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학술저널
저자정보
남충현 (한국기술교육대학교) 남은정 (한국기술교육대학교) 장경식 (한국기술교육대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제25권 제1호
발행연도
2021.1
수록면
44 - 49 (6page)

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최근 COVID-19로 인해 마스크 착용 여부 자동 검사 시스템에 신경망 기술들을 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 신경망 적용 방식에 있어서 1단계 검출 방식 또는 2단계 검출 방식을 사용하며, 데이터를 충분히 확보할 수 없는 경우 사전 학습된 신경망에 대해 가중치 미세 조절 기법을 적용하여 학습한다. 본 논문에서는 얼굴 인식부와 마스크 검출부로 구성되는 2단계 검출 방식을 적용하였으며, 얼굴 인식부에는 MTCNN 모델, 마스크 검출부에는 ResNet 모델을 사용하였다. 마스크 검출부는 다양한 실 상황에서의 인식률과 추론 속도 향상을 위하여 5개의 ResNet모델을 적용하여 실험하였다. 학습 데이터는 웹 크롤러를 이용하여 수집한 17,219개의 정지 영상을 이용하였으며, 1,913개의 정지 영상과 1분 동영상 2개에 대해 각각 추론을 실시하였다. 실험 결과 정지 영상인 경우 96.39%, 동영상인 경우 92.98%의 높은 정확도를 보였고, 동영상 추론 속도는 10.78fps임을 확인하였다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 마스크 착용 여부 검사 시스템
Ⅳ. 실험 결과 및 분석
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (16)

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