Основные понятия
본 연구는 기존 얼굴 인식 모델을 개선하여 저품질 환경에서도 효과적으로 얼굴을 인식할 수 있는 어댑터 프레임워크를 제안한다. 이를 위해 저품질 이미지와 고품질로 복원된 이미지를 동시에 처리하여 도메인 간 격차를 해소하고, 다중 주의 집중 메커니즘을 통해 특징을 효과적으로 융합한다.
Аннотация
본 연구는 저품질 환경에서의 효과적인 얼굴 인식을 위한 어댑터 프레임워크를 제안한다.
-
기존 얼굴 인식 모델의 한계: 저품질 이미지를 직접 학습하거나 복원 기술을 사용하여도 성능이 저하됨. 이는 얼굴 특징 저하와 도메인 간 격차 때문임.
-
제안 방법:
- 저품질 이미지와 복원된 고품질 이미지를 동시에 처리하는 이중 입력 구조를 사용함.
- 복원된 고품질 이미지는 원본 저품질 이미지에 대한 복잡한 비선형 변환으로 간주됨.
- 교차 주의 집중과 자기 주의 집중 메커니즘을 통해 두 입력의 특징을 효과적으로 융합함.
- 실험 결과:
- 시뮬레이션 및 실제 환경에서 제안 방법이 기존 방법 대비 약 3-7% 향상된 성능을 보임.
- 저품질 이미지에서도 안정적이고 신뢰할 수 있는 얼굴 인식 성능을 달성함.
Статистика
저품질 이미지에서도 기존 모델 대비 약 3-7% 향상된 성능을 보였다.
실제 환경에서 TAR@0.01FAR 지표로 0.637에서 0.638로 성능이 향상되었다.
Цитаты
"본 연구는 기존 얼굴 인식 모델을 개선하여 저품질 환경에서도 효과적으로 얼굴을 인식할 수 있는 어댑터 프레임워크를 제안한다."
"복원된 고품질 이미지는 원본 저품질 이미지에 대한 복잡한 비선형 변환으로 간주됨."
"교차 주의 집중과 자기 주의 집중 메커니즘을 통해 두 입력의 특징을 효과적으로 융합함."