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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
부옥매 (동의대학교) 김민영 (동의대학교) 장종욱 (동의대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제24권 제1호
발행연도
2020.1
수록면
50 - 56 (7page)

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현재 심층 신경망 이론 및 응용 연구의 빠른 개발로 얼굴 인식의 효과가 향상되고 있다. 그러나 심층 신경망 계산의 복잡성과 탐지 환경의 복잡성으로 인해 얼굴을 빠르고 정확하게 감지하는 방법이 주요 문제가 된다. 이 논문은 FDDB, LFW 및 FaceScrub 공개 데이터 세트를 훈련 표본을 사용하는 단순한 MTCNN 모델을 기반으로 둔다. MTCNN 모델을 분류하고 소개하면서 학습 훈련 속도를 높이고 성능을 향상하는 방법을 모색합니다. 본 논문에서는 다이내믹 이미지 피라미드 기술을 이용하여 기존 이미지 Pyramid 기술을 대체하여 샘플을 분할하고 MTCNN 모델의 OHEM을 훈련에서 제거하여 훈련 속도를 향상시켰다.
#얼굴 감지 #특정 추출 #이미지 전처리 #MTCNN #OHEM #Face Detection #Feature extraction #Image Preprocessing

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related research
Ⅲ. Experimental Effect
Ⅳ. Conclusion
REFERENCES

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
H.Gan, C.Q, “Research on Face Recognition Algorithm Based on MT-CNN,” Industrial control computer journal, vol. 31, no. 11, pp. 119-122, May. 2018. google schola UMass Vision.Face Detection Data Set and Benchmark Home [Internet]. Available : http://vis-www.cs.umass.edu/fddb/. UMass Vision. Labeled Faces in the Wild [Internet]. Available : http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/. vesion interaction group. FaceScrub [Internet]. Available : http://vintage.winklerbros.net/facescrub.html. J.Y.Wu, and S.Q.Chen, “An Face Detection Algorithm Base on Improved MTCNN,” Software Guide journal, no. 09, pp. 23-26, Nov. 2019. google schola

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