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동향

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딥러닝 기반 고성능 얼굴인식 기술 동향

2018-08-08 org.kosen.entty.User@13a129b 이명교(reports)

분야

전기/전자

발행기관

김형일, 문진영, 박종열

URL

http://

첨부파일

얼굴인식 기술은 얼굴을 포함하는 입력 정지영상 또는 비디오에 대해 얼굴 영역의 자동적인 검출 및 분석을 통해 해당 얼굴이 어떤 인물인지 판별해 내는 기술로 패턴인식 및 컴퓨터 비전 분야에서 오랫동안 연구되어 온 분야이다. 많은 연구결과로부터 최근에는 감시시스템, 출입국 관리, 생체인식 등과 같은 실제 환경에 적용되고 있다. 이러한 얼굴인식 기술은 다른 물체인식 기술대비 상대적으로 성숙되 기술로 높은 성능을 보인다고 알려져 있으나, 실제 환경에서 취득되는 얼굴 영상은 포즈 및 조명 변화, 원거리 촬영과 사람의 움직임에 의한 저 해상도/블러(bulr) 문제 등으로 인해 여전히 해결해야 할 문제가 많은 것으로 알려져 있다. 

최근 딥러닝(Deep Learning) 기술의 발달에 힘입어 영상인식 기술이 매우 빠른 속도로 발전하고 있다. 딥러닝 기술은 매우 많은 수의 층(Layer)으로 구성된 깊은 신경망 구조를 대용량의 데이터를 이용하여 학습시키는 기술로써, 비선형의 계층적 특징 학습 능력은 사람의 인지 매커니즘과 유사하다고 알려져있다. 이러한 딥러닝 기술이 얼굴인식이 가능하게 되고, 사람의 인지 수준을 능가하는 연구 사례 또한 나타나고 있다.

본고에서는 고성능의 얼굴인식을 위한 대표적인 딥러닝 기반 얼굴인식 기술의 연구 사례에 대해 살펴보고, 딥러닝 기반 얼굴인식 기술을 입증하기 위한 도전적인 데이터셋(dataset), 그리고 최근 연구들의 얼굴인식 성능에 대해 살펴보도록 한다. 

출처 - 한국전자통신연구원
 
이명교

이명교(reports)

한국과학기술정보연구원

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