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<전체 발표>

  1. 감정인식 논문 발표(추광재님) : Emotion Recognition using Deep Convolution Networks
    https://github.com/isseu/emotion-recognition-neural-networks/blob/master/paper/Report_NN.pdf
    - 영상뿐만 아니라 고유한음성 사람의 바디 랭귀지를 통해서 인식해야 더 정확함.
    - cifar-10, mnist, LSVRC-2010(5개의 conv, 3개의 pool), JAFFE(일본여성), CK+(CK의 extend), SVM, FERC-2013 (67%의 감정인식율) 등의
       데이터를 사용함.
    - 논문의  CNN 구조에서 Local Contrast Normalization을 사용하였는데, 구현 코드에서는 주석처리로 사용하고 있지 않음.
    - 논문에서 A, B, C 세개의 모델이 나오는데 C가 AlexNet을 Customizing한것인데 이것이 가장 accuracy가 높다고 말하고 있음.

    <Facial expression databases 비교>
    https://en.wikipedia.org/wiki/Facial_expression_databases

    이 논문을 시작하게된 이유는, 이것에 대해서 스터디 하기 위함.
    - TF-Learn인 High Level Lib를 사용함.
    - 이미지 전처리에는 openCV를 사용함.
     
  2. 현재 까지 구현된 소스 리뷰(신성진님) :
    - CK+, Jaffe, RafD, Google Crawling dataSet으로 구성.
    - openCV를 사용하여 imageCrop
    - 8개의 감정별로 labeling하여 폴더 분류  ("neutral", "anger", "contempt", "disgust", "fear", "happy", "sadness", "surprise")
    - TF-learn 사용 
    - AlexNet을 사용, accuracy가 20% 이내로만 결과가 도출됨
    - 구글 크롤링 방법 중, "Fatkun 일괄 다운로드 이미지 프로그램" 소개
  3. 소장님의 생각
    사람의 감정이라는 것은 얼굴에서 움직일 수 있는 근육의 양이 제한되어 있기 떄문에
    레이어를 많이 거치면 오버피팅이 될 수 있으니, 레이어를 간략하고 모델을 튜닝하는 것이 더 좋을 것 같다.
  4. 향후 개선 방향
    : 데이터 추가 및 전처리 (학습 사진 사이즈 변경, 컬러 적용, 엠에스 활용으로 얼굴 추출)
    fer 2013 데이터 추출 : csv Data 구조로 되어 있는것 처리 
    네트워크 튜닝

<감정인식 팀>

  1. 라즈베리파이3에서 카메라를 이용하여 사람인지 하는 코드 공유.
    - 데이터 Train은 노트북에서 진행 후, 라즈베리파이에선 Detection처리.
     
  2. 향후 계획 회의
    - 데이터 전처리 MS API를 활용하여 재구성
    - 네트워크 튜닝

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