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#한국인 얼굴 인식 # 얼굴 데이터 # 얼굴 인식 데이터베이스

자동차 환경 인물 인식용 데이터셋

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데이터 토론 목록

소개

주행 상황에서 운전자의 상태를 확인하기 위해 한국인 얼굴 인식 기능 개발을 위해 필요한 이미지 데이터의 제작, 수집하고 관련 정보를 레이블링
얼굴 데이터의 실효성 제고를 위해 다양한 각도, 조도, 가림, 표정등을 반영한 12명의 얼굴(인당 약 1천장)의 이미지 데이터 제작
국내 인공지능 기술의 활성화를 위해서는 무엇보다 기계학습에 활용할 다양한 패턴의 고품질 이미지 데이터 확보가 중요
얼굴 인식 및 얼굴의 위치까지 확인하기 위하여 바운딩 박스를 이용하여 얼굴의 위치까지 태깅

구축목적

해외 주요국가에서는 시각지능 분야에서 인공지능(AI) 기술개발을 위한 기계학습 데이터 구축 등 관련 인프라를 확보하여 개방
국내 인공지능 기술의 활성화를 위해서는 무엇보다 기계학습에 활용할 다양한 패턴의 고품질 이미지 데이터 확보가 중요
공개된 얼굴 인식 데이터베이스들에서는 주로 백인 얼굴 데이터에 치중된 분포를 지니고 있기 때문에 한국인에게 맞는 기술을 개발하기 위해서는 한국인에게서 취득한 얼굴 데이터의 구축 필요

구축량
- 1차년도: 인물 14명 시내코스 30-45분 주행 데이터
구축량
- 1차년도: 인물 14명 시내코스 30-45분 주행 데이터
필요성
- 해외 주요국가에서는 시각지능 분야에서 인공지능(AI) 기술개발을 위한 기계학습 데이터 구축 등 관련 인프라를 확보하여 개방
- 국내 인공지능 기술의 활성화를 위해서는 무엇보다 기계학습에 활용할 다양한 패턴의 고품질 이미지 데이터 확보가 중요
- 공개된 얼굴 인식 데이터베이스들에서는 주로 백인 얼굴 데이터에 치중된 분포를 지니고 있기 때문에 한국인에게 맞는 기술을 개발하기 위해서는 한국인에게서 취득한 얼굴 데이터의 구축 필요
구축내용
- 주행 상황에서 운전자의 상태를 확인하기 위해 한국인 얼굴 인식 기능 개발을 위해 필요한 이미지 데이터의 제작, 수집하고 관련 정보를 레이블링
- 얼굴 데이터의 실효성 제고를 위해 다양한 각도, 조도, 가림, 표정등을 반영한 12명의 얼굴(인당 약 1천장)의 이미지 데이터 제작
- 국내 인공지능 기술의 활성화를 위해서는 무엇보다 기계학습에 활용할 다양한 패턴의 고품질 이미지 데이터 확보가 중요
- 얼굴 인식 및 얼굴의 위치까지 확인하기 위하여 바운딩 박스를 이용하여 얼굴의 위치까지 태깅
데이터 구조
- 각 이미지 파일마다 해당 파일과 동일한 이름의 텍스트 파일로 얼굴의 위치를 표시
- 형식은 레이블, 바운딩 박스 중심의 가로 세로 위치와 바운딩 박스의 가로 세로 크기를 순서대로 표시
- 숫자는 해당 좌표를 이미지 전체 크기로 나눈 값
  예시) 파일명 “1_1.txt”, 내용 “0 0.317592 0.480555 0.237037 0.237037”
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데이터셋 구축 담당자

수행기관(주관) : 연세대학교

수행기관(주관)
책임자명	전화번호	대표이메일	담당업무
심현정	032-749-5832	kateshim@yonsei.ac.kr

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