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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.3
- 수록면
- 490 - 493 (4page)
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This paper proposes an embedded system that detects mask and face recognition based on a microprocessor instead of Nvidia Jetson Board what is popular development kit. We use a class of efficient models called Mobilenets for mobile and embedded vision applications. MobileNets are based on a streamlined architechture that uses depthwise separable convolutions to build light weight deep neural networks. The device used a Maix development board with CNN hardware acceleration function, and the training model used MobileNet_V2 based SSD(Single Shot Multibox Detector) optimized for mobile devices. To make training model, 7553 face data from Kaggle are used. As a result of test dataset, the AUC (Area Under The Curve) value is as high as 0.98.
목차
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
W. Liu, D. Anguelov, D. Erhan, C. Szegedy, S. Reed, C. Y. Fu, and A. C. Berg, “Ann-Arbor-SSD: Single Shot MultiBox Detector,” University of Michigan, 2018.
M. Sandler, A. Howard, M. Zhu, A. Zhmoginov, and L. Chen, “MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks,” Google Inc., 2018.
Use a Low-Cost Module and MicroPython to Quickly Build AI-Based Vision and Hearing Devices. [Internet]. Available: https://www.digikey.kr/en/articles/use-a-low-cost–module-micropython-ai-based-vision-hearing-devices.
A. G. Howard, M. Zhu, B. Chen, D. Kalenichenko, W. Wang, T. Weyand, M. Andreetto, and H. Adam, “MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications,” Google Inc., 2017.
Face Mask Detection Dataset, [Internet]. Available: https://www.kaggle.com/omkargurav/face-mask-dataset.
M. Sandler, A. Howard, M. Zhu, A. Zhmoginov, and L. Chen, “MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks,” Google Inc., 2018.
Use a Low-Cost Module and MicroPython to Quickly Build AI-Based Vision and Hearing Devices. [Internet]. Available: https://www.digikey.kr/en/articles/use-a-low-cost–module-micropython-ai-based-vision-hearing-devices.
A. G. Howard, M. Zhu, B. Chen, D. Kalenichenko, W. Wang, T. Weyand, M. Andreetto, and H. Adam, “MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications,” Google Inc., 2017.
Face Mask Detection Dataset, [Internet]. Available: https://www.kaggle.com/omkargurav/face-mask-dataset.
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