- 과학향기 Story
- 에피소드
에피소드
범죄 현장 CCTV 속 흐릿한 얼굴도 AI로 또렷이 인식한다
<KISTI의 과학향기> 제3800호 2022년 10월 31일국내 연구팀이 AI를 이용해 저화질 영상에서도 눈, 코, 입 등 사람 얼굴의 특징을 잘 인식할 수 있는 기술을 개발했다.
얼굴 인식 분야에서 딥러닝 기술은 99% 이상의 정확도를 보이며 범죄 현장 등 보안 분야에서 활발히 활용되고 있다. 하지만 24×24픽셀의 저해상도 이미지에서는 인식 정확도가 30%에 그치고 있다. 또 이미지의 해상도가 높더라도 멀리서 촬영되거나 다수의 사람이 한꺼번에 촬영될 경우 각각의 얼굴 정보가 적은 픽셀로 구성되기 때문에 인식 성능이 낮았다.
이규빈 광주과학기술원(GIST) 융합기술학제학부 교수 연구팀은 어텐션 맵을 이용해 고해상도 얼굴 이미지에서 학습한 정보를 저해상도 얼굴 이미지 인식 모델에 전달해 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 개발했다. 어텐션 맵은 딥러닝 기술이 인식을 수행할 때 입력 이미지의 어떤 영역이 인식 결과에 많은 영향을 주었는지 시각화한 정보를 말한다. 0에서 1 범위의 활성값을 보이며, 1에 가까울수록 결과에 영향을 많이 주는 영역이 된다.
해상도가 높은 이미지를 학습한 인식 모델은 높은 정확도를 보이며, 이때 추출된 어텐션 맵은 눈, 코, 수염과 같이 사람을 구분짓는 주요 영역에서 활성화된다. 하지만 저해상도 이미지를 학습한 모델은 피부와 같이 해상도 변화에 둔감한 영역에서 높은 활성도를 보여 인식 성능이 낮다.
연구팀은 저해상도의 어텐션 맵이 고해상도 어텐션 맵과 비슷해지도록 학습하는 손실 함수를 추가해, 저해상도에서도 얼굴 인식에 도움이 되는 주요 영역에 초점을 맞출 수 있도록 했다. 그 결과 47.91%의 인식 정확도를 얻어, 현재까지 가장 높은 수준의 성능을 달성했다.
이 교수는 “이번 연구 성과가 응용되면 범죄 해결의 중요 단서를 제공하는 CCTV로 멀리서 촬영된 사람의 얼굴 특징을 정확하게 인식할 수 있다”며, “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 논문은 세계 3대 컴퓨터 비전 학회인 <유럽 컴퓨터 비전 학술대회(ECCV: European Conference on Computer Vision) 2022>에서 10월 23일 발표됐다.
추천 콘텐츠
인기 에피소드
-
- 누에 단백질로 안전하고 친환경적인 인공 심장판막 개발
- 정세용 세브란스병원 소아심장과 교수와 홍진기 연세대 화공생명공학과 교수 공동 연구팀이 누에나방의 유충인 누에가 만들어 내는 천연 단백질로 기존보다 내구성을 높인 심장판막질환용 인공 판막을 만드는 기술을 제시했다. 이는 심장판막질환 환자의 안정성과 편의성을 높이는 동시에 친환경적인 효과도 기대된다. 심장판막 4개는 열리고 닫히면서 혈류의 흐름을 조절...
-
- 솜사탕은 어떻게 만들어질까?
- 솜처럼 푹신하다고 해서 이름 붙여진 솜사탕. 솜사탕 기계에 설탕만 넣었을 뿐인데, 어떻게 설탕이 솜뭉치처럼 변하는 걸까? 솜사탕을 만들 수 있는 핵심 과학 원리는 ‘원심력’이다. 원심력은 원운동과 같이 고정된 한 점의 둘레를 운동하는 물체가 중심에서 바깥쪽으로 멀어지려는 힘을 말한다. 솜사탕 기계 중앙에는 설탕을 넣을 수 있는 구멍이 있다. 구멍 아래...
-
- 수많은 마이크로 LED 칩 중 원하는 색깔만 전사해주는 기술 개발
- 이건재 KAIST 신소재공학과 교수팀이 대량의 마이크로 LED 칩 중, 색깔별로 원하는 칩만 선택해 전사할 수 있는 기술을 개발했다. 마이크로 LED는 기존 OLED보다 전기적·광학적 특성이 우수하며, 머리카락 두께인 100μm(마이크로미터) 이하 크기의 무기물 LED 칩을 활용하는 차세대 디스플레이용 광원이다. 마이크로 LED를 상용화하려면 성장...