딥러닝과패이스랜드마크를이용한한‧중‧일인종구분에대한연구 (The Classification of Korean, Chinese and Japanese Ethnicity Using Deep Learning and Face Landmark)

서지정보

· 발행기관 : 국제차세대융합기술학회
· 수록지 정보 : 차세대융합기술학회논문지 / 6권 / 12호 / 2256 ~ 2262페이지
· 저자명 : 전동빈, 송다은, 하태성, 이형원, 김경이

초록

같은 문화를 공유하는 인종 간에 비슷한 외모를 가지고 있는 한국 , 중국 , 일본 인에 대해 CN N 구조 를 기반한 EfficientN et으로 얼굴 이미지를 학습시킨 결과, 약 92%의 높은 정확도를 확인하였다. EfficientN et의 인식 률이 높다는 점은 고무적이지만, 모델을 빌드하고 처리하는 것에 많은 시간이 필요하므로 좀 더 효율적인 방법이 요구된다. 따라서 본 논문은 인종을 구분하 는 데에 가장 큰 영향을 미치는 얼굴의 특징을 알아내어 빠르게 분석 할수 있는 알고리즘을 만들고자 한다 . 이를 위하여 첫째, Face Landmark를 사용하여 얼굴의 전체 윤곽을 점으로표시하고 기준점으로부터의 각 거리를 측정하여 특정 부위의 비율을 계산한다. 둘째, eX plainab le AI (XAI) 기법중 Grad-CAM을 통해 신경망이 판단한 특징을 기반으로 특정 영역의 비율 값을 머신러닝 알고리즘과 DNN으로학습한다. 그 결과 Face Landmark를 활용한 방법이 약 63%의 정확도로 가장 높은 것을 확인하였다.

영어초록

As a resu lt of learning facial images with EfficientN et based on CN N stru ctu re for Koreans, Chinese, and Japanese who hav e similar appearances among races sharing the same cu ltu re, we confirmed a high accu racy of ab ou t 92%. The high recognition rate of EfficientN et is encou raging, but more efficient methods are req u ired as it takes a lot of time to build and process the model. Therefore, this paper aims to create an algorithm that can quickly analyz e facial featu res that hav e the greatest influ ence on classifying race. To this end, first, the percentage of a specific area is calcu lated by using Face Landmark to dot the entire ou tline of the face and measu ring each distance from the reference point. Second, based on featu res determined by the neu ral netw ork throu gh Grad-CAM among eX pliab le AI (XAI) techniq u es, the ratio values of specific regions are learned by machine learning algorithms and DN N . As a resu lt, it was confirmed that the method using Face Landmark was the highest with an accu racy of ab ou t 63%.

참고자료

· 없음