T15062406&outLink=K |
정보원 | 한국교육학술정보원 |
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