CCTV 흐릿한 얼굴 영상 또렷하게 인식하는 AI기술 개발

기사내용 요약
지스트 이규빈교수팀, 딥러닝 적용 세계 최고 인식정확도 달성
얼굴 인식 외 물체 영역 검출과 종류 분류 등 핵심 기술로 활용

[광주=뉴시스] 지스트가 개발한 저해상도 얼굴 인식 성능 향상을 위한 어텐션 맵 전이 기법 개요도 (사진=지스트 제공)

[광주=뉴시스] 배상현 기자 = 지스트(광주과학기술원·총장 김기선) 연구진이 인공지능(AI) 딥러닝 기술을 적용해 저화질 영상에서도 눈·코·입 등 사람 얼굴의 주요 특징을 잘 인식할 수 있는 기술을 개발했다고 24일 밝혔다.

얼굴 인식 분야에서 딥러닝 기술은 99% 이상의 정확도를 보이며 범죄 현장 등 보안 분야에서 활발히 활용되고 있지만, 저해상도 이미지에서는 인식 정확도가 30% 수준에 그치는 실정이다.

지스트 융합기술학제학부 이규빈 교수 연구팀은 어텐션 맵을 이용해 고해상도 얼굴 이미지에서 학습한 정보를 저해상도 얼굴 이미지 인식 모델에 전달해 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 개발했다.

높은 인식 성능을 보이는 고해상도 네트워크는 어텐션 맵에서 주요 얼굴 영역이 1에 가까운 높은 활성 값을 나타내지만,
저해상도 네트워크의 어텐션 맵은 해당 영역에서 0에 가까운 낮은 활성 값을 나타낸다.

연구팀은 저해상도 네트워크의 어텐션 맵이 고해상도 네트워크의 어텐션 맵과 유사해지도록 학습하는 손실 함수를 추가해 저해상도 네트워크가 얼굴 인식에 도움이 되는 주요 영역에 초점을 맞출 수 있도록 유도했다.

연구팀은 기존 세계 최고 수준의 인식 성능인 45.49%보다 5% 향상된 47.91%의 인식 정확도를 얻으며, 현재까지 가장 높은 수준의 성능을 달성했다.

얼굴 인식 외에도 저해상도 이미지에서 물체의 종류를 분류하는 과업에서도 연구팀이 제안한 방법이 높은 성능 향상을 거두어 다양한 컴퓨터 비전 태스크에서 적용될 수 있음을 확인했다.

이규빈 교수는 “이번 연구 성과가 응용되면 범죄 해결의 중요 단서를 제공하는 CCTV로 멀리서 촬영된 사람의 얼굴 특징을 정확하게 인식할 수 있게 됐다”면서“연구팀이 제안한 ‘어텐션 맵 전이 기법’은 얼굴 인식 외에도 물체 영역 검출, 종류 분류 등 컴퓨터 비전의 다양한 과업에서 핵심 기술로 활용될 것으로 기대된다”고 말했다.

이번 연구는 과학기술정보통신부의 클라우드 로봇복합인공지능 핵심기술개발사업, 산업통상자원부의 에너지기술개발사업, 한국전자통신연구원 연구운영지원사업의 지원을 받아 수행됐으며 연구에 사용된 코드는 깃허브에서 오픈소스로 이용할 수 있다.

이번 논문은 세계 3대 컴퓨터 비전 학회인 `유럽 컴퓨터 비전 학술대회(ECCV: European Conference on Computer Vision) 2022'에서 지난 23일 발표됐다.

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