3.5기(200104~)/감정인식 8

감정인식 프로젝트 마무리

감정인식팀이 지금까지 진행한 프로젝트에 대해 정리해봤습니다. 올해 은익체전이 취소되서 원래 목표했던 행사는 진행하지 못해서 아쉽네요~.~ 감정인식 프로젝트를 계획. 단순히 감정을 인식하는 것보다 이를 게임이나 미션으로 연관시키면 흥미를 더 끌 수 있을 것으로 보고 게임으로 구현하기로 함 ‘웃음참기'와 같이 여러가지 영상 시청 후 표정 변화가 없을 수록 높은 점수를 받는 미션을 진행하기로 결정했고 이 영상에서와 같이 실시간으로 인물의 표정을 통해 감정을 인식 MobileNet은 컴퓨터 성능이 제한되거나 배터리 퍼포먼스가 중요한 곳에서 사용될 목적으로 설계된 CNN 구조 기존의 Convolution Layer는 너무 무겁다! Small DNN을 만들자 MobileNetv2는 Depth-wise Separab..

6주차_20/04/06_감정인식 프로젝트

모임 일자 : 4월 6일 월요일 학생회관 식당 2시 -모여서 다같이 코딩 -진행 방향에 대해 고민 1. 현재 파악한 문제 점 - 네트워크에 관한 공부보다 프로그램 전체적인 구조와 연결에 관한 진행이 더 길어지고 세부적으로 진행 됨 - 좀더 딥러닝과 네트워크에 대해 공부하고 직접 코드 구현을 해볼 수 있는 방향으로 바꾸 고자 함 2. 방향 전환 - 오픈 소스 코드로 테스트 한후 네트워크 선정 - 실시간으로 표정 인식을 해서 두가지 모드 상태에 따라, 모드에 맞는 감정이 나타날 경우 졌다고 판단 - 단계와 모드 선택시 랜덤으로 영상 재생 - 오픈 소스 코드로 테스트 하지 않고, 처음에 후보에 있었던 네트워크들 모두 직접 구현해서 테스트 해보기 3. 이번주 진행 - 후보에 있었던 모델 중 하나인 Xceptio..

감정인식팀 5주차

회의 날짜 : 2020.04.02 목요일 회의 장소 : 온라인(구글 행아웃) 참여자: 성광현 송근영 윤나라 황선경 박형준 활동 내용 1. 영상 수집: 구글 드라이브 사용 2. 감정별(공포,웃음) 수집된 영상의 단계(Level 1, 2, 3) 결정 - 팀원들과 영상 시청 후 결정 3. 동영상 리스트에서 랜덤으로 영상을 불러오는 코드 작성 - 난이도를 선택하면 랜덤으로 해당되는 난이도의 영상을 불러오도록 함 다음 활동 계획 프로그램 코드 구체화 - 랜덤으로 불러온 영상을 시청했을 때 참여자의 감정을 인식 - 해당 감정의 표출 정도가 일정 기준값을 넘기면 자동으로 종료

감정인식팀 4주차

회의 날짜 : 2020.03.25 회의 장소 : 구글 행아웃 Project Progress 1. 프로그램 세부화 - 프로그램 서비스 룰 세부화 1) 3단계 도전 형식(Level 1,2,3,) 2) 공포, 웃김 2가지 영상테마로 한정 3) 감정 표출 인식 시 자동종료 실행 - 고민사항 1) 단계별 웃음 인식의 기준 값을 어떻게 지정할 것인가? 2) 컴퓨터가 참여자와 보여주고 있는 영상간의 데이터 기준을 받아올 때 영상에서 처리하는지, 아니면 감정인식에 처리할 것인지에 대한 코드 방법이 필요 2. 모델 시뮬레이션 : ppt 참고 3. 영상 수집 : 보여줄 영상 수집 중 계획 1. 프로그램 코드 구현 세부화 2. 영상 수집 3. 프로그램 테스트

3주차_Keras로 구현된 간단한 MobileNet 코드 리뷰 및 학습 시키기

작성자: 윤나라 Keras에는 사용할수 있도록 백본 네트워크들이 구현되어 있습니다. MobileNet도 v1, v2모두 구현되어 있고, Xception, VGG, ResNet등 다양한 모델이 있어서 예측, feature extraction, fine tuning 등에 사용할 수 있습니다. 이를 사용하여 표정을 분류할 수 있도록 작동하는 네트워크를 학습하는 코드를 리뷰하고 돌려보았습니다. 우선 keras 모듈에서 MobileNet 백본 및 사용할 레이어 등을 import 해줍니다. MobileNet은 224x224 이미지에서 작동하도록 설계되었으므로 그를 명시해주고, MobileNet 백본 객체를 하나 선언합니다. imagenet으로 pretrain된 가중치를 가진 것을 가져오도록 했습니다. include..

감정인식팀 2주차

회의 날짜: 2020.03.11 회의 장소: 홍대 커피빈 회의 내용: MobileNet v2 논문읽고 공부, 모델 실행시켜보기 팀원: 박형준 성광현 송근영 윤나라 황선경 MobileNetv2 Depth-wise Separable Convolution, 그리고 Linear bottleneck을 갖는 inverted residual 모듈을 제안. 이 모듈은 낮은 치원의 압축된 표현을 입력으로 받아 높은 차원으로 먼저 확장한 뒤, depth-wise convolution 필터를 통과시키고, linear convolution을 통해 다시 낮은 차원 표현으로 projection하는 과정을 거침. 1. Depth-wise Separable Convolutions = Depthwise Convolutions + Po..

감정인식 프로젝트 1주차

발표자 : 황선경 1. 구체적인 주제 설정 은익체전에서 불특정다수에 적용가능한 감정인식 프로젝트를 계획. 단순히 표정을 통해 감정을 인식하는 것보다 이를 게임이나 미션으로 연관시키면 흥미를 더 끌 수 있을 것으로 보고 아이디어 회의를 통해 '웃음참기 챌린지'와 같이 여러가지 영상 시청 후 표정 변화가 없을 수록 높은 점수를 받는 미션을 진행하기로 결정 이 영상에서와 같이 실시간으로 인물의 표정을 통해 감정을 인식(뒤에 있는 Brain Wave Activities는 연관 X) 2. 진행상황 이번 주는 이 프로젝트에서 사용할 네트워크를 선정하는 것이 목표 https://paperswithcode.com/sota 라는 사이트에서 우리의 주제와 적합한 네트워크를 조사한 뒤 후보로 XceptionNet , Mob..