A Study on Deep Hashing Model Using Softmax

Softmax Loss를 이용한 Deep Hashing 모델에 대한 연구

일반적으로 얼굴인식 시스템은 영상에서 추출한 Feature와 DB 상의 Feature를 비교하는 구조를 가지고 있다. 하지만 원하는 Class의 Feature만 보고 DB 상에서 일치하는 Class의 위치를 특정하는 것은 불가능하기에 DB 상의 모든 Feature와 비교하는 절차가 필요하다. DB 크기가 커짐에 따라 처리시간과 메모리상의 문제가 발생하는데, 이 논문에서는 이를 해결하기 위한 Deep Hashing 모델을 제안한다. Softmax 기반의 Loss를 이용하여 학습하였고, 8-bits의 해시를 추출하였을 때 53%의 Feature 일치율을 보였으며, 이를 사용할 경우 DB 평균 대조군을 23% 이하로 줄이는 효과를 볼 수 있을 것으로 추정한다.