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합성곱 신경망(CNN)을 이용한 U-Net 기반의 인공지능 안면 정면화 모델
Face Frontalization Model with A.I. Based on U-Net using Convolutional Neural Network
이상민 ( Sangmin Lee ) , 손원호 ( Wonho Son ) , 진창균 ( Changgyun Jin ) , 김지현 ( Ji-hyun Kim ) , 김지윤 ( Jiyun Kim ) , 박나은 ( Naeun Park ) , 김가은 ( Gaeun Kim ) , 권진영 ( Jin Young Kwon ) , 이혜리 ( Hye Yi Lee ) , 김종완 ( Jongwan Kim ) , 오덕신 ( Dukshin Oh )
UCI I410-ECN-0102-2022-500-000353063
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안면 인식은 Face ID를 비롯하여 미아 찾기, 범죄자 추적 등의 분야에 도입되고 있다. 안면 인식은 최근 딥러닝을 통해 인식률이 향상되었으나, 측면에서의 인식률은 정면에 비해 특징 추출이 어려우므로 비교적 낮다. 이런 문제는 해당 인물의 정면이 없고 측면만 존재할 경우 안면 인식을 통한 신원확인이 어려워 단점으로 작용될 수 있다. 본 논문에서는 측면 이미지를 바탕으로 정면을 생성함으로써 안면 인식을 적용할 수 있는 상황을 확장하는 인공지능 기반의 안면 정면화 모델을 구현한다. 모델의 안면 특징 추출을 위해 VGG-Face를 사용하며 특징 추출에서 생길 수 있는 정보 손실을 막기 위해 U-Net 구조를 사용한다.

[자료제공 : 네이버학술정보]
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