http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
캡슐넷을 활용한 EEG 및 Gaze 데이터 기반의 감정 분류
지규빈(Kyu-Bin Ji),정진우(Jin-Woo Jeong) 한국HCI학회 2020 한국HCI학회 학술대회 Vol.2020 No.2
본 연구에서는 뇌파와 시선 추적 정보를 결합한 데이터를 바탕으로 동영상 시청 시 사람의 감정을 분류하기 위한 딥러닝 기반의 학습 모델을 구축하였다. 본 논문에서 분류하고자 하는 감정은 ‘중립’, ’슬픔’, ’두려움’, ’행복’의 네 가지 감정이다. 이를 위하여, 기존 CNN 구조가 가지고 있는 한계점들을 극복하기 위하여 제시된 새로운 타입의 딥러닝 모델인 Capsule Network 를 이용하여 모델 학습을 수행한 후, CNN 모델과 SVM 모델과의 감정 분류 성능 비교를 수행하였다. 실험 결과를 통하여 본 연구에서 제안한 Capsule Network 기반의 모델이 66%의 정확도로 가장 높은 성능을 보인 것을 확인할 수 있었다. 특히, ‘행복’ 감정에서는 72%의 높은 정확도를 얻었지만 ‘슬픔’ 감정에서는 58%의 상대적으로 낮은 정확도를 보임을 확인할 수 있었다.