METHOD FOR RECOGNIZING FACE USING MULTIPLE PATCH COMBINATION BASED ON DEEP NEURAL NETWORK AND IMPROVING FAULT TOLERANCE AND FLUCTUATION ROBUSTNESS

• Main Authors: KIM KYE-HYEON, KIM HAK-KYOUNG, NAM WOONHYU, SHIN DONGSOO, JE HONGMO, SUNG MYUNGCHUL, RYU WOOJU, KIM YOUNG JUN, YEO DONGHUN, LEE HYUNGSOO, CHO HOJIN, JEONG KYUNGJOONG, LEE MYEONGUN, BOO SUKHOON, JANG TAEWOONG
• Format: Patent
• Language: English; Japanese
• Published: 20.08.2020
• Subjects: CALCULATING; COMPUTING; COUNTING; IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL; PHYSICS

To provide a method for face recognition by using a multiple patch combination based on a deep neural network.SOLUTION: A face-recognizing device 100, if a face image with a 1-st size is acquired, inputs the face image into a feature extraction network, to allow the feature extraction network to generate a feature map by applying at least one convolution operation to the face image with the 1-st size, and to generate multiple features by applying sliding-pooling operation to the feature map, wherein the feature extraction network has been learned to extract at least one feature using a face image for learning having a 2-nd size and wherein the 2-nd size is smaller than the 1-st size, and inputs the multiple features into a learned neural aggregation network, to allow the neural aggregation network to aggregate the multiple features and to output at least one optimal feature for the face recognition.SELECTED DRAWING: Figure 3 【課題】ディープニューラルネットワーク基盤の多重パッチ組み合わせを利用した顔認識方法を提供する。【解決手段】顔認識装置１００において、第１サイズを有する顔イメージを取得すると、顔イメージを特徴抽出ネットワーク（特徴抽出ネットワークは、第２サイズを有する学習用顔イメージを使用して少なくとも一つの特徴を抽出するように学習していることを特徴とし、第２サイズは第１サイズより小さい）に入力して、第１サイズを有する顔イメージに少なくとも一回のコンボリューション演算を適用することによって特徴マップを生成し、特徴マップにスライディングプーリング演算を適用して多数の特徴を生成し、多数の特徴を、学習済みニューラルアグリゲーションネットワークに入力して、多数の特徴をアグリゲートして顔認識のための少なくとも一つの最適な特徴を出力する。【選択図】図３