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딥 러닝기반 조명, 표정, 포즈 변환에 강인한 얼굴인식 기술

전수책임자
윤호섭
참여자
김재홍, 윤호섭, 장재윤, 전승혁
기술이전수
8
이전연도
2016
협약과제
16IC1200, 실환경하에서 인지센서네트워크(PSN) 기반 지능형 로봇의 사용자 정보(신원, 행동, 위치) 자동 추출 및 인식 기술 개발, 윤호섭
본 기술은 CCTV 카메라나 일반 USB 카메라를 대상으로 얼굴 영상을 입력받아 얼굴을 자동으로 검출하고 검출된 얼굴로부터 딮 러닝(deep learning)기술을 이용해 조명, 표정, 포즈 변화에 강인한 얼굴 인식 기술이다.
얼굴인식 기술은 지문, 홍채, 손등 인식과 같은 다양한 생체인증 시스템에 비해 비 접촉식으로 생체정보 획득이 가능하여, 가장 사용자로 부터 인증에 따른 거부감이 적은 생체 인증 기술이다. 그러나 타 생체정보에 비해 등록된 인식 정보와 입력된 인식 정보간의 차이가 카메라와 얼굴과의 거리, 조명, 표정, 포즈 변화 등에 따라 가변적으로 크게 발생하고, 시간이 지남에 따라 Aging에 영향을 받으며 또한 일난성 쌍둥이와 같이 유사한 얼굴일 경우 인식이 어렵다는 단점이 존재하였다.
딥 러닝 기술이 알려지기 전까지, 기존의 얼굴인식 기술은 앞서 언급한 단점을 해결하지 못해, 조명, 포즈, 표정 변화에 강인한 인식 성능을 제공하지 못하였으나, 본 기술에서는 얼굴 Big data에 기반한 최신 딥 러닝 기술을 개발하여, 조명, 포즈, 표정 변화에 강인한 얼굴인식 기술을 개발하였다.
. 일반 CCTV 카메라나 저가의 USB 카메라 환경에서도 모두 적용 가능
. 1,000명을 등록시키고, 인식 검증 테스트시 조명, 표정, 포즈 변화에 모두 99%이상
인식/검증 성능 제공(KISA 인증 테스트 DB 참조)
. 640x480일반 사양의 컴퓨팅 환경에서 초당 1~5 프레임 이상의 실시간 얼굴 검출
및 인식
. 컬러 정보를 사용한 얼굴인식 기술
. 추출된 얼굴 영역은 128x128 이상 되면 최적의 인식 성능을 보임 인식 가능
- 28 x 28 크기부터 얼굴 검출 및 인식이 가능하나 검출 크기가 작을수록 인식율이
감소함
. 동시에 다수의 얼굴이 입력돼도 검출 및 인식 가능
. 등록되지 않은 사람이 입력되었을 경우 비 등록자(unknown)으로 인식하는 검증 기능 포함
A. 기술명: 딥 러닝을 이용한 조명, 표정, 포즈 변화에 강인한 얼굴인식 기술
- 내국인 혹은 외국인 얼굴 자동 검출 기술
- 내국인 혹은 외국인 얼굴 자동 인식/검증 기술
A. 기술명 : 딥 러닝을 이용한 조명, 표정, 포즈 변화에 강인한 얼굴인식 기술
- 국내 혹은 외국인 얼굴 자동검출, 인식/검증 라이브러리 및 소스 코드
- window 및 리눅스 버전
얼굴 인식시스템은 현재도 출입자 관리, 화면 보호기, 은행 입/출입 및 얼굴 관련 콘텐츠 생성 등 많은 활용방안이 존재한다. 또한 본 기술은 국내 얼굴인식 기술뿐 아니라 국외 얼굴인식 기술을 사용하는 모든 나라에서 활용 가능한 장점이 있어, 기술이전 후 국내 I생체인증 시스템의 수출증대 효과가 있다.