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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국마린엔지니어링학회 Journal of Advanced Marine Engineering and Technology (JAMET) 한국마린엔지니어링학회지 제45권 제3호
- 발행연도
- 2021.6
- 수록면
- 122 - 139 (18page)
- DOI
- 10.5916/jamet.2021.45.3.122
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Face recognition (FR) technology, which combines computer vision and artificial intelligence, has recently attracted significant attention as a means of identification. Among biometric technologies, FR technology is used in various fields because it does not require physical contact and is hygienic and convenient. Generally, FR processes use imaging equipment to extract facial feature data representing human faces. One can recognize faces by matching the extracted data to facial feature data stored in a database. In this study, we compared the performances of existing deep-learning-based face detection algorithms (i.e., dlib and the single-shot multibox detector Mobilnet V2) and FR algorithms (i.e., visual geometry groups and ResNet), and developed new FR algorithms, which are crucial for worker access control systems in hazardous regions. To analyze field applicability, we attempted to implement FR algorithms with high prediction accuracy in various scenarios (e.g., subjects wearing helmets, protective glasses, or both). We applied regularization to improve the performance of the implemented algorithms. Additionally, related data were collected and analyzed to recognize the number of people wearing masks. The results of recognizing the number of people wearing masks were obtained. These results will support future research on safety issues in the manufacturing industry and the use of face and image recognition techniques.
목차
Abstract
1. Introduction
2. FR Algorithm
3. Deep-learning-based FR Algorithm (DeepFace)
4. Conclusion
References
참고문헌 (27)
참고문헌 신청
N. Dalal / 2005 / Histograms of oriented gradients for human detection / International Conference on Com-puter Vision & Pattern Recognition (CVPR '05) 1:886~893
T. Ahonen / 2006 / Face description with local binary patterns : Application to face recognition / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intel-ligence 28(12):2037~2041
M. Yang / 2010 / Gabor feature based sparse repre-sentation for face recognition with Gabor occlusion diction-ary / Proceeding of European Conference on Computer Vi-sion :448~461
A. Krizhevsky / 2017 / ImageNet classification with deep convolutional neural networks / Communication of the ACM 60(6):84~90
J. Deng / 2009 / ImageNet : A large-scale hierarchical image database / IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recog-nition :248~255
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