Deep Metric Learning with Multi-Objective Functions

시작하며 카카오엔터프라이즈 AI Lab(이주영, 노명철)이 쓴 논문 ‘Deep Metric Learning with Multi-Objective Functions’이 컴퓨터 비전 및 패턴 인식 컨퍼런스(CVPR) 워크숍 주제 중 하나인 CVFAD(Computer Vision for Fashion, Art and Design)에 게재 승인됐습니다. 올해로 3번째 열린 CVFAD에서는 패션, 예술, 디자인 등의 창의성이 요구되는 분야에 필요한 생성 모델(generative models), 검색(retrieval), 제품 추천(product recommendation), 이미지 분할(image segmentation), 속성 인식(attribute discovery), 트렌드 예측(trend forecast)..

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..