Lightweight Micro-Facial Expression Recognition for near-Neutral Faces Based on Self-Knowledge Distillation
이공학학술연구기반구축(R&D) · 석사과정생연구장려금지원
2026년
2340054400
교육부
한국연구재단
중앙대학교
김해성
1명
2026.03.01 ~ 2026.08.31
2025.09.01 ~ 2026.08.31
600만원
600만원
기초연구
대학
서울특별시 동작구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
중립 표정에서 다른 표정으로의 미묘한 근육 움직임을 더 잘 구분하며, 엣지 디바이스에서 실시간 추론이 가능한 경량 FER 모델을 개발하는 것을 목표함.
본 연구는 다른 표정과 유사한 중립 근처 미세 표정을 보다 명확히 구분하기 위해, 자기-지식 증류 기법을 활용해 하위 계층의 국소 특징 지식을 상위 계층 정보와 부드럽게 융합하는 접근법을 사용함. 더하여 정교한 증류 손실 기반 학습 전략을 고안하여 미세 표정 영역의 표현력을 효과적으로 전이할 수 있도록 함.
... 모니터링, 스마트 보안·감시 카메라, 모바일 헬스케어 앱, AR·VR 감정 피드백 시스템, 스마트홈 기기 등 다양한 엣지 환경에 적용이 가능함.기대 효과: 높은 표정 유사성 상황에서도 미세 표정을 구별하여 높은 표정 분류 성능을 달성하며, 경량 모델 구조는 엣지 장치, 모바일 기기 등에 배포 가능하여 클라우드 의존도를 낮추고 저전력 고효율 AI으로 활용이 가능함.