마스크 착용에 적응적인 얼굴인식 방법

Q: 이 논문에서 정의한 마스크 얼굴인식이란 무엇인가?

마스크 얼굴인식은 마스크 착용이 일상화된 환경에서 마스크를 착용한 얼굴을 식별하는 기술이다. 학습용 이미지와 테스트용 이미지 간 마스크 착용 여부 불일치로 인한 인식 정확도 저하 문제를 극복하기 위해, 마스크 미착용 학습 이미지에 마스크를 합성하여 증강된 학습셋을 구성하고, 이를 통해 테스트 얼굴을 복원하여 인물을 판정하는 방법이다.

Q: 제안하는 마스크 얼굴인식 방법은 마스크 착용 여부에 어떻게 적응하는가?

연구 결과, 제안하는 방법은 테스트 얼굴 이미지의 마스크 착용 여부에 대한 사전 정보 없이도 적응적으로 작동한다. 테스트 얼굴 이미지가 마스크를 착용했다면 학습셋의 마스크 착용 얼굴 이미지들이 복원 시 더 큰 가중치를 할당받아 기여도를 높이며, 마스크 미착용 얼굴 이미지의 경우 마스크 미착용 학습 이미지들이 더 큰 기여를 하여 인식 정확성 저해를 완화한다.

이승호

doi:10.6109/jkiice.2023.27.3.356

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이승호 (한국기술교육대학교)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제27권 제3호

발행연도: 2023.3

수록면: 356 - 362 (7page)

DOI: 10.6109/jkiice.2023.27.3.356

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얼굴인식(face recognition)은 스마트 기기의 사용자 인증, 건물 출입 통제, 지능형 감시 시스템 등에 널리 활용되는 생체인식 기술이다. 코로나19 팬데믹 이후로 마스크 착용이 일상화되면서 마스크 착용 얼굴을 식별하는 마스크 얼굴인식 연구에 대한 중요도가 높아지고 있다. 마스크 얼굴인식에서는 테스트 얼굴 이미지는 마스크 착용이 많은 반면 학습용 얼굴 이미지는 마스크 미착용이 많아서 마스크 착용 여부로 인한 불일치가 발생하고 이는 인식 정확도 저하로 이어지기 쉽다. 본 논문에서 제안하는 마스크 얼굴인식 방법은 앞서 언급한 문제를 극복하기 위해 마스크 미착용 학습용 얼굴 이미지들에 마스크를 합성하여 마스크 착용/미착용 쌍으로 증강된 학습셋을 구성한다. 그리고 마스크 착용 여부를 알 수 없는 테스트 얼굴 이미지를 마스크 착용/미착용 쌍의 학습용 얼굴 이미지들의 최적 조합으로 복원(reconstruction)한 뒤(인물 별로 수행) 복원 오류가 최소인 인물 클래스를 찾아 어떤 인물에 해당하는지 최종 판정한다. 제안하는 방법은 테스트 얼굴 이미지의 마스크 착용 여부와 관계 없이 사용할 수 있다는 장점이 있으며 마스크 착용 시 약 82%, 미착용 시 약 75%의 인식 정확도를 달성하였다.

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