KCI우수등재
심층 신경망을 사용한 누운 얼굴 감지 기법 = Deep neural networks for lying down face detection
저자
발행기관
학술지명
한국데이터정보과학회지(Journal of the Korean data & information science society)
권호사항
발행연도
2024
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI우수등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
63-73(11쪽)
제공처
본 연구에서는 사람의 얼굴 영상을 활용하여 누워있는지 여부를 판별하는 딥러닝 모델을 개발하였다. 우리는 YouTube 동영상을 통해 새로운 데이터셋을 구축하였으며, 서로 다른 42개의 동영상으로부터 819장의 레이블된 얼굴 영상을 확보하였다. 이 데이터셋을 이용해 사전 학습된 Swin Transformer를 이진 분류 문제에 맞게 미세 조정하였다. 이 모델은 테스트 데이터셋에 대해 96.3%의 정확도를 보였고 공개 데이터셋의 다국적 얼굴을 눕지 않은 얼굴로 가정한 실험에서 72.7% 재현율을 보였다. 또한, 우리는 제안된 방법을 기반으로 한 실시간 애플리케이션을 개발하여 실제 환경에서의 정확성을 확인하였다. 본 연구의 결과는 얼굴 영상만을 이용해 스마트폰 알람 앱에서 사용자의 일어난 상태를 감지하거나 VR 기기 사용자의 상태 감지 기능 등에 활용될 것으로 기대된다.
더보기We introduced a neural network to detect a lying-down person from facial images. We constructed a new dataset through YouTube videos, obtaining 819 labeled facial images from 42 different video clips. We fine-tuned a pre-trained Swin Transformer using this dataset for binary classification. Our model achieves 96.3\% accuracy on the proposed test set and 72.7% recall rate on an existing large-scale face dataset. In addition, we developed a real-time application based on the proposed approach to evaluate its accuracy in real-world scenarios. The results of this paper have the potential to find applications across various domains, such as detecting a user's wakefulness in smartphone alarm applications or monitoring the user's state while wearing a virtual reality device, solely using facial images.
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