감정인식을 위한 동양인 생체신호 데이터베이스 구축과 GA-SVM 기반 유효한 특징선택

초록

최근 인간-로봇 상호작용을 위해 인간의 감정을 인식하는 기술 연구가 활성화되고 있다. 이 논문에서는 인간 내면 감정인식을 위해 동양인 피험자를 대상으로 구축한 INHA 데이터베이스를 소개하며, 감정인식의 정확도를 높이기 위해 GA-SVM(Genetic Algorithm ? Support Vector Machine) 기반 특징 선택 방법을 제안한다. GA-SVM은 생물학적 진화과정을 모방하여 얻은 가중치를 SVM에 적용하여 유효한 특징을 선택한다. INHA 데이터베이스를 적용한 실험에서 SVM, SVR. 1D CNN 성능 비교를 하였으며, 제안 방법의 감정인식 정확도가 기존 SVM[10] 보다 5%의 높은 성능을 확인하였다.