데이터 특화 적응형 임계값을 이용한 얼굴 인식 및 인증

많은 얼굴 인식 시스템들이 딥러닝 모델을 사용하여 성능을 향상시키지만, 온라인 등록 처리 메커니즘에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았습니다. 최신 딥러닝 모델 훈련을 통해 차별화된 얼굴 특징을 얻을 수 있지만, 실제 사용을 위한 최적의 임계값을 결정하는 것은 여전히 도전과제입니다. 우리는 인식 정확도를 개선하기 위해 적응형 임계값 메커니즘 기술을 개발하였습니다. 또한 온라인 등록 처리를 위한 등록 절차와 함께 얼굴 인식 시스템을 설계하였습니다. 더불어, 실제 환경에서 알고리즘의 성능을 더 잘 평가할 수 있는 새로운 평가 프로토콜을 제안합니다. 제안한 프로토콜 하에서, 우리의 방법은 LFW 데이터셋에서 22%의 정확도 향상을 달성할 수 있습니다.