GroupFace: Learning Latent Groups and Constructing Group-based Representations for Face Recognition

시작하며 카카오엔터프라이즈 AI Lab(김용현, 노명철, 신종주)이 카카오(박원표)와 공동으로 쓴 논문 ‘GroupFace: Learning Latent Groups and Constructing Group-based Representations for Face Recognition’이 컴퓨터 비전 및 패턴 인식 컨퍼런스(CVPR)에 실렸습니다. CVPR는 컴퓨터 비전과 패턴 인식 분야의 논문을 발표하는 세계 최대 규모의 학술 대회로, IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers)와 CVF(Computer Vision Foundation)가 공동 주최합니다. 올해 CVPR에는 접수된 논문 중 25%인 1,470편이 통과됐습니다. 이번 논문에서 AI L..

얼굴 인식 알고리즘 선행 연구를 소개합니다

시작하며 얼굴 인식 기술(face recognition)은 지난 수십 년간 컴퓨터 비전(computer vision)의 주요 연구 분야 중 하나로 자리매김하고 있습니다. [그림 1]처럼 시스템에 입력된 두 이미지 속 인물 간의 동일인 여부를 검증(verification)하거나, 이미지 속 인물이 내부 데이터베이스(DB)에 미리 저장된 인물 중 누구와 가장 유사한지를 식별(identification)하는 데 이 기술이 널리 활용되고 있습니다. 다만 얼굴 인식 모델의 훈련 또는 추론 단계에서 사진 속 얼굴 위치가 제각기 다르거나 그 촬영 각도가 다르면 얼굴 인식 정확도가 낮아질 수 있습니다. 따라서 사진에서 얼굴 영역을 찾아 동일한 형태의 정면 얼굴을 추출하는 전처리 과정이 선행되어야 합니다. 일반적인 전처..