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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
최우석 (서울과학기술대학교) 김상준 (서울과학기술대학교) 박구만 (서울과학기술대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2024 추계학술대회
발행연도
2024.11
수록면
181 - 184 (4page)

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현재 국내에서 얼굴 인식 시스템은 제한된 집단에서만 사용되고 있으며, 대규모 인원에 대한 상용화는 아직 이루어지지 않고 있다. 이는 얼굴 정보 유출에 대한 우려, 편향적인 학습 데이터셋, 그리고 등록자 수 증가에 따른 데이터 처리의 어려움 등 여러 요인에 기인한다. 본 논문에서는 얼굴 인식 기술의 상용화를 위해 얼굴 검출 및 인식 모델의 평가를 통해 최적의 조합을 찾고, 이를 기반으로 얼굴 임베딩에 나이, 성별, 인종 등 추가적인 정보를 포함한 enriched representation을 생성하여 벡터 유사도 검색(ANN, Approximate Nearest Neighbor) 벤치마크를 수행하여 최적의 벡터 유사도 검색 인덱스를 찾고, 추가 정보 벡터가 검색 성능에 어떠한 영향을 미치는지 조사하여 대용량 데이터를 효율적으로 처리하는 방법론을 제시한다. 실험 결과, BFW 데이터셋에서 추가 정보 벡터를 포함한 임베딩에서 유사도 검색 시 정확도와 쿼리 시간의 향상 및 상대 오차 감소를 관측하였으며, 특히 쿼리 시간은 모든 정보 조합에서 기존 대비 평균 약 24%의 속도 향상으로 인식 시스템의 확장 가능성을 제시한다.

목차

요약
1. 서론
2. 모델 선정
3. 실험 및 결과 고찰
4. 결론
참고문헌

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