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(Korean Abstract) |
생체 인증 기술 중에서도 얼굴 인식은 신체와의 접촉이 필요 없고, 원격 인증이 가능하다는 점에서 장점을 갖는다. 얼굴 인식 기술은 최근 글로벌 클라우드 업체들에 의해 API 형태로 제공되고 있으며, 높은 확장성과 쉬운 접근성을 바탕으로 빠르게 성장하고 있다. 하지만 현재의 클라우드 얼굴 인식은 촬영된 전체 이미지를 전송 및 분석하기 때문에 지연시간이 길고, 동반되는 클라우드 서비스 비용이 높게 나타난다. 이는 전체 이미지에서 얼굴 인식에 불필요한 영역이 대부분을 차지하기 때문에 발생하는 문제로, 딥러닝 모델을 활용해 얼굴영역을 검출하고 잘라내는 방법으로 최적화가 가능하다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨터에 딥러닝 모델을 적용하여 이미지 데이터를 전처리하는 방법으로 지연시간과 스토리지 비용을 크게 줄일 수 있음을 검증하였다. |
