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Real-time Gender Classification based on Deep Learning in Embedded System

임베디드 환경에서의 딥 러닝(Deep Learning) 기반 실시간 성별 인식

  • Jeong, Hyunwook (School of Electrical Engineering, KAIST) ;
  • Kim, Dae Hoe (School of Electrical Engineering, KAIST) ;
  • Baddar, Wisam J. (School of Electrical Engineering, KAIST) ;
  • Ro, Yong Man (School of Electrical Engineering, KAIST)
  • 정현욱 (한국과학기술원 전기 및 전자공학과) ;
  • 김대회 (한국과학기술원 전기 및 전자공학과) ;
  • ;
  • 노용만 (한국과학기술원 전기 및 전자공학과)
  • Published : 2016.04.29

Abstract

사물 인터넷(loT)의 확산에 따라 기계가 사용자의 정보를 인식하는 일이 매우 중요해졌다. 그 중에서도 성별은 사용자의 특징을 판단하는 결정적인 요소 중 하나이다. 하지만 아직 성별 인식에 관련된 연구는 여전히 도전적이며 향상시킬 부분이 많이 남아있다. 본 논문에서는 deep-convolutional neural network (DCNN)를 이용하여 높은 성능을 갖는 성별 인식 네트워크를 제안하며, 이를 모바일 GPU 보드에 임베디드 포팅(porting)하여 실시간 성별인식 시스템을 구성한 뒤, PC 환경과 모바일 GPU 환경에서 제안하는 시스템의 성능을 비교, 분석한다.

Keywords

Acknowledgement

Supported by : 한국연구재단