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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.5
- 수록면
- 668 - 674 (7page)
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시각 정보를 이용한 기계 학습 기술은 주변 상황 인지, 결함 감지, 보안 그리고 사용자 분석과 같이 산업, 서비스 분야에서 활용성이 높아졌다. 그 중 CCTV 영상 분석을 통한 사용자 분석은 시각 정보를 잘 활용하는 실용적인 부분이라고 할 수 있다. 또한 이러한 임베디드 환경에서의 실용성을 높이기 위한 신경 회로망 경량화에 대한 연구가 지속되고 있다. 본 논문에서는 디스플레이형 자판기인 키오스크에서 활용할 수 있는 사람 및 얼굴 검출과 사용자의 나이 및 성별 분류 시스템을 제안한다. 제안하는 모델은 MobileNet, YOLOv2, 생략 연결을 기반으로 설계되었으며, 검출과 분류 망을 개별적으로 학습한 뒤 결합한 2-stage 구조를 띈다. 또한 주의 집중 기법을 사용하여 시스템의 성능을 향상시키고자 하였다. 제안하는 시스템에 대한 구동과 성능 평가는 소형 그래픽 처리 유닛인 Nvidia Jetson Nano에서 진행하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 검출 및 분류 모델
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
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 VisionApplications,” arXiv preprint arXiv:1704.04861, Apr. 2017.
M. Sandler, A. Howard, M. Zhu, A. Zhmoginov, and L. -C. Chen, “MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks,” in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Salt Lake City: UT, USA, pp. 4510-4520, 2018.
J. Redmon, S. Divvala, R. Girshick, and A. Farhadi, “You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection,” in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Las Vegas: NV, USA, pp. 779-788, 2016.
S. Ren, K. He, R. Girchick, and J. Sun, “Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks,” in Advances in Neural Information Processing Systems 28, Montreal, Canada, vol. 1, 2015.
B. Zhu, P. Hofstee, J. Lee, and Z. AI-Ars, “An Attention Module for Convolutional Neural Networks,” arXiv preprint arXiv:2108.08205, 2021.
J. Redmon, S. Divvala, R. Girshick, and A. Farhadi, “You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection,” in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Las Vegas: NV, USA, pp. 779-788, 2016.
S. Ren, K. He, R. Girchick, and J. Sun, “Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks,” in Advances in Neural Information Processing Systems 28, Montreal, Canada, vol. 1, 2015.
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