요약
이 기술은 얼굴 표정을 통해 감정을 자동으로 인식하는 것을 목표로 하며, GLFEN이라는 방법을 통해 높은 인식 성능을 보여줍니다. GLFEN-4는 기존 방법보다 성능이 92.5%로 향상되었습니다. 이는 범죄예방, 출입 인증 등 다양한 분야에서 활용될 수 있지만, 사생활 침해와 개인정보 보호에 대한 우려가 있으며, 외부 요소에 따른 인식 차이도 존재합니다.
기본 정보
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특허명: 안면 인식을 위한 네트워크 조합 방법 및 장치
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대표 발명자: 전광길 교수
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출원번호: 10-2023-0048172
발명의 배경 및 필요성
발명의 배경
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표정 인식 기술은 인간 감정 표현의 가장 직관적이고 효과적인 방법임
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이 기술은 인간-컴퓨터 상호 작용 분야에서 주목 받음
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하지만, 기존 깊은 앙상블 네트워크 학습은 비용이 많이 들며, low-level features의 중복 문제가 발생함
발명의 필요성
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이 문제를 해결하기 위해, 효율적인 Global and Local Fusion Ensemble Network(GLFEN) 필요함
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GLFEN은 다양한 분기 수준을 가짐 얼굴의 특정 좌표에 해당하는 ROI로 얼굴 영역을 분해함
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다양한 데이터셋으로 테스트하고, CK+ 데이터 세트로 네트워크의 branch level이 높아질 때 정확도 변화를 확인함
실험 및 구현
작동 원리
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이 발명은 얼굴 표정 인식 시스템에 대한 내용 원본 얼굴 이미지에서 대표 특징을 추출하고 분류하는 것을 목표로 함
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앙상블 학습 전략과 CNN 사용 얼굴 이미지 배치가 주어질 때 GEMSR이 전체 얼굴 정보 추출하고, LPM이 감정 관련 얼굴 영역 반응 캡처함
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RAU는 각 분류기의 가중치 학습 최종 단계에서 다수의 보팅을 수행하여 학습 데이터 융합함
실험 방법 및 결과
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CK+, JAFFE, FER+, RAF-DB 데이터셋으로 얼굴 표정 인식 알고리즘 학습 및 검증함
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CK+ 및 JAFFE 데이터셋은 데이터가 부족하지만 고품질 얼굴 이미지 제공 성능 증명 만족스럽게 진행함
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대규모 데이터셋인 FER+ 및 RAF-DB의 표현 능력 향상 위해 컨볼루션 레이어 수 9개로 늘림
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이 발명의 네트워크 GLFEN-4는 다른 최신 방법에 비해 기준 성능 89.4%에서 92.5%로 상승함
발명의 활용 방안
제품 및 서비스 활용
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얼굴 표정 인식 시스템은 빠른 인식 속도와 안전성 바탕, 민간 기업에서부터 공공기관까지 다양한 분야에서 활용됨
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중국에서는 범죄 예방과 정치적 사찰 목적, 코로나19 팬데믹 때 비대면 출입 인증시스템 활용 중임
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커뮤니티 센터 출입, 서비스 이용, 온라인 정보 보안 등에서 사용 중임
산업 및 사회 문제 해결
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파이썬과 OpenCV 이용한 표정 인식 기술 개발 중 조명이나 메이크업 등 외부 요소에 따른 인식 능력 차이 해결 노력 중임
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Amazon Rekognition 같은 서비스로 이미지와 비디오 분석 자동화 활용 가능함
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글로벌 및 로컬 퓨전 앙상블 네트워크를 통한 얼굴 표정 인식은 인간-컴퓨터 실시간 상호작용 유용 앙상블 견고성 향상 및 공개 데이터 세트 정확도 높임
시장 동향
표정 인식 기술 시장 동향
얼굴 표정 인식 시스템 시장 동향
대표도면
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