모바일 환경을 위한 딥러닝 기반 열화상 이미지 마스크 인식 및 교차 엔트로피를 이용한 클래스 분류

문종원; 윤호섭

doi:10.5573/ieie.2022.59.1.118

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자료유형: 학술저널

저자정보: 문종원 (과학기술연합대학원대학교) 윤호섭 (과학기술연합대학원대학교)

저널정보: 대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제59권 제1호(통권 제530호)

발행연도: 2022.1

수록면: 118 - 123 (6page)

DOI: 10.5573/ieie.2022.59.1.118

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

모바일 환경을 위한 딥러닝 기반 열화상 이미지 마스크 인식 및 교차 엔트로피를 이용한 클래스 분류

문종원 , 윤호섭 전자공학회논문지 2022.01 학술저널

2021

모바일 환경을 위한 딥러닝 기반 열화상 이미지 마스크 인식

문종원 , 윤호섭 대한전자공학회 학술대회 2021.06 학술대회자료

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전세계적 전염병인 COVID-19로 인하여 군중에서 열이 높은 일부 인원을 검출하기 위한 비접촉식 열화상 시스템의 수요가 증가하였다. 공공장소에서 마스크 착용이 의무화되었고 입구마다 관리 인원을 두어 출입을 통제하고 있는 상황속에서, 최소한의 인원으로 원활하게 통제하려면 카메라 등으로 관리를 해야 하는데 일반적으로 우리가 사용하는 RGB 이미지에서 마스크를 탐지하는 것은 열화상 이미지에서 탐지하는 것 보다 여러 가지 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 열화상 이미지 사용의 장점과 더불어 모바일 환경에서도 충분히 사용이 가능한 경량화된 딥러닝 모델을 사용하여 이를 바탕으로 딥러닝 기반 열화상 이미지 마스크 인식에 대해서 소개한다. 또한 마스크 착용, 미착용의 이진 분류에서 더 나아가 턱에 걸치거나 코에 걸치는 애매한 경우까지 하나로 묶어 3가지의 형태를 분류하는 모델도 소개한다. 우리가 들고 다니는 일반적인 휴대폰에서도 실시간으로 사용할 수 있게 매우 경량화된 모델을 사용하였는데 마스크 인식 문제는 비교적 간단한 분류 문제이기 때문에 경량화된 네트워크로도 좋은 성능을 낼 수 있다.

#Thermal image #Mask detection #Mask recognition #Mobile environments #Android

참고문헌 (9)

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Lee FF, Chen F, Liu J. Infrared thermal imaging system on a mobile phone. Sensors. 2015 May; 15(5): 10166-79.

CHEN, Ying, et al. Mask-based data augmentation for semi-supervised semantic segmentation. arXiv preprint arXiv:2101.10156, 2021. CHEN, Pengguang, et al. Gridmask data augmentation. arXiv preprint arXiv:2001.04086, 2020. DENG, Jiankang, et al. Retinaface: Single-shot multi-level face localisation in the wild. In: Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2020. p. 5203-5212.

LIANG, Zhengfa, et al. Learning for disparity estimation through feature constancy. In: Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2018. p. 2811-2820.

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