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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.7
- 수록면
- 47 - 55 (9page)
이용수
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본 논문에서는 앵커 프리 방법을 이용한 FCN(Fully Convolutional Network)기반의 1단계 다중 크기 얼굴 검출기를 제안한다. 최근 대부분의 연구들은 사전 정의된 앵커를 사용하여 얼굴이 있을만한 위치를 예측한다. 그러나 사전 정의 앵커를 이용함으로써 학습 시 하이퍼 파라미터의 설정과 추가적인 계산이 필요하다. 제안하는 방법의 핵심 아이디어는 앵커 프리 방법을 사용하여 하이퍼 파라미터를 없애고 여러 개의 특징 맵을 사용함으로써 클래스 내 불균형 문제를 완화하는 것이다. 이 방법들은 다음과 같은 효과가 있다. 첫째로 사전정의 앵커를 없앰으로써 앵커와 관련된 하이퍼 파라미터와 추가적인 계산을 피한다. 둘째로 클래스 내 불균형을 완화하기 위해 여러 개의 특징 맵으로부터 얼굴을 예측한다. 정량적 평가를 통해 제안하는 방법에 따른 검출 성능을평가 및 분석한다. FDDB(Face Detection Dataset & Benchmark) 데이터 셋의 실험 결과에서 제안하는 방법이 효과가 있음을 증명했다.
목차
Abstract
요약
I. Introduction
II. Preliminaries
III. The Proposed Scheme
IV. Experimental Results
V. Conclusions
REFERENCES
참고문헌 (42)
참고문헌 신청
J. Li / 2011 / Face detection using surf cascade / Computer Vision Workshops (ICCV Workshops), 2011 IEEE International Conference on :2183~2190
K.-K. Sung / 1998 / Example-based learning for viewbased human face detection / IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence 20(1):39~51
P. Viola / 2004 / Robust real-time face detection / International journal of computer vision 57(2):137~154
X. Zhu / 2012 / Face detection, pose estimation,and landmark localization in the wild / Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2012 IEEE Conference on :2879~2886
Ren, S, / 2015 / Faster r-cnn: Towards real-time object detection with region proposal networks / Advances in neural information processing systems :91~99
K.-K. Sung / 1998 / Example-based learning for viewbased human face detection / IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence 20(1):39~51
P. Viola / 2004 / Robust real-time face detection / International journal of computer vision 57(2):137~154
X. Zhu / 2012 / Face detection, pose estimation,and landmark localization in the wild / Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2012 IEEE Conference on :2879~2886
Ren, S, / 2015 / Faster r-cnn: Towards real-time object detection with region proposal networks / Advances in neural information processing systems :91~99
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