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구자민 (홍익대학교) 안동원 (홍익대학교) 허준성 (홍익대학교) 이지연 (홍익대학교) 안병구 (홍익대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2024.11
수록면
1,090 - 1,093 (4page)

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In this paper, we propose a system that detects emotions from facial expressions and recommends songs based on the identified emotions. The main contributions of the proposed system are as follows. First, the system utilizes the DeepFace library to analyze a user’s facial image and extract their emotions in real-time. Second, it employs DistilBERT-based natural language processing models to classify emotions from song lyrics. Third, based on the extracted emotions, the system recommends suitable songs from a database, enabling a personalized music recommendation experience. Fourth, the system is implemented as a real-time web application using the Flask framework, ensuring smooth and efficient user interaction. The performance of the system was evaluated in two parts: facial emotion detection and lyric emotion classification, both achieving an average accuracy of over 92%. The results of the performance evaluation demonstrate that the proposed system can effectively support real-time emotion recognition and personalized music recommendation.

목차

Abstract
I. 서론
II. 제안된 시스템
III. 제안된 시스템의 구현 및 성능평가
IV. 결론 및 고찰
참고문헌

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