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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Chen-Xiao Sun (Tongmyong University) Seung-Soo Shin (Tongmyong University)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제25권 제11호
발행연도
2024.11
수록면
3,281 - 3,290 (10page)
DOI
10.9728/dcs.2024.25.11.3281

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얼굴 인식의 경우, 기존 방식은 분산되지 않은 데이터를 다룰 때 한계를 드러내고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 강력한 트랜스포머 아키텍처 하에서 비지도 학습의 잠재력을 활용을 한다. 이를 위해 비디오 자동 처리 방식과 2단계 훈련 모드를 개발 하였다. 이 방법은 보다 효과적인 훈련 과정을 위해 풍부한 비라벨 데이터와 고품질 라벨링된 데이터를 모두 활용하며, 각각 자기 감독 대조 손실과 감독 분류 손실을 활용한다. 실험 결과 다양한 데이터 분포에 대한 일반화 및 정확도 향상 측면에서 제안한 접근법의 우수성을 보여준다. 얼굴 인식을 위한 비지도 학습의 효과를 검증한 본 논문은 특히 분포가 다른 데이터를 처리하는 데 있어 얼굴 인식 기술의 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
#얼굴 인식 #자기 주도 학습 #OOD #트랜스포머 #대조 학습 #Keyword : Face Recognition #Self-Supervised Learning #Out-of-Distribution #Transformer #Contrastive Learning

목차

요약
Abstract
Ⅰ. Introduction
II. Related Works
Ⅲ. Improved Self-Supervised Learning-based Face Recognition
Ⅳ. Evaluation and Result
Ⅴ. Conclusion
References

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