Pedestrian Detection using YOLO and Tracking

얼굴 이미지 검색을 위한 Product Quantization 기반의 깊은 신경망 피쳐 매칭

최근 딥 러닝을 이용한 방법들이 이미지 분류에서 뛰어난 성능을 보임에 따라, 컴퓨터 비전의 중요한 문제 중 하나인 이미지 검색에도 이를 활용하고 있다. 특히, 이미지 검색에 사용할 수 있는 이미지 기술자 (Image descriptor)를 깊은 신경망 구조의 일부분인 Fully-connected layer에서 추출하여 사용하는 방법들이 제시되고 있고, 이를 위해 알맞은 목적함수를 설계하여 깊은 신경망을 학습하는 것이 중요해지고 있다. 딥 러닝을 통해 얻은 이미지 기술자는 실수형 데이터로서, 한 장의 이미지를 수치화하여 표현하는 데 많은 메모리를 소모하게 된다. 이를 보완하기 위해 이미지 기술자를 작은 용량의 이진코드로 mapping 하는 해싱 (hashing) 이라는 과정이 필수적이나 이에 따른 한계점이 발생한다. 본 연구에서는 실수형 데이터가 갖는 거리 계산에서의 이점과 이진코드의 장점을 동시에 살릴 수 있는 Product Quantization 방식의 이미지 검색 방법을 이용하여 한계점을 극복하였다. 우리는 제안한 방법을 얼굴 이미지 데이터 셋에 실험하였고 기존 방식보다 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.