Deep Convolutional Neural Network(DCNN)를 이용한 안면검증

Abstract

기존의 face verification 모델들은 face representation의 학습을 중심으로 face verification이 이루어졌다. 모델에서 추출된 face feature들은 metric learning이 적용되어, multi-class classification을 위한 고차원 feature의 추출이 필요하다. 그 결과로 객체의 수와 feature의 차원이 동일하게 되어 모델이 훈련집합에 대해 의존성을 띄게 된다. 본 논문에서는 Deep Convolutional Neural Network(DCNN)과 Residual Learning을 이용하여 구현한 단일모델로, 두 안면 이미지가 동일 인물인지, 혹은 다른 인물인지 판별하는 방법을 제안한다. 본 모델은 Multi-class Classification 기반으로 학습되지 않기에 훈련 집합에 의존적인 기존 문제점을 해결할 수 있다.