한국과학기술원;KOREA ADVANCED INSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY
发明人:
JO, Sungho,조성호,KIM, Byung Hyung,김병형
申请号：
KRKR2018/012772
公开号：
WO2019/216504A1
申请日:
2018.10.26
申请国别(地区):
KR
年份:
2019
代理人:
摘要：
Disclosed is a method and system for human emotion estimation using a deep physiological affect network for human emotion recognition. An emotion estimation method according to an embodiment of the present invention comprises the steps of: acquiring a physiological signal of a user； when learning progresses along a time axis, learning a network that receives the acquired physiological signal as an input, by using a time margin-based classification loss function that considers a time margin； and estimating emotion of the user through learning of the network, which uses the time margin-based classification loss function.La présente invention concerne un procédé et un système d'estimation d'émotion humaine utilisant un réseau d'affect physiologique profond pour la reconnaissance d'émotion humaine. Un procédé d'estimation d'émotion selon un mode de réalisation de la présente invention comprend les étapes consistant : à acquérir un signal physiologique d'un utilisateur； quand l'apprentissage progresse le long d'un axe de temps, à entraîner un réseau qui reçoit le signal physiologique acquis comme entrée, à l； aide d'une fonction de perte de classification basée sur la marge de temps qui prend en considération une marge de temps； et à estimer l'émotion de l'utilisateur par l'entraînement du réseau, qui utilise la fonction de perte de classification basée sur la marge de temps.인간 감정 인식을 위한 딥 생리적 정서 네트워크를 이용한 인간 감정 추정 방법 및 그 시스템이 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 감정 추정 방법은 사용자의 생리적 신호를 획득하는 단계； 상기 획득된 생리적 신호를 입력으로 하는 네트워크를 시간 축에 따라 학습이 진행될 때 시간 마진을 고려하는 시간 마진 기반 분류 손실 함수를 이용하여 학습하는 단계； 및 상기 시간 마진 기반 분류 손실 함수를 이용한 상기 네트워크의 학습을 통해 상기 사용자의 감정을 추정하는 단계를 포함한다.
