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저자정보
김웅식 (경상국립대학교) 배지호 (경상국립대학교) 이민재 (경상국립대학교) 이수원 (경상국립대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2023년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2023.11
수록면
477 - 480 (4page)

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현대 사회의 사람들은 외모 관리에 큰 관심을 가지며, 특히 얼굴은 첫인상 형성에 중요한 역할을 한다고 여겨진다. 본 연구는 얼굴 미모를 예측하는 모델을 학습하고, 설명 가능한 인공지능(explainable artificial intelligence, XAI)을 적용하는 방법을 제안한다. 이를 위해 우리는 VGGFace2 데이터 세트를 이용해 얼굴 특징 추출기를 사전학습한 후, SCUT-FBP5500 데이터 세트를 이용해 얼굴 미모를 예측하는 회귀 모델로 전이 학습하였다. 남성, 여성, 전체에 대한 교차 검증을 통해 모델의 성능을 평가하였다. XAI로는 LIME을 이용하였으며, 얼굴의 어떤 영역이 미모 점수를 올리고 내리는지를 분석하는 등 얼굴 미모를 결정짓는 요인을 설명할 수 있음을 보인다.
#XAI #LIME #facial beauty #CNN #SCUT-FBP5500

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 데이터 세트 및 제안 방법
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌

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