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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.7
- 수록면
- 805 - 812 (8page)
- DOI
- 10.9717/kmms.2023.26.7.805
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This paper studied the model lightening and speed improvement of face recognition. To this end, we propose a method of training with MobileNetV2 through knowledge distillation as a student model and based on ArcFace and ResNet50 as a teacher model. ArcFace is face recognition model using Additive Angular Margin Loss. The main objective was to compare the performance of the student model against that of the teacher model in terms of similarity results. The findings indicated that the student model outperformed the teacher model in terms of similarity results. These results suggest that the MobileNetV2-based student model can achieve comparable face recognition performance to the more complex ResNet50-based teacher model, while being computationally more efficient.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 설계
4. 구현 및 실험
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
The Aju-News Page(2008), https://www.ajunews.com/view/20220206073356456 (accessed April 7, 2023).
S. Rhyou, H. Kim, and K. Cha, “Development of Access Management System based on Face Recognition using ResNet,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 22, No. 8, pp. 823-831, 2019.
M. Alansari, O.A. Hay, S. Javed, A. Shoufan, Y. Zweiri, N. Werghi, et al., “GhostFaceNets: Lightweight Face Recognition Model From Cheap Operations,” IEEE Access, Vol. 11, pp. 35429-35446, 2023.
Y. Martindez-Díaz, L.S. Luevano, H. Mendez-Vazquez, M. Nicolas-Diaz, L. Chang, M. Gonzalez-Mendoza, et al., “ShuffleFaceNet: A Lightweight Face Architecture for Efficient and Highly-Accurate Face Recognition,” 2019 IEEE/CVF International Conference on Com
S. Chen, Y. Liu, X. Gao, and Z. Han, “Mobile FaceNets: Efficient CNNs for Accurate Real-Time Face Verification on Mobile Devices,” Chinese Conference on Biometric Recognition, Vol. 10996, pp. 428-438, 2018.
S. Rhyou, H. Kim, and K. Cha, “Development of Access Management System based on Face Recognition using ResNet,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 22, No. 8, pp. 823-831, 2019.
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