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다각도 등록이 가능한 딥러닝기반 얼굴, 성별, 연령인식기술

전수책임자
윤호섭
참여자
김재홍, 신성웅, 윤호섭, 장재윤
기술이전수
9
이전연도
2018
협약과제
16IC1200, 실환경하에서 인지센서네트워크(PSN) 기반 지능형 로봇의 사용자 정보(신원, 행동, 위치) 자동 추출 및 인식 기술 개발, 윤호섭
17IS1100, 실환경하에서 인지센서네트워크(PSN) 기반 지능형 로봇의 사용자 정보(신원, 행동, 위치) 자동 추출 및 인식 기술 개발, 윤호섭
17PS1600, 서비스 로봇의 사회적 상호작용을 위한 소셜 로봇지능 원천 기술 개발, 윤호섭
18PS1400, 서비스 로봇의 사회적 상호작용을 위한 소셜 로봇지능 원천 기술 개발, 윤호섭
본 기술은 CCTV 카메라나 일반 USB 카메라를 대상으로 얼굴 영상을 입력받아 얼굴을 자동으로 검출하고 검출된 얼굴로부터 다각도 등록이 가능하며, 딥러닝(deep learning)기술에 기반해 조명, 표정, 포즈, 액세서리 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, 액세서리 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, 액세서리 변화에 강인한 인식 성능을 제공하지 못하였으나, 본 기술에서는 얼굴 Big data에 기반한 최신 딥 러닝 기술을 개발하여, 조명, 포즈, 표정, 액세서리 변화에 강인한 얼굴인식 기술을 개발하였다.
. 1,000명을 등록시키고, 인식 검증 테스트시 조명, 표정, 포즈, 액세서리 변화에 모두 99%이상
인식/검증 성능 제공(KISA 인증 테스트 DB 참조)
. dot-matrix breaking GUI를 이용한 다각도 얼굴등록
. 640x480일반 사양의 컴퓨팅 환경에서 초당 1~5 프레임 이상의 실시간 얼굴 검출
및 인식
. 명암 정보를 사용한 얼굴인식 기술
. 추출된 얼굴 영역은 128x128 이상되면 최적의 인식 성능을 보임
- 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
- 검증시 유사도 임계치(threshold)를 조절하여 검증 확신도 조정 가능
. KISA 얼굴인증 기술 바이오인식시스템 성능 인증 획득
- KISA에서는 국제 표준화기구(ISO/IEC JTC1/SC37)에서 권고하는 성능시험 기준 및 절차를 기본으로, 바이오인식 제품 알고리즘에 대한 성능을 시험하여 적합한 기준을 통과한 제품에 한해 인증을 해주고 있음
- 조명, 표정, 포즈, 액세서리 변화에 1,000명을 대상으로 테스트 했을시, 모두 99%이상의 인식, 검증 성능을 인증 받았으며, 특히 조명 변화는 99.9%의 높은 인식, 검증 성능을 보임
- 얼굴인식 기술이전 시 KISA 인증서, 시험결과 보고서 활용 가능
- 인증서 첨부 1 참조
- 성능 시험 결과 첨부 2 참조
. 내국인 빅 데이터를 이용한 성별/연령 인식 기술
- 내국인 빅 데이터가 학습에 참여
- 내국인에 대해 성별, 연령 인식의 정확도 높임
- 얼굴 인식시와 동일한 특징을 사용하여, 특징 추출의 시간이 걸리지 않음
A. 기술명: 딥 러닝을 이용한 환경변화에 강인한 실시간 얼굴인식 기술
- 내국인 혹은 외국인 얼굴 실시간 자동 검출 기술
- 내국인 혹은 외국인 얼굴 실시간 자동 인식/검증 기술

B. 기술명 : 다각도 얼굴등록 방법 및 시선 추적 기술
- 68 포인트 랜드마크 검출 및 이를 기반으로한 시선 추적 기술
- do-matrix breaking 방법의 GUI에 기반한 다각도 얼굴등록 방법

C. 딥러닝기반 내국인 성별 및 연령인식 기술
- 내국인 얼굴 실시간 자동 검출 기술
- 내국인 얼굴 실시간 자동 성별, 연령 인식 기술
D. 기술명: A, B, C 기술 및 이전 버전 기술의 업그레이드 기술
- 위 A, B, C 기술의 업그레이드 버전
- 위 A, B, C 기술을 기술 이전한 업체에 한함
- 위 A, B, C 기술 전체가 아닌 일부 기술(예: A 기술) 만을 이전한 업체는 해당되는
일부 기술(예: A 기술) 업그레이드 만 제공
- 위 A, B, C 기술이외에 아래 이전 버전 기술에 대해 각각 다음과 같이 매칭하여
업그레이드 기술을 제공
. 딥러닝기반 조명, 표정, 포즈 변환에 강인한 얼굴인식 기술(1183-2016-00685)
: A 매칭 기술
. 딥러닝기반 성별/연령 인식 기술(1183-2016-01528)
: B 매칭 기술
. 얼굴 인식 기술(6090-2011-0027)
: A 매칭 기술


A. 기술명 : 딥러닝기반 실시간 얼굴인식 기술
- 국내 혹은 외국인 얼굴 자동검출, 인식/검증 라이브러리 및 소스 코드
- window 및 리눅스 버전
- Caffe 및 Tensorflow 버전

B. 기술명 : 다각도 얼굴등록 방법 및 시선 추적 기술
- 실시간 68 포인트 랜드마크 검출, 시선 추적, 다각도 등록 GUI 라이브러리 및
소스 코드
- window 및 리눅스 버전

C. 기술명: 딥러닝기반 내국인 성별 및 연령인식 기술
- 국내 혹은 외국인 얼굴 자동검출, 성별 및 연령인식 라이브러리 및 소스 코드
- window 및 리눅스 버전
- Caffe 및 Tensorflow 버전

D. 기술명: A, B, C 기술 및 이전 버전 기술의 업그레이드 기술
- A, B, C 기술을 받아간 업체에 한해 업그레이드 된 A, B, C 기술 제공
- 이전 버전의 기술을 받아간 업체는 해당되는 기술의 업그레이드 기술 제공
- 업그레이드된 A, B, C 소스 코드 및 라이브러리 제공
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.