저해상도 얼굴 인식 성능 향상을 위한 어텐션 맵 전이 기법 개요. 자료=GIST

[대학저널 온종림 기자]이제는 CC(폐쇄회로)TV 화면 속 흐릿한 범인의 얼굴을 또렷이 인식할 수 있게 됐다.

GIST(광주과학기술원)는 이 규빈 교수 연구팀이 인공지능(AI) 딥러닝 기술을 적용해 저화질 영상에서도 눈·코·입 등 사람 얼굴의 주요 특징을 잘 인식할 수 있는 기술을 개발했다고 24일 밝혔다.

이번 성과가 활용되면 저화질 화면에서는 얼굴 인식 성능이 급격하게 저하돼 수사기관이나 보안업체 등이 대상자의 신원 확인에 겪는 어려움이 크게 개선될 것으로 기대된다.

GIST 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.

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

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

이번 연구는 세계 3대 컴퓨터 비전 학회인 ‘유럽 컴퓨터 비전 학술대회 2022’에서 지난 23일 발표됐다.

 

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