Acknowledgement
본 연구는 문화체육관광부 및 한국콘텐츠진흥원의 2022년도 문화체육관광 연구개발사업으로 수행되었음(과제명: 인지·신체 복합중재 재활운동 증강 디바이스 기술 개발, 과제번호: SR202106002, 기여율: 60%). 본 연구는 과학기술정보통신부 DGIST R&D 사업의 지원을 받았습니다. (22-DPIC-12)
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference (한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집)
- 2022.06a
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- Pages.242-243
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- 2022
Mask and non-mask user face recognition study through image sharpness evaluation
이미지 선명도 평가를 통한 마스크 및 비마스크 사용자 얼굴인식 연구
- Choi, Rock-Hyun (DGIST) ;
- Moon, Jun-Bum (KyungPook National University) ;
- Lee, Jong-Cheol (DGIST) ;
- Lee, Hyun-Kee (DGIST)
- Published : 2022.06.20
Abstract
코로나 팬데믹으로 세계가 큰 피해를 보고 있다. 기존 얼굴인식 보안시스템이 마스크 사용자 인식이 어려워 마스크 사용자를 인식할 수 있는 방안이 필요하다. 얼굴인식을 위한 영상처리 기술이 딥러닝에 의해 크게 발전하고 있으며, 여전히 전처리 기술 또한 중요하다. 본 논문에서는 영상처리 기술의 선명도 평가 함수와 YOLOv5를 사용해 학습 재학습 이후 변화하는 성능을 확인하였고, 비마스크 사용 시 분류정확도가 1%, 학습 손실률에서 0.2% 정도의 성능 개선을 확인하였다.
Keywords