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Machine Learning을 이용한 얼굴 인식 전자 출결 시스템
Face Recognition System using Machine Learning 원문보기

한국컴퓨터정보학회 2017년도 제56차 하계학술대회논문집 25권2호, 2017 July 12, 2017년, pp.137 - 140  

이장열 (성균관대학교 전기전자컴퓨터공학과) ,  이서우 (나사렛대학교 IT학부) ,  원종민 (나사렛대학교 정보통신학과) ,  신동렬 (성균관대학교 전기전자컴퓨터공학과)

초록
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전자 출결의 방식으로 NFC, Bluetooth, Wi-Fi, RFID등의 통신 방식의 전자 출결과 생체 인식 방법의 전자 출결인 지문 인식, 홍채 인식, 얼굴 인식 등이 있다. 그러나 대부분의 전자 출결 시스템은 초기 구축 및 시스템 오류 발생에 따른 유지보수의 어려움이 존재하고, 통신 방식의 전자 출결에서는 신호의 간섭 및 감쇄로 인한 불안정한 출석 문제가 발생한다. 그리고 생체 인식방식의 전자 출결의 경우에는 고가의 장비가 요구된다. 본 논문에서는 스마트 폰 Application 및 머신 러닝 framework인 Apache Spark를 이용하여 초기 구축 단계 이후 발생하는 유지보수 비용을 최소화하고, 머신 러닝을 이용하여 얼굴 인식률을 높이는 방법을 제안한다. 또한 제안하는 시스템을 이용하는 사용자가 출결을 진행할수록 인식률이 향상되는 방법을 제안한다.

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 머신러닝을 제안하는 시스템에 이용하여, 컴퓨터가 스스로 사용자들의 얼굴을 인식하도록 하여 안정적인 출결 시스템을 구축한다. 또한 추가적으로 발생하는 비용 없이 얼굴 인식률을 지속적으로 높이기 위한 방법을 제시한다.
  • 본 논문에서는 머신 러닝(machine learning) framework인 Apache Spark를 이용한 얼굴 인식 전자 출결 시스템을 제안한다. 머신 러닝은 명시적인 프로그램 없이 컴퓨터에 스스로 학습할 수 있는 능력을 부여하는 분야이다[2].
  • 본 논문에서는 머신 러닝을 적용한 얼굴 인식 전자 출결을 위한 시스템을 제안했다. 향후 제안된 시스템을 구축하여 사용자가 face data를 생성하고, 생성된 data를 이용하여 머신 러닝을 통해 출석을 위한 Model을 생성하여 얼굴 인식률을 알아본다.
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