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초록·키워드
딥러닝 기술의 발전에 따라 얼굴영상의 나이인식 분야에서도 딥러닝 기반의 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 영상인식 분야에서 우수한 성능을 보이는 CNN(Convolutional Neural Networks) 기반의 딥러닝 기술이 얼굴영상의 나이인식 분야에서 많이 활용되고 있다. 본 논문에서는 기존 CNN의 성능을 결정하는 주요요소인 모델의 깊이(Depth), 너비(Width) 및 해상도(Resolution)를 체계적으로 설정하여 성능을 향상시킨 EfficientNet을 기반으로 한 얼굴영상의 나이인식 방법을 제안하였고, 얼굴의 나이 정보를 보다 잘 인식하기 위해 평균-분산 손실함수를 이용하여 EfficientNet을 학습하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 EfficientNet 기반의 얼굴 나이 인식 성능은 MAE 2.85로 기존 CNN 모델 ResNet34의 성능 MAE 3.02에 비해 우수함을 확인하였다.
본문·목차
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