Robust facial expression recognition and emotion-aware synthesis/manipulation
연구 내용
도메인 변화와 적대 교란에 견고한 얼굴 표정 인식을 확보하고, 감정 강도와 주의 정보를 활용해 합성·조작 성능을 개선하는 연구
본 연구는 얼굴 표정 인식과 감정 기반 생성 작업에서 발생하는 분포 이동과 외부 교란 문제를 다루기 위해 표현 학습을 설계합니다. 멀티모달 입력에서 표현 신뢰도를 높이기 위해 모달리티 적응형 인식 구조를 구성합니다. 또한 테스트 단계 공격 시나리오를 설정하고, 얼굴의 핵심 영역에 주의를 주는 방식으로 적대적 학습을 수행해 견고성을 향상합니다. 마지막으로 단일 소스 도메인 일반화 관점에서 화소·특징 수준 교란을 적용하고 의미 정렬 정규화 및 도메인 정보 최소화 손실로 도메인 불변 표현을 학습합니다. 감정 강도에 민감한 대조학습과 자기주의 기반 판별 학습으로 합성 임베딩 공간을 압축하는 연구도 수행합니다.
관련 연구 성과
관련 논문
4편
관련 특허
0건
관련 프로젝트
2건
연구 흐름
초기에는 음성·영상 등 모달리티를 고려해 단순 인식 정확도 중심을 넘어 신뢰도와 인식 체계를 확장하는 방향의 연구를 수행했습니다. 이후 와일드 환경에서 취약성이 드러나는 상황을 공격 시나리오로 정식화하고, 얼굴 핵심 영역 주의 기반 적대학습으로 견고성 문제를 다뤘습니다. 동시에 잠재공간에서 클래스 구분과 의미 속성을 함께 확보하기 위해 감정 강도 인지 대조학습과 주의 기반 판별 학습을 적용했습니다. 최근에는 도메인 불변 표현 학습을 통해 분포 이동 상황의 일반화 성능을 강화하는 연구로 이어지고 있습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
Beyond superficial emotion recognition: Modality-adaptive emotion recognition system
Towards the adversarial robustness of facial expression recognition: Facial attention-aware adversarial training
MECA: Manipulation With Emotional Intensity-Aware Contrastive Learning and Attention-Based Discriminative Learning
DIRE: Enhancing Facial Expression Recognition Through Domain-Invariant Representation Learning for Robust Generalization
관련 프로젝트
구분
제목
인공지능 융합형 메타휴먼 플랫폼 연구실
산업융합형 멀티모달 생성 인공지능 인재양성