OpenBR은 안면인식 관련 새로운 방식의 연구, 기존 알고리즘 개선, 상용 시스템과 상호 작용, 인식 성능 측정, 자동화 된 생체 인식 시스템을 배치하기 위한 프레임 워크입니다. 신속한 알고리즘프로토타이핑을 용이하게 하기 위해 고안되었으며 성숙한 핵심 프레임 워크, 유연한 플러그인 시스템 및 개방형 및 폐쇄형 소스 개발 지원을 특징으로 한다. 기성의 알고리즘은 얼굴 인식, 연령 산정 및 성별 추정과 같은 특정 양식에 대해서도 사용할 수 있다. 본 논문에서는 OpenBR의 프레임 워크의 구성방법에 대해서 기술하고 지원되는 프로그램을 통해서 이용한 안면인식, 성별추정, 나이추정 구현하고 기술하였다.
OpenBR은 안면인식 관련 새로운 방식의 연구, 기존 알고리즘 개선, 상용 시스템과 상호 작용, 인식 성능 측정, 자동화 된 생체 인식 시스템을 배치하기 위한 프레임 워크입니다. 신속한 알고리즘 프로토타이핑을 용이하게 하기 위해 고안되었으며 성숙한 핵심 프레임 워크, 유연한 플러그인 시스템 및 개방형 및 폐쇄형 소스 개발 지원을 특징으로 한다. 기성의 알고리즘은 얼굴 인식, 연령 산정 및 성별 추정과 같은 특정 양식에 대해서도 사용할 수 있다. 본 논문에서는 OpenBR의 프레임 워크의 구성방법에 대해서 기술하고 지원되는 프로그램을 통해서 이용한 안면인식, 성별추정, 나이추정 구현하고 기술하였다.
OpenBR is a framework for researching new facial recognition methods, improving existing algorithms, interacting with commercial systems, measuring perceived performance, and deploying automated biometric systems. Designed to facilitate rapid algorithm prototyping, it features a mature core framewor...
OpenBR is a framework for researching new facial recognition methods, improving existing algorithms, interacting with commercial systems, measuring perceived performance, and deploying automated biometric systems. Designed to facilitate rapid algorithm prototyping, it features a mature core framework, flexible plug-in system, and open and closed source development support. The established algorithms can be used for specific forms such as face recognition, age estimation, and gender estimation. In this paper, we describe the framework of OpenBR and implement facial recognition, gender estimation, and age estimation using supported programs.
OpenBR is a framework for researching new facial recognition methods, improving existing algorithms, interacting with commercial systems, measuring perceived performance, and deploying automated biometric systems. Designed to facilitate rapid algorithm prototyping, it features a mature core framework, flexible plug-in system, and open and closed source development support. The established algorithms can be used for specific forms such as face recognition, age estimation, and gender estimation. In this paper, we describe the framework of OpenBR and implement facial recognition, gender estimation, and age estimation using supported programs.
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문제 정의
OpenBR은 오픈소스 생체 인식 연구를 용이하게 하는 프로젝트로서 본문에서 그 구조 및 OpenBR 얼굴 인식 기능에 대해 설명하고 결론에서 그 성능을 스틸 이미지 정면 얼굴 데이터 세트에서 평가한다.
본 논문에서는 OpenBR의 프레임 워크의 구성 방법에 대해서 기술하고 지원되는 프로그램을 통해서 이용한 안면인식, 성별추정, 나이추정 구현하고 기술하였다.
이 논문에서는 OpenBR 소프트웨어 아키텍처를 개관하고 스틸 이미지 정면 인식의 강점과 역량을 갖춘 사례임을 보이기 위하여 안면인식, 연령 산정, 성별 추정에 사용되는 실 예를 보이고자 한다.
제안 방법
프로젝트가 (i) 현대적인 알고리즘을 구현하고, (ii) 적극적으로 개발되고 있으며, (iii) 응용 프로그램에 배포 가능하다는 세 가지 기준을 가지고 콜로라도 주립 대학 (CSU) [1]과 OpenCV [2] 두 가지 솔루션과 비교 하였다.
OpenBR은 새로운 생체 인식 양식을 연구하고 기존 알고리즘을 개선하며 상용시스템과 상호 작용하고 인식 성능을 측정하고 자동화된 시스템을 배치하기 위한 프레임워크입니다. 이 프로젝트는 신속한 알고리즘 프로토타이핑을 용이하게 하기 위해 설계되었으며, 핵심 프레임 워크, 유연한 플러그인 시스템 및 개방형 및 폐쇄형 소스 개발지원을 특징으로 한다. 그림 1과 2는 OpenBR 기능과 소프트웨어 구성 요소를 보여줍니다.
이러한 개발에도 불구하고 커뮤니티를 통해 공개되었거나 실험실 환경 밖에서 배포되는 완전한 알고리즘의 오픈소스 구현은 거의 없는 상태이다. 이미www.openbiometrics.org를 통해서 생체 인식 분야에서 커뮤니티 중심의 오픈소스 형태로 소프트웨어를 제공함으로서 동기를 부여했고, OpenBR을 이 부분의 해결할 후보로 제시했다. 이 논문에서는 OpenBR 소프트웨어 아키텍처를 개관하고 스틸 이미지 정면 인식의 강점과 역량을 갖춘 사례임을 보이기 위하여 안면인식, 연령 산정, 성별 추정에 사용되는 실 예를 보이고자 한다.
후속연구
언어의 각 단어는 이미지에서 특정 변환을 수행하는 플러그인에 해당하므로 알고리즘의 개별 단계를 매우 쉽게 분리 할 수 있다. 추가적인 개발 노력없이 기존의 오픈소스 얼굴인식 알고리즘을 쉽게 표현 할 수 있는 유연성을 제공한다.
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