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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.8
- 수록면
- 1,136 - 1,141 (6page)
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코로나19 팬데믹으로 인해 마스크 착용이 일상화되면서 마스크 착용 얼굴을 식별하는 얼굴인식 연구에 대한 중요도가 높아지고 있다. 안정된 얼굴인식 성능을 위해서는 인식 대상에 대한 풍부한 학습용 이미지 확보가 필요하지만 인물 별로 마스크 착용 얼굴 이미지를 다량 확보하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 마스크 미착용 얼굴 이미지에 가상의 마스크 패턴을 합성하는 새로운 방법을 제안한다. 제안 방법은 동일 인물에 대해 마스크 미착용 얼굴 이미지와 마스크 착용 얼굴 이미지를 쌍으로 컨볼루션 오토인코더에 입력하여 얼굴과 마스크의 기하학적 관계를 학습한다. 학습이 완료된 컨볼루션 오토인코더는 학습에 사용되지 않은 새로운 마스크 미착용 얼굴 이미지에 가상의 마스크 패턴을 자연스러운 형태로 합성해준다. 제안 방법은 고속으로 대량의 마스크 착용 얼굴 이미지를 생성할 수 있으며, 얼굴 특징점 추출에 기반하는 마스크 합성 방법에 비해 실용적이다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 기술
Ⅲ. 마스크 착용 얼굴 이미지 생성 방법
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
M. L. Ngan, P. J. Grother, and K. K. Hanaoka, “Ongoing Face Recognition Vendor Test (FRVT) Part 6A: Face Recognition Accuracy with Masks Using Pre-COVID-19 Algorithms,” National Institute of Standards and Technology, Technical Report NISTIR 3811, Jul. 2020.
H. I. Kim, J. Y. Moon, and J. Y. Park, “Research Trends for Deep Learning-Based High-Performance Face Recognition Technology,” Electronics and Telecommunications Trends, vol. 33, no. 4, pp. 43-53, Aug. 2018.
Y. Kim, X. Zhang, and J. Park, “Automatic Mask Face Data Synthesis System,” in Proceedings of Conference of the Korean Institute of Broadcast and Media Engineers, Online, pp. 239-240, 2020.
OpenCV-Python [cited 2022 April 10], [Internet]. Available: https://docs.opencv.org/4.3.0/.
J. Masci, U. Meier, D. Cires¸an, and J. Schmidhuber, “Stacked Convolutional Auto-Encoders for Hierarchical Feature Extraction,” in Proceedings of International Conference on Artificial Neural Networks, Espoo, Finland, pp. 52-59, 2011.
H. I. Kim, J. Y. Moon, and J. Y. Park, “Research Trends for Deep Learning-Based High-Performance Face Recognition Technology,” Electronics and Telecommunications Trends, vol. 33, no. 4, pp. 43-53, Aug. 2018.
Y. Kim, X. Zhang, and J. Park, “Automatic Mask Face Data Synthesis System,” in Proceedings of Conference of the Korean Institute of Broadcast and Media Engineers, Online, pp. 239-240, 2020.
OpenCV-Python [cited 2022 April 10], [Internet]. Available: https://docs.opencv.org/4.3.0/.
J. Masci, U. Meier, D. Cires¸an, and J. Schmidhuber, “Stacked Convolutional Auto-Encoders for Hierarchical Feature Extraction,” in Proceedings of International Conference on Artificial Neural Networks, Espoo, Finland, pp. 52-59, 2011.
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