얼굴 속성인식에서의 다중작업학습의 효과

Q: 이 논문에서 정의한 다중작업학습이란 무엇인가?

다중작업학습은 하나의 입력 데이터에 대해 관련된 여러 속성 정보들을 함께 학습함으로써 각 속성의 인식률을 상호 향상시키는 학습 방법이다. 주작업과 여러 부작업들을 하나의 신경망에 학습시켜, 두 가지 속성 정보에 대한 오차값을 반영하여 인식 성능을 높이는 방향으로 가중치를 수정한다.

Q: 얼굴 속성 인식에서 다중작업학습의 효과는 항상 긍정적인가?

연구 결과, 다중작업학습이 항상 인식 성능 향상을 가져오는 것은 아니다. 긍정적인 효과를 얻기 위해서는 각 속성 간의 관계를 고려하여 신경망을 학습하는 것이 필요하다. 특히 포즈와 같은 무관한 속성 정보는 오히려 역효과를 줄 수 있어 주의 깊은 설계가 요구된다.

현창훈; 서정인; 박혜영

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 현창훈 (경북대학교) 서정인 (경북대학교) 박혜영 (경북대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2016년 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2016.6

수록면: 956 - 958 (3page)

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얼굴 영상은 패턴인식 분야의 중요한 분석 대상 중의 하나로, 단순히 얼굴 영상으로부터 개인의 신원을 인식하는 문제 외에도 표정이나 성별, 나이, 인종 등 얼굴에 관련된 여러 가지 속성정보들을 인식하는 다양한 연구들이 진행되어 왔다. 얼굴의 여러 속성을 분석하는 기존의 연구에서는 각 속성 인식이 개별적인 패턴인식 문제로 정의되어 각각 독립적인 인식기를 개발하는 방식의 접근이 주로 행해져 왔다. 본 연구에서 ... 전체 초록 보기

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