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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.5
- 수록면
- 1 - 8 (8page)
이용수
초록· 키워드
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코로나바이러스-19(COVID-19)의 대유행에 따라 전 세계 수많은 확진자가 발생하고 있으며 국민을 불안에 떨게 하고 있다. 바이러스 감염 확산을 방지하기 위해서는 마스크를 제대로 착용하는 것이 필수적이지만 몇몇 사람들은 마스크를 쓰지 않거나 제대로 착용하지 않고 있다. 본 논문에서는 영상 이미지에서의 효율적인 마스크 감지 시스템을 제안한다. 제안 방법은 우선 입력 이미지의 모든 얼굴의 영역을 YOLOv5를 사용하여 감지하고 감지된 얼굴의 수에 따라 3가지의 장면복잡도(Simple, Moderate, Complex) 중 하나로 분류한다. 그 후 장면 복잡도에 따라 3가지 ResNet(ResNet-18, 50, 101) 중 하나를 기반으로 한 Faster-RCNN을 사용하여 얼굴 부위를 감지하고 마스크를 제대로 착용하였는지 식별한다. 공개 마스크 감지 데이터셋을 활용하여 실험한 결과 제안한 장면 복잡도 기반 적응적인 모델이 다른 모델에 비해 가장 성능이 뛰어남을 확인하였다.
목차
Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Work
Ⅲ. The Proposed Method
Ⅳ. Experiment
Ⅴ. Conclusions
REFERENCES
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
A. Krizhevsky / 2012 / Imagenet classification with deep convolutional neural networks / Advances in Neural Information Processing Systems 25:1097~1105
O. Russakovsky / 2015 / Imagenet large scale visual recognition challenge / International Journal of Computer Vision 115:211~252
C. Szegedy / 2015 / Going deeper with convolutions / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :1~9
K. Simonyan / 2014 / Very deep convolutional networks for large-scale image recognition / arXiv:1409.1556
K. He / 2016 / Deep residual learning for image recognition / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :770~778
O. Russakovsky / 2015 / Imagenet large scale visual recognition challenge / International Journal of Computer Vision 115:211~252
C. Szegedy / 2015 / Going deeper with convolutions / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :1~9
K. Simonyan / 2014 / Very deep convolutional networks for large-scale image recognition / arXiv:1409.1556
K. He / 2016 / Deep residual learning for image recognition / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :770~778
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