얼굴 검증을 위한 Deep Convolutional Neural Networks를 기반의 End-to-End 학습 모델

Abstract

본 논문에서는 Deep Convolutional Neural Networks(DCNN)와 Residual Learning을 기반으로 두 개의 입력 얼굴 이미지가 동일한지 아닌지를 즉시 결정하는 End-to-End 단일 학습 모델을 제안한다. 제안된 모델의 얼굴 검증 성능은 Labeled Faces in the Wild (LFW) 테스트 데이터 셋을 이용하여 측정했다.