A Study in Relationship between Facial Expression and Action Unit

Manifold Learning을 통한 표정과 Action Unit 간의 상관성에 관한 연구

표정은 사람들 사이에서 감정을 표현하는 강력한 비언어적 수단이다. 표정 인식은 기계학습에서 아주 중요한 분야 중에 하나이다. 표정 인식에 사용되는 기계학습 모델들은 사람 수준의 성능을 보여준다. 하지만 좋은 성능에도 불구하고, 기계학습 모델들은 표정 인식 결과에 대한 근거나 설명을 제공해주지 못한다. 이 연구는 표정 인식의 근거로서 Facial Action Coding Unit(AUs)을 사용하기 위해서 CK+ Dataset을 사용하여 표정 인식을 학습한 Convolutional Neural Network(CNN) 모델이 추출한 특징들을 t-distributed stochastic neighbor embedding(t-SNE)을 사용하여 시각화한 뒤, 인식된 표정과 AUs 사이의 분포의 연관성을 확인하는 연구이다.