지스트, 저화질 영상 얼굴 인식 기술 개발

AI로 CCTV 흐릿한 얼굴 또렷이..세계최고 기술 개발

광주과학기술원, 지스트 연구진이 인공지능 딥러닝 기술을 적용해 저화질 영상에서도 사람 얼굴의 주요 특징을 잘 인식할 수 있는 기술을 개발했다.

24일 지스트에 따르면 기존의 얼굴 인식 딥러닝 기술은 24×24 픽셀 수준의 저해상도 이미지에서는 사람 얼굴의 주요 특징을 담고 있는 이목구비 영역이 아닌 피부와 같이 해상도에 영향을 적게 받는 부위에 집중해 얼굴 인식을 수행했다.

고해상도(평균 112×112 픽셀) 얼굴 이미지들을 학습한 기존 인식 모델의 경우도 저해상도 이미지들로 구성된 TinyFace 벤치마크에서 평가했을 때 인식 정확도가 30% 수준에 그치는 실정이라고 연구팀은 설명했다.

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.

어텐션 맵(attention map)은 딥러닝 네트워크가 인식을 수행할 때 입력 이미지의 어떤 영역이 인식 결과에 많은 영향을 주었는지 시각화 한 정보를 말한다.

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 유도했다고 밝혔다.

연구팀은 이 기술을 활용할 경우 저해상도 이미지로 얼굴 인식 성능을 평가했을 때 기존 세계 최고 수준의 인식 성능인 45.49%보다 5%p 향상된 47.91%의 인식 정확도를 얻으며 현재까지 가장 높은 수준의 성능을 달성했다고 밝혔다.

이규빈 교수는 “이번 연구 성과가 응용되면 범죄 해결의 중요 단서를 제공하는 CCTV로 멀리서 촬영된 사람의 얼굴 특징을 정확하게 인식할 수 있게 됐다”라고 말했다.

해상도 얼굴 인식 성능 향상을 위한 어텐션 맵 전이 기법 개요. 지스트 제공

광주 서미애 기자

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