출입 통제에 활용 가능한 딥러닝 기반 마스크 착용 판별

이승호

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이승호 (한국기술교육대학교)

저널정보: 한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제21권 제8호

발행연도: 2020.8

수록면: 395 - 400 (6page)

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전 세계적으로 유행하며 수많은 확진자와 사망자를 발생시킨 코로나바이러스-19(COVID-19)는 일상에서 사람간 전염이 가능하여 국민들을 불안과 공포에 떨게 하고 있다. 감염을 최소화하기 위해서는 건물 출입시 마스크 착용이 필수적이지만 일부 사람들은 여전히 마스크 없이 얼굴을 노출시킨 채 건물에 출입하고 있다. 본 논문에서는 효율적인 출입 통제를 위해 얼굴에 마스크를 착용했는지 여부를 자동으로 판별하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 양쪽 눈 영역을 검출하고 눈 위치를 참조하여 마스크 착용 영역(양쪽 눈 아래 얼굴 영역)을 예측한다. 이 때 마스크 착용 영역을 보다 정확히 예측하기 위해 양쪽 눈 위치가 수평이 되도록 얼굴 영역을 회전하여 정렬한다. 정렬된 얼굴 영역에서 추출된 마스크 착용 영역은 이미지 분석에 특화된 딥러닝 기법인 CNN(Convolutional neural network)을 통해 마스크 착용여부(착용 또는 미착용)를 최종 판별한다. 총 186장의 테스트 이미지에 대해 실험한 결과, 98.4%의 판별 정확도를 보였다.

#Face Mask Detection #Deep Learning #Convolutional Neural Network #Eye Detection #OpenCV

참고문헌 (13)

참고문헌 신청

P. Viola, M. J. Jones, “Robust-real time face detection,” International Journal of Computer Vision, Vol.57, No.2, pp.137-154, May 2004. DOI: https://doi.org/10.1023/B:VISI.0000013087.49260.fb

Newspim.com [cited 2020 July 6], Available From: http://www.newspim.com/news/view/20200311000350 (accessed Jul. 6, 2020) Y. Lecun, L. Bottou, Y. Bengio, P. Haffner, “Gradient based learning applied to document recognition,” Proceedings of the IEEE, Vol.86, No.11, pp.2278-2324, Nov. 1998. DOI: https://doi.org/10.1109/5.726791

Haar-cascade classifier [cited 2020 July 6], Available From: https://docs.opencv.org/3.4/db/d28/tutorial_cascade_classifier.html (accessed Jul. 6, 2020) OpenCV-Python [cited 2020 July 6], Available From: https://docs.opencv.org/4.3.0/ (accessed Jul. 6, 2020)

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이승호

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