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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국융합학회 한국융합학회논문지 한국융합학회논문지 제9권 제4호
발행연도
2018.1
수록면
47 - 55 (9page)

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본 논문에서는 얼굴인식 성능 향상을 위해 얼굴 지역 영역 영상들로 학습된 다중개의 심층 합성곱 신경망(Deep Convolutional Neural Network)으로부터 추출된 심층 지역 특징들(Deep local features)을 가중치를 부여하여 결합하는 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 지역 영역 집합으로 학습된 다중개의 심층 합성곱 신경망으로부터 추출된 심층 지역 특징들과 해당 지역 영역의 중요도를 나타내는 가중치들을 결합한 특징표현인 ‘가중치 결합 심층 지역 특징’을 형성한다. 일반화 얼굴인식 성능을 극대화하기 위해, 검증 데이터 집합(validation set)을 사용하여 지역 영역에 해당하는 가중치들을 계산하고 가중치 집합(weight set)을 형성한다. 가중치 결합 심층 지역 특징은 조인트 베이시안(Joint Bayesian) 유사도 학습방법과 최근접 이웃 분류기(Nearest Neighbor classifier)에 적용되어 테스트 얼굴영상의 신원(identity)을 분류하는데 활용된다. 제안 방법은 얼굴영상의 자세, 표정, 조명 변화에 강인하고 기존 최신 방법들과 비교하여 얼굴인식 성능을 향상시킬 수 있음이 체계적인 실험을 통해 검증되었다.
#face recognition #deep convolutional neural network #deep local features #weight combination #facial local region #Joint Bayesian

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참고문헌 (33)

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Y. C. Hwang / 2015 / Face Recognition System Technologies for Authentication System - A Survey / Journal of Digital Convergence 5(3):9~13 google schola 이계정 / 2014 / 영역 분할과 판단 요소를 이용한 표정 인식 알고리즘 / 디지털융복합연구 12(12):243~248 dbpia Y. Adini / 1997 / Face recognition: the problem of compensating for changes in illumination direction / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 19(7):721~732 Crossref 김성훈 / 2013 / SIFT-Grid를 사용한 향상된 얼굴 인식 방법 / 디지털융복합연구 11(2):299~307 dbpia R. Collobert / 2011 / Natural language processing (almost) from scratch / The Journal of Machine Learning Research 12:2493~2537 google schola

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