Acknowledgement
본 프로젝트는 과학기술정보통신부 정보통신창의인재양성사업의 지원을 통해 수행한 ICT멘토링프로젝트 결과물입니다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2022.11a
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- Pages.949-951
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- 2022
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Performance Evaluation of Face Analysis Algorithms for User Specific Kiosk
사용자 맞춤형 키오스크를 위한 얼굴 분석 기법 성능 비교 연구
- Lee, Sang-wook (Department of Information and Communication Engineering, Daejeon University) ;
- Noh, Hyun-seok (Department of Information and Communication Engineering, Daejeon University) ;
- Park, Ki-hyun (Department of Information and Communication Engineering, Daejeon University) ;
- Oh, Won-jeong (Department of Information and Communication Engineering, Daejeon University) ;
- Bae, Changseok (Department of Information and Communication Engineering, Daejeon University)
- 이상욱 (대전대학교 정보통신전자공학과) ;
- 노현석 (대전대학교 정보통신전자공학과) ;
- 박기현 (대전대학교 정보통신전자공학과) ;
- 오원정 (대전대학교 정보통신전자공학과) ;
- 배창석 (대전대학교 정보통신전자공학과)
- Published : 2022.11.21
Abstract
최근 키오스크의 사용률이 증가함에 따라 키오스크 사용의 어려움을 겪는 정보 취약계층이 존재한다. 키오스크 사용시 메뉴 선택을 키오스크 앞에서 하며, 절차 또한 복잡하다. 또한 키오스크의 높이가 고정되어 있어 휠체어를 타신분, 어린이 등 고정된 높이에 맞지 않는 사람은 사용이 어렵다. 이를 해결하기 위해 맞춤형 추천과 자동 높낮이 조절 키오스트에 대한 연구가 활발하다. 본 논문에서는 사용자 맞춤형 키오스크를 위한 얼굴 분석 기법의 성능 연구 결과를 제시하고 있다. 가장 대표적인 얼굴 분석 알고리즘들로 알려진 MS Azure 얼굴 분석 기법과 네이버 클로바 얼굴 인식 기법에 대한 비교 실험 결과 성별 인식의 경우 MS Azure 기법이 조금 우수했고 나이 분류의 경우에는 비슷한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
Keywords