마스크 착용에 적응적인 얼굴인식 방법

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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참고문헌 (10)

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S. H. Lee, “A Method for Determining Face Recognition Suitability of Face Image,” Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, vol. 19, no. 11, pp. 295-302, Nov. 2018. DOI:10.5762/KAIS.2018.19.11.295.

M. Ngan, P. Grother, and K. Hanaoka, “Ongoing Face Recognition Vendor Test (FRVT) - Part 6A: Face Recognition Accuracy with Masks Using Pre-COVID-19 Algorithms,” Technical Report: National Institute of Standards and Technology, Jul. 2020. DOI:10.6028/NIST

Y. Kim, C. Lim, M. Son, and M. Kim, “A Study for Face Recognition Wearing a Mask,” Journal of the Korea Society of Information Technology Policy & Management, vol. 12, no. 4, pp. 1939-1944, Aug. 2020.

Y. Kim, C. Lim, M. Son, and M. Kim, “Automatic Attendance Check System Using Face Recognition In a Masked Environment,” in Proceedings of the Korea Society of Computer Information, Daejeon, Korea, vol. 28, no. 2, pp. 23-26, 2020.

S. Lee, “A Two-Stage Deep Generative Model for Masked Face Synthesis,” Sensors, vol. 22, no. 20, Oct. 2022.DOI:10.3390/s22207903.

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