새로운 반려견 등록방식 도입을 위한 안면 인식 성능 개선 연구

이동수; 박구만

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이동수 (서울과학기술대학교) 박구만 (서울과학기술대학교)

저널정보: 한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제27권 제5호

발행연도: 2022.9

수록면: 794 - 807 (14page)

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동물보호법 개정에 따라 반려견 등록이 의무화 되었음에도 불구하고, 현재 등록 방법의 불편함으로 등록율이 저조한 상태이다. 본 논문에서는 새로운 등록 방법으로 검토되고 있는 반려견 안면 인식 기술에 대한 성능 개선 연구를 진행하였다. 딥러닝 학습을 통해, 반려견의 안면 인식을 위한 임베딩 벡터를 생성하여 반려견 개체별로 식별하기 위한 방법을 실험하였다. 딥러닝 학습을 위한 반려견 이미지 데이터셋을 구축하고, InceptionNet과 ResNet-50을 백본 네트워크로 사용하여 실험하였다. 삼중항 손실 방법으로 학습하였으며, 안면 검증과 안면 식별로 나뉘어 실험하였다. ResNet-50 기반의 모델에서 최고 93.46%의 안면 검증 성능을 얻을 수 있었으며, 안면 식별 시험에서는 rank-5에서 91.44%의 최고 성능을 각각 얻을 수 있었다. 본 논문에서 제시한 실험 방법과 결과는 반려견의 등록 여부 확인, 반려견 출입시설에서의 개체 확인 등 다양한 분야로 활용이 가능하다.

#Deep Learning #Face Recognition #Dog Recognition #ResNet #Triplet Loss

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D. Lee and G. Park, "Analysis of Transfer Learning Effect for Automatic Dog Breed Classification," Journal of Broadcasting Engineering, Vol. 27, No. 1, pp.133-145, Jan. 2022. doi : https://doi.org/10.5909/JBE.2022.27.1.133

Liu, A. Kanazawa, D. Jacobs, and P. Belhumeur, "Dog Breed Classification using Part Localization," European Conference on Computer Vision(ECCV), pp.172–185, 2012. doi : https://doi.org/10.1007/978-3-642-33718-5_13

X. Wang, V. Ly, S. Sorensen, and C. Kambhamettu, “Dog breed classification via landmarks,” International Conference on Image Procesing(ICIP) 2014, pp. 5237–5241, January 2015. doi : https://doi.org/10.1109/ICIP.2014.7026060

G. Mougeot, D. Li, and S Jia, "A Deep Learning Approach for Dog Face Verification and Recognition," PRICAI 2019: Trends in Artificial Intelligence, pp. 418–430, 2019. doi : https://doi.org/10.1007/978-3-030-29894-4_34

S. Kumar and S. K. Singh, “Monitoring of pet animal in smart cities using animal biometrics,” Future Generation Computer Systems, Vol. 83, pp. 553–563, 2018.

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