지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 김윤
- 발행연도
- 2020
- 저작권
- 강원대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수0
이 논문의 연구 히스토리 (2)
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
본 논문에서는 비정형 상자 방법을 이용한 FCN(Fully Convolutional Network)기반의 1단계 다중 크기 얼굴 검출기를 제안한다. 최근 대부분의 연구들은 사전 정의된 상자를 사용하여 얼굴이 있을 만한 위치를 예측한다. 그러나 사전 정의 상자를 이용함으로써 학습 시 하이퍼 파라미터의 설정과 추가적인 계산이 필요하다. 제안하는 방법의 핵심 아이디어는 비정형 상자 방법을 사용하여 하이퍼 파라미터를 없애고 여러 개의 특징 맵을 사용함으로써 클래스 내 불균형 문제를 완화하는 것이다. 이 방법들은 다음과 같은 효과가 있다. 첫째로 사전정의된 상자를 없앰으로써 상자와 관련된 하이퍼 파라미터와 추가적인 계산을 피한다. 둘째로 클래스 내 불균형을 완화하기 위해 여러 개의 특징 맵으로부터 얼굴을 예측한다. 정량적 평가를 통해 제안하는 방법에 따른 검출 성능을 평가 및 분석한다. FDDB(Face Detection Dataset & Benchmark) 데이터 셋의 실험 결과에서 제안하는 방법이 효과가 있음을 증명했다.
목차
Ⅰ. 서론 1Ⅱ. 관련연구 51. 다중 크기 특징 학습 52. 상자 기반 방법 63. 비정형 상자 방법 6Ⅲ. 제안하는 알고리즘 71. 전처리 72. 네트워크 구조 83. 네트워크 결과 94. 손실함수 9Ⅳ. 실험 및 결과 101. 실험 방법 102. 평가지표 113. 실험 결과 11Ⅴ. 결론 13□ 참고문헌 14□ Abstract 18
최근 본 자료
댓글(0)
0