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초록·키워드
최근 반려동물 개체 수 증가와 함께 실종 및 유기견 문제가 심화됨에 따라 반려견 얼굴 인식 연구는 반려견 개체 인식 데이터 세트에 대한 검증 성능을 높이는 데 집중해왔으나, 기존의 연구는 개체당 이미지 수가 절대적으로 부족한 소수샷 환경의 근본적인 문제 해결에는 한계가 있었다. 이러한 문제를 해결하고자, 본 연구는 소수의 얼굴 이미지로 반려견을 신속히 식별하는 메타학습 기반 소수샷 얼굴 인식 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 Prototypical Networks와 Meta-DeepBDC 메타학습 기법을 DogFaceNet 데이터 세트에 적용하여 비교 실험을 수행했으며, 그 결과 Meta-DeepBDC가 ResNet-12을 Backbone으로 한 1-shot 조건에서 64.01%의 높은 분류 정확도를 달성했다. 이는 반려견 얼굴 인식 분야에 메타학습을 최초로 적용한 사례로, 데이터 부족 환경에서 개체 식별 성능을 효과적으로 개선할 수 있음을 입증했다는 점에서 의의가 있다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-151-26-02-094555249
