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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.8
- 수록면
- 844 - 851 (8page)
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In this paper, we propose a loss function in CNN that introduces inter-class amplitudes to increase inter-class loss and reduce intra-class loss to increase of face recognition performance. This loss function increases the distance between the classes and decreases the distance in the class, thereby improving the performance of the face recognition finally. It is confirmed that the accuracy of face recognition for visible light image of proposed loss function is 99.62%, which is better than other loss functions. We also applied it to face recognition of visible and near-infrared complex images to obtain satisfactory results of 99.76%.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 이론
3. 제안한 손실함수
4. 실험 결과
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
강현우 / 2017 / 얼굴 표정 인식을 위한 방향성 LBP 특징과 분별 영역 학습 / 멀티미디어학회논문지 20(5):748~757
H. I. Kim / 2018 / Research Trends for Deep Learning-Based High-Performance Face Recognition Technology / Electronics and Telecommunications Trends 33(4):43~83
R. He / 2017 / Learning Invariant Deep Representation for Nir-Vis Face Recognition / Proceeding of Association for the Advancement of Artificial Intelligence Conference on Artificial Intelligence :2000~2006
A. Krizhevsky / 2012 / Imagenet Classification with Deep Convolutional Neural Networks / Advances in Neural Information Processing Systems 25:1106~1114
C. Szegedy / 2015 / Going Deeper with Convolutions / Proceeding of 2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :1~9
H. I. Kim / 2018 / Research Trends for Deep Learning-Based High-Performance Face Recognition Technology / Electronics and Telecommunications Trends 33(4):43~83
R. He / 2017 / Learning Invariant Deep Representation for Nir-Vis Face Recognition / Proceeding of Association for the Advancement of Artificial Intelligence Conference on Artificial Intelligence :2000~2006
A. Krizhevsky / 2012 / Imagenet Classification with Deep Convolutional Neural Networks / Advances in Neural Information Processing Systems 25:1106~1114
C. Szegedy / 2015 / Going Deeper with Convolutions / Proceeding of 2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :1~9
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