최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기멀티미디어학회논문지 = Journal of Korea Multimedia Society, v.22 no.8, 2019년, pp.844 - 851
김광주 (Electronics and Telecommunications Research Institute) , 원철호 (Dept. of Biomedical Eng., Kyungil University)
In this paper, we propose a loss function in CNN that introduces inter-class amplitudes to increase inter-class loss and reduce intra-class loss to increase of face recognition performance. This loss function increases the distance between the classes and decreases the distance in the class, thereby...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
---|---|---|
얼굴인식 기술은 무엇인가? | 얼굴인식 기술은 얼굴을 포함하는 정지영상 또는 비디오에 대해 얼굴 영역의 자동적인 검출 및 분석을 통해 해당 얼굴에 대한 인물을 분류하는 기술로 패턴인식 및 컴퓨터 비전 분야에서 지속적으로 연구되는 분야이다. 최근에는 감시 시스템, 출입국관리, 생체인식 등과 같은 실제 환경에 적용되고 있다. | |
얼굴인식 기술의 문제는 무엇인가? | 최근에는 감시 시스템, 출입국관리, 생체인식 등과 같은 실제 환경에 적용되고 있다. 얼굴인식 기술은 다른 물체인식 기술대비 상대적으로 성숙된 기술로 높은 성능을 보인다고 알려져 있으나, 실제 환경에서 취득되는 얼굴 영상은 포즈 및 조명 변화, 원거리 촬영과 사람의 움직임에 의한 저 해상도 및 블러링 문제 등으로 인해 여전히 해결해야 할 문제가 많다. 딥러닝 기술의 발달에 힘입어 영상인식기술이 매우 빠른 속도로 발전하고 있는데 딥러닝 기술은 많은 수의 계층(layer)으로 구성된 깊은 신경망 구조에 대용량의 데이터를 학습시키는 기술이다. | |
조명변화에 강인한 특징 추출기법과 근적외선 및 가시광 영상의 이종 영상에 대한 얼굴인식 연구는 어떤 문제를 다루는가? | 딥러닝 기반 얼굴인식의 경우 와일드 환경에서도 얼굴인식 성능은 매우 높아지고 있고 사람의 인지 성능을 뛰어넘는 연구 사례도 나타나고 있다[2]. 최근 보안 및 공공 안전을 목적으로 하는 근적외선 CCTV 설치가 증가하고 있으며, 얼굴을 포함하는 영상은 촬영 시간과 설치 위치에 따라 변화하는 조명에 의해 영향을 받게 된다. 이러한 문제를 다루기 위해 조명변화에 강인한 특징 추출기법과 근적외선 및 가시광 영상의 이종 영상에 대한 얼굴인식 연구가 진행되었다[3]. |
*원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다.
출판사/학술단체 등이 한시적으로 특별한 프로모션 또는 일정기간 경과 후 접근을 허용하여, 출판사/학술단체 등의 사이트에서 이용 가능한 논문
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.