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 속성 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 얼굴 정보 인식 기술을 개발하였다.
. 딥러닝기반 실시간 얼굴인식기술
- 일반 CCTV 카메라나 저가의 USB 카메라 환경에서도 모두 적용 가능
- 1,000명을 등록시키고, 인식 검증 테스트시 조명, 표정, 포즈, 액세서리 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
- 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
. 딥러닝기반 랜드마크 검출, 시선추적 및 다각도 등록 기술
- dot-matrix breaking GUI를 이용한 다각도 얼굴등록
- 조명변화에 강인한 68 or 98개의 랜드마크 검출
- 딥러닝에 기반한 시천추적기술
. 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
. 내외국인 빅 데이터를 이용한 표정 인식 기술
- 기쁨, 슬픔, 놀람, 공포, 분노, 혐오 등 기본적인 6가지 감정을 학습시켰으나, 혐오 감정은 한국인이 짖기 힘든 감정으로 이를 평상으로 대치함
- 일반 CCTV 카메라나 저가의 USB 카메라 환경에서도 모두 적용 가능
- 640x480일반 사양의 컴퓨팅 환경에서 초당 1~5 프레임 이상의 실시간 얼굴 검출 및 인식
- 명암 정보를 사용한 얼굴 표정인식 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
- Fer 2013 DB: 학습 28,719 public test 3,589, private test: 3,589
A. 기술명: 딥러닝기반 실시간 얼굴인식 기술
- 내국인 혹은 외국인 얼굴 실시간 자동 검출 기술
- 내국인 혹은 외국인 얼굴 실시간 자동 인식/검증 기술
B. 기술명 : 딥러닝기반 랜드마크 검출, 시선 추적 및 다각도 등록 기술
- 68 포인트 랜드마크 검출 및 이를 기반으로한 시선 추적 기술
- do-matrix breaking 방법의 GUI에 기반한 다각도 얼굴등록 방법
C. 기술명: 딥러닝기반 내국인 성별 및 연령인식 기술
- 내국인 얼굴 실시간 자동 검출 기술
- 내국인 얼굴 실시간 자동 성별, 연령 인식 기술
D. 기술명: 딥러닝기반 실시간 표정인식 기술
- 내국인 얼굴 실시간 자동 검출 기술
- 내국인 얼굴 실시간 자동 표정 인식 기술
A. 기술명 : 딥러닝기반 실시간 얼굴인식 기술
- 국내 혹은 외국인 얼굴 자동검출, 인식/검증 라이브러리 및 소스 코드
- window 및 리눅스 버전
- Pytorch or ONNX 버전
B. 기술명 : 딥러닝기반 랜드마크 검출, 시선 추적 및 다각도 등록 기술
- 실시간 랜드마크 검출, 시선 추적, 다각도 등록 GUI 라이브러리 및
소스 코드
- window 및 리눅스 버전
- Pytorch or ONNX 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
- Pytorch or ONNX 버전
D. 기술명: 딥러닝기반 실시간 표정인식 기술
- 국내 혹은 외국인 얼굴 자동검출, 표정인식 라이브러리 및 소스 코드
- window 및 리눅스 버전
- Pytorch or ONNX 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.