Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2023.11a
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  • Pages.1100-1101
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  • 2023
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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VGG-Kface : An Optimization Study on Korean Face Recognition Using VGG-Face

VGG-Kface : VGG-Face를 이용한 한국인 얼굴 인식에 관한 최적화 연구

  • Seong-Chan Lee (Dept. of Electrical Electronic Engineering, Chung-Ang University) ;
  • Seung-Han Kim (Dept. of Electronic Engineering, Inha University) ;
  • Min-Gyeong Kim (Dept. of Computer Science, Sookmyung Women's University) ;
  • Min-jin Cho (Dept. of Electronic Engineering, Ewha Women's University) ;
  • Beom-Seok Ko (Dept. of AI, Dongguk University) ;
  • Yong-man Yu (Asan medical center)
  • 이성찬 (중앙대학교 전자전기공학부) ;
  • 김승한 (인하대학교 전자공학과) ;
  • 김민경 (숙명여자대학교 컴퓨터과학과) ;
  • 조민진 (이화여자대학교 전자전기공학과) ;
  • 고범석 (동국대학교 인공지능학과) ;
  • 유용만 (서울아산병원)
  • Published : 2023.11.02
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Abstract

얼굴인식 모델이 서양인 얼굴에 맞춰져 있어 한국인 얼굴에 대한 인식 성능 향상이 필요하다. 본 논문에서는 얼굴인식 모델에 AIHub에서 제공하는 한국인 얼굴 데이터 셋을 추가하고, 서양인 비교되는 한국인의 특징을 추가하여 얼굴인식을 진행하였다. contrastive learning의 image pair 쌍의 적합한 비율 평가를 계층적으로 진행하여 한국인 인식 성능을 높인 VGG-Kface를 제안한다.

Keywords