얼굴 검출
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1. 개요
얼굴 검출은 주어진 이미지나 비디오에서 사람의 얼굴 유무와 위치를 파악하는 기술이다. 객체 분류의 특수한 경우로, 정면 얼굴 감지에 초점을 맞춘다. 초기에는 얼굴의 강도를 특징으로 사용했으나, 인종이나 조명에 따라 성능이 달라지는 문제로 인해 하르 유사 특징, 국부 이진 패턴 등의 특징이 사용되었다. 유전자 알고리즘과 고유 얼굴 기술을 기반으로 한 알고리즘이 사용되며, 입력 영상을 특징으로 변환한 후 분류기를 통해 얼굴 여부를 판단한다. 얼굴 검출은 안면 인식 시스템, 사진 촬영, 마케팅, 감정 추론, 립 리딩 등 다양한 분야에 응용된다.
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- 얼굴 인식 - 얼굴 인식 시스템
얼굴 인식 시스템은 디지털 이미지나 비디오에서 사람 얼굴을 감지하고 식별하는 기술로, 다양한 알고리즘 발전을 거쳐 보안, 신원 확인 등에 활용되지만, 편향성, 개인 정보 침해, 기술적 한계와 같은 윤리적 문제도 야기한다. - 얼굴 인식 - 고유얼굴
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합성곱 신경망(CNN)은 이미지, 영상 등 시각 데이터 처리에 특화된 인공 신경망으로, 합성곱층, 풀링층, 완전 연결층으로 구성되어 특징 추출, 차원 축소, 최종 분류 또는 예측을 수행하며 이미지 인식, 영상 분석, 자연어 처리 등 다양한 분야에 응용된다. - 컴퓨터 비전 - 광학 흐름
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1502년은 율리우스력으로 수요일에 시작하는 평년으로, 이사벨 1세의 이슬람교 금지 칙령 발표, 콜럼버스의 중앙아메리카 해안 탐험, 바스쿠 다 가마의 인도 상관 설립, 크리미아 칸국의 킵차크 칸국 멸망, 비텐베르크 대학교 설립, 최초의 아프리카 노예들의 신대륙 도착 등의 주요 사건이 있었다.
| 얼굴 검출 | |
|---|---|
| 얼굴 검출 | |
| 유형 | 컴퓨터 비전 기술 |
| 분야 | 인공지능, 얼굴 인식, 객체 검출 |
| 개요 | |
| 설명 | 이미지 또는 비디오에서 사람 얼굴의 존재 여부와 위치를 식별하는 컴퓨터 기술 |
| 역사 및 발전 | |
| 초기 연구 | 1960년대부터 시작, 주로 수동적인 특징 추출 방법 사용 |
| Viola-Jones 검출기 | 2001년 Paul Viola와 Michael Jones가 개발, 실시간 얼굴 검출 가능 |
| 딥러닝 기반 방법 | 2010년대 이후, 정확도와 성능 크게 향상 |
| 기술적 접근 방식 | |
| 지식 기반 방법 | 얼굴의 특징과 규칙을 미리 정의하여 검출 |
| 특징 불변 방법 | 조명, 표정, 자세 변화에 덜 민감한 특징 사용 |
| 템플릿 매칭 방법 | 미리 정의된 얼굴 템플릿과 입력 이미지를 비교 |
| 외형 기반 방법 | 학습 데이터를 통해 얼굴 모델을 생성하고 검출 |
| 주요 알고리즘 | |
| Viola-Jones 알고리즘 | AdaBoost 학습 알고리즘과 Haar-like 특징 사용 |
| Haar-like 특징 | 이미지 내 특정 영역의 명암 차이를 이용 |
| AdaBoost | 약한 분류기를 결합하여 강한 분류기 생성 |
| CNN (합성곱 신경망) | 이미지 특징을 자동으로 학습하여 얼굴 검출 |
| 응용 분야 | |
| 보안 시스템 | 얼굴 인식을 통한 출입 통제 및 감시 |
| 사진 및 비디오 관리 | 얼굴 기반 자동 태깅 및 분류 |
| 사용자 인터페이스 | 얼굴 인식 기반 로그인 및 개인화된 서비스 제공 |
| 소셜 미디어 | 얼굴 인식 기반 친구 태깅 및 검색 |
| 마케팅 및 광고 | 얼굴 표정 분석을 통한 광고 효과 측정 |
| 성능 측정 지표 | |
| 정확도 (Accuracy) | 올바르게 검출된 얼굴의 비율 |
| 정밀도 (Precision) | 검출된 얼굴 중 실제 얼굴의 비율 |
| 재현율 (Recall) | 실제 얼굴 중 검출된 얼굴의 비율 |
| F1 점수 (F1 Score) | 정밀도와 재현율의 조화 평균 |
| 과제 및 도전 요소 | |
| 조명 변화 | 다양한 조명 조건에서의 강인한 검출 |
| 표정 변화 | 다양한 표정에 대한 적응 |
| 자세 변화 | 다양한 각도에서의 얼굴 검출 |
| 가려짐 | 일부가 가려진 얼굴 검출 |
| 낮은 해상도 | 낮은 해상도 이미지에서의 얼굴 검출 |
| 관련 기술 | |
| 얼굴 인식 | 검출된 얼굴의 신원을 식별 |
| 객체 검출 | 이미지 내 다양한 객체 (사람, 자동차 등) 검출 |
| 이미지 분할 | 이미지를 의미 있는 영역으로 분할 |
| 특징 추출 | 이미지에서 유용한 정보 추출 |
| 참고 자료 | |
| 논문 | Rowley, H. A., Baluja, S., & Kanade, T. (1996). Neural network-based face detection. Proceedings CVPR IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 203. Jun, B., & Kim, D. (2007). Robust Real-Time Face Detection Using Face Certainty Map. Advances in Biometrics, 4642, 29. |
| 웹사이트 | Face Detection: Facial recognition and finding Homepage OpenCV Face Detection Tutorial |
2. 정의 및 관련 알고리즘
얼굴 검출은 객체 분류의 특수한 경우로 간주할 수 있다. 객체 분류에서 작업은 주어진 클래스에 속하는 이미지 내 모든 객체의 위치와 크기를 찾는 것이다. 예시로는 상체, 보행자, 자동차 등이 있다.
얼굴 검출은 단순히 두 가지 질문에 답한다. 1. 수집된 이미지 또는 비디오에 사람의 얼굴이 있는가? 2. 얼굴은 어디에 위치해 있는가?
얼굴 검출 알고리즘은 정면의 인간 얼굴을 감지하는 데 중점을 둔다. 이는 사람의 이미지를 비트 단위로 일치시키는 이미지 감지와 유사하다. 이미지는 데이터베이스에 저장된 이미지와 일치한다. 데이터베이스의 얼굴 특징이 변경되면 일치 프로세스가 무효화된다.[3]
유전자 알고리즘과 고유 얼굴 기술을 기반으로 하는 신뢰할 수 있는 얼굴 감지 접근 방식:[4]
먼저, 회색조 이미지의 모든 골짜기 영역을 테스트하여 가능한 인간 눈 영역을 감지한다. 그런 다음 유전자 알고리즘을 사용하여 눈썹, 홍채, 콧구멍 및 입꼬리를 포함하는 모든 가능한 얼굴 영역을 생성한다.[3]
각 가능한 얼굴 후보는 고르지 않은 조명으로 인한 조명 효과와 머리 움직임으로 인한 찌그러짐 효과를 줄이기 위해 정규화된다. 각 후보의 적합성 값은 고유 얼굴에 대한 투영을 기반으로 측정된다. 여러 번의 반복 후, 높은 적합성 값을 가진 모든 얼굴 후보는 추가 검증을 위해 선택된다. 이 단계에서 얼굴 대칭이 측정되고 각 얼굴 후보에 대해 다양한 얼굴 특징의 존재 여부가 확인된다.
2. 1. 얼굴 검출의 기본 원리
얼굴 검출은 객체 분류의 특수한 경우로, 주어진 이미지나 비디오에서 사람의 얼굴 유무와 위치를 판별하는 두 가지 질문에 답한다.[3] 얼굴 검출 알고리즘은 주로 정면 얼굴 감지에 초점을 맞추며, 이는 이미지 감지와 유사하게 이미지를 데이터베이스에 저장된 이미지와 비트 단위로 비교하여 일치시키는 방식으로 동작한다. 하지만 데이터베이스의 얼굴 특징이 변경되면 일치 프로세스는 무효화된다.[3]유전자 알고리즘과 고유 얼굴 기술을 기반으로 한 얼굴 감지 방법은 다음과 같다.[4] 먼저 회색조 이미지에서 골짜기 영역을 분석하여 눈 영역을 찾는다. 이후 유전자 알고리즘을 통해 눈썹, 홍채, 콧구멍, 입꼬리 등 얼굴 영역을 생성한다.[3] 각 얼굴 후보는 조명 및 머리 움직임으로 인한 왜곡을 줄이기 위해 정규화 과정을 거친다. 고유 얼굴 투영을 기반으로 각 후보의 적합성 값을 측정하고, 반복 후 높은 적합성 값을 가진 후보들을 선택하여 추가 검증을 진행한다. 이 단계에서 얼굴 대칭 및 다양한 얼굴 특징의 존재 여부를 확인한다.
2. 2. 초기 얼굴 검출 알고리즘
얼굴 검출은 객체 분류의 특수한 경우로, 이미지나 비디오에서 사람의 얼굴 유무와 위치를 판별하는 두 가지 질문에 답한다.[3] 초기 얼굴 검출 알고리즘은 정면 얼굴 감지에 중점을 두며, 이는 데이터베이스에 저장된 이미지와의 비트 단위 일치를 통해 이루어진다. 데이터베이스의 얼굴 특징이 변경되면 일치 프로세스는 무효화된다.[3]유전자 알고리즘과 고유 얼굴 기술을 기반으로 한 신뢰할 수 있는 얼굴 감지 접근 방식이 사용된다.[4] 먼저 회색조 이미지의 골짜기 영역을 테스트하여 가능한 눈 영역을 감지하고, 유전자 알고리즘을 통해 눈썹, 홍채, 콧구멍, 입꼬리 등을 포함하는 얼굴 영역을 생성한다.[3]
각 얼굴 후보는 조명 및 머리 움직임으로 인한 효과를 줄이기 위해 정규화되며, 고유 얼굴 투영을 기반으로 적합성 값이 측정된다. 반복 후 높은 적합성 값을 가진 후보들이 선택되어 얼굴 대칭 측정 및 특징 존재 여부 확인 등의 추가 검증을 거친다.
2. 3. 유전자 알고리즘과 고유 얼굴
얼굴 검출은 객체 분류의 특수한 경우로, 주어진 이미지나 비디오에서 사람 얼굴의 유무와 위치를 파악한다.[3]유전자 알고리즘과 고유 얼굴 기술을 기반으로 한 얼굴 검출 방식이 있다.[4] 먼저 회색조 이미지에서 골짜기 영역을 테스트하여 가능한 눈 영역을 찾는다. 그 후, 유전자 알고리즘을 통해 눈썹, 홍채, 콧구멍, 입꼬리 등을 포함하는 সম্ভাব্য 얼굴 영역을 생성한다.[3]
각 얼굴 후보는 고르지 않은 조명 및 머리 움직임으로 인한 영향을 줄이기 위해 정규화된다. 고유 얼굴에 대한 투영을 기반으로 각 후보의 적합성 값을 측정하고, 반복 후 높은 적합성 값을 가진 후보들을 선택하여 추가 검증을 진행한다. 이 단계에서 얼굴 대칭 및 다양한 얼굴 특징의 존재 여부를 확인한다.
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4. 특징
초기 얼굴 검출에 사용된 특징(feature영어)은 영상에서 얼굴의 강도(intensity영어)였다. 하지만 인종, 조명 등에 따라 성능이 좌우됨에 따라 이에 무관한 특징이 필요하게 되었다.[12]는 하르 유사 특징(Haar-like feature)을 사용하였다. 이후 국부 이진 패턴(Local Binary Pattern, LBP), 수정 센서스 변환 등의 특징이 제안되었다.
4. 1. 하르 유사 특징 (Haar-like feature)
초기 얼굴 검출에는 영상에서 얼굴의 강도(intensity영어)를 특징(feature영어)으로 사용하였다. 그러나 이러한 방식은 인종, 조명 등에 따라 성능이 크게 좌우되는 문제점이 있었다. 이에 따라 이러한 요소에 영향을 받지 않는 새로운 특징이 필요하게 되었다.[12]는 하르 유사 특징(Haar-like feature영어)을 사용하였다. 이후 국부 이진 패턴(Local Binary Pattern, LBP영어), 수정 센서스 변환 등의 특징이 제안되었다.4. 2. 국부 이진 패턴 (Local Binary Pattern, LBP)
초기 얼굴 검출에 사용된 특징(feature영어)은 영상에서 얼굴의 강도(intensity영어)였다. 하지만 인종, 조명 등에 따라 성능이 좌우됨에 따라 이에 무관한 특징이 필요하게 되었다.[12] 이후 국부 이진 패턴(Local Binary Pattern, LBP)등의 특징이 제안되었다.5. 분류기
입력 영상을 특징으로 변환한 후 분류기를 이용하여 얼굴 여부를 판단한다.[12]는 신경망을 이용하여 분류하였고,[12]는 에이다부스트를 이용하여 분류하였다.
5. 1. 신경망
입력 영상을 특징으로 변환한 후 분류기를 이용하여 얼굴 여부를 판단한다. 신경망을 이용하여 분류하거나, 에이다부스트를 이용하여 분류할 수 있다.5. 2. 에이다부스트 (AdaBoost)
입력 영상을 특징으로 변환한 후 분류기를 이용하여 얼굴 여부를 판단한다.는 신경망을 이용하였고,는 에이다부스트를 이용하여 분류하였다.6. 응용
얼굴 검출은 다양한 분야에서 활용되고 있다.
- 안면 인식 시스템: 얼굴 검출은 생체 인식에 사용되며, 얼굴 인식 시스템의 일부로 (또는 함께) 사용된다. 영상 감시, 인간-컴퓨터 인터페이스 및 이미지 데이터베이스 관리에도 사용된다.
- 사진 촬영: 최근의 일부 디지털 카메라는 자동 초점을 위해 얼굴 검출을 사용한다.[5] 얼굴 검출은 켄 번스 효과를 사용하는 사진 슬라이드 쇼에서 관심 영역을 선택하는 데 유용하다. 최신 기기들은 적절한 시기에 사진을 찍기 위해 스마일 검출을 사용하기도 한다.
- 마케팅: 얼굴 검출은 마케터들의 관심을 받고 있다. 웹캠은 텔레비전에 통합되어 지나가는 모든 얼굴을 감지할 수 있다. 그런 다음 시스템은 얼굴의 인종, 성별 및 연령대를 계산한다. 정보가 수집되면 감지된 인종/성별/연령에 맞는 일련의 광고가 재생될 수 있다.[6] 이러한 시스템의 예로는 Amscreen 디지털 사이니지 시스템에 통합되어 있는 'OptimEyes'가 있다.[6][7]
- 감정 추론: 얼굴 검출은 감정 추론 소프트웨어 구현의 일부로 사용될 수 있다. 감정 추론은 자폐증을 앓는 사람들이 주변 사람들의 감정을 이해하는 데 도움이 될 수 있다.[8] 최근 몇 년 동안 얼굴에서 AI가 지원하는 감정 감지가 큰 주목을 받으며, 인간의 감정 상태를 해석하기 위해 다양한 모델을 사용하고 있다. OpenAI의 CLIP 모델[9]은 이미지와 텍스트를 연결하는 딥 러닝의 사용을 보여주는 예시로, 감정적 내용에 대한 미묘한 이해를 돕는다. 예를 들어, 네트워크 심리 측정 접근 방식과 결합하여 정치인의 얼굴 표정 변화를 기반으로 정치 연설을 분석하는 데 사용되었다.[10] 연구는 일반적으로 이러한 기술의 효과를 강조하며, AI가 (발성 억양 및 문어와 관계없이) 얼굴 표정을 분석하여 감정을 추론할 수 있지만, 밀접하게 관련된 감정을 정확하게 구별하고 문화적 뉘앙스를 이해하는 데 어려움이 남아 있다고 언급한다.[11]
- 립 리딩 (Lip Reading): 얼굴 검출은 시각적 단서를 통해 언어를 추론하는 과정에 필수적이다. 자동 립 리딩은 보안이 중요한 상황에서 컴퓨터가 누가 말하는지 파악하는 데 필요한 응용 분야이다.
- 기타 응용:
- 안면 인식 시스템은 보안, 출입 통제, 사용자 인증 등 다양한 목적으로 활용된다.
- 성별 인식 기술은 마케팅, 광고 등 타겟팅에 활용될 수 있다.
- 나이 인식 기술은 연령별 맞춤형 서비스 제공에 활용될 수 있다.
- Face ID는 애플의 안면 인식 기술로, 기기 잠금 해제, 결제 등에 사용된다.
6. 1. 얼굴 인식 시스템
얼굴 검출은 생체 인식에 사용되며, 종종 얼굴 인식 시스템의 일부로 (또는 함께) 사용된다. 또한 영상 감시, 인간-컴퓨터 인터페이스 및 이미지 데이터베이스 관리에도 사용된다.6. 2. 사진 촬영
최근의 일부 디지털 카메라는 자동 초점을 위해 얼굴 검출을 사용한다.[5] 얼굴 검출은 켄 번스 효과를 사용하는 사진 슬라이드 쇼에서 관심 영역을 선택하는 데 유용하다. 최신 기기들은 적절한 시기에 사진을 찍기 위해 스마일 검출을 사용하기도 한다.6. 3. 마케팅
얼굴 검출은 마케터들의 관심을 받고 있다. 웹캠은 텔레비전에 통합되어 지나가는 모든 얼굴을 감지할 수 있다. 그런 다음 시스템은 얼굴의 인종, 성별 및 연령대를 계산한다. 정보가 수집되면 감지된 인종/성별/연령에 맞는 일련의 광고가 재생될 수 있다.[6]이러한 시스템의 예로는 Amscreen 디지털 사이니지 시스템에 통합되어 있는 'OptimEyes'가 있다.[6][7]
6. 4. 감정 추론
얼굴 검출은 감정 추론 소프트웨어 구현의 일부로 사용될 수 있다. 감정 추론은 자폐증을 앓는 사람들이 주변 사람들의 감정을 이해하는 데 도움이 될 수 있다.[8]최근 몇 년 동안 얼굴에서 AI가 지원하는 감정 감지가 큰 주목을 받으며, 인간의 감정 상태를 해석하기 위해 다양한 모델을 사용하고 있다. OpenAI의 CLIP 모델[9]은 이미지와 텍스트를 연결하는 딥 러닝의 사용을 보여주는 예시로, 감정적 내용에 대한 미묘한 이해를 돕는다. 예를 들어, 네트워크 심리 측정 접근 방식과 결합하여 정치인의 얼굴 표정 변화를 기반으로 정치 연설을 분석하는 데 사용되었다.[10] 연구는 일반적으로 이러한 기술의 효과를 강조하며, AI가 (발성 억양 및 문어와 관계없이) 얼굴 표정을 분석하여 감정을 추론할 수 있지만, 밀접하게 관련된 감정을 정확하게 구별하고 문화적 뉘앙스를 이해하는 데 어려움이 남아 있다고 언급한다.[11]
6. 5. 립 리딩 (Lip Reading)
얼굴 검출은 시각적 단서를 통해 언어를 추론하는 과정에 필수적이다. 자동 립 리딩은 보안이 중요한 상황에서 컴퓨터가 누가 말하는지 파악하는 데 필요한 응용 분야이다.6. 6. 기타 응용
얼굴 검출 기술은 다양한 분야에 응용된다.- 안면 인식 시스템은 보안, 출입 통제, 사용자 인증 등 다양한 목적으로 활용된다.
- 성별 인식 기술은 마케팅, 광고 등 타겟팅에 활용될 수 있다.
- 나이 인식 기술은 연령별 맞춤형 서비스 제공에 활용될 수 있다.
- Face ID는 애플의 안면 인식 기술로, 기기 잠금 해제, 결제 등에 사용된다.
7. AI 기반 감정 감지 및 한계
얼굴 검출은 감정 추론 소프트웨어 구현의 일부로 사용될 수 있다. 감정 추론은 자폐증을 앓는 사람들이 주변 사람들의 감정을 이해하는 데 도움이 될 수 있다.[8]
최근 몇 년 동안 얼굴에서 AI가 지원하는 감정 감지가 큰 주목을 받으며, 인간의 감정 상태를 해석하기 위해 다양한 모델을 사용하고 있다. OpenAI의 CLIP 모델[9]은 이미지와 텍스트를 연결하는 딥 러닝의 사용을 보여주는 예시로, 감정적 내용에 대한 미묘한 이해를 돕는다. 예를 들어, 네트워크 심리 측정 접근 방식과 결합하여 정치인의 얼굴 표정 변화를 기반으로 정치 연설을 분석하는 데 사용되었다.[10] 연구는 일반적으로 이러한 기술의 효과를 강조하며, AI가 (발성 억양 및 문어와 관계없이) 얼굴 표정을 분석하여 감정을 추론할 수 있지만, 밀접하게 관련된 감정을 정확하게 구별하고 문화적 뉘앙스를 이해하는 데 어려움이 남아 있다고 언급한다.[11]
참조
[1]
웹사이트
Face Detection: Facial recognition and finding Homepage
https://facedetectio[...]
[2]
학술
How we detect a face: A survey of psychological evidence
[3]
학술
Automatic Generation of Facial Expression Using Triangular Geometric Deformation
2014-12-01
[4]
학술
Face recognition: Eigenface, elastic matching, and neural nets
[5]
웹사이트
DCRP Review: Canon PowerShot S5 IS
http://www.dcresourc[...]
Dcresource.com
2011-02-15
[6]
뉴스
Tesco face detection sparks needless surveillance panic, Facebook fails with teens, doubts over Google+
https://www.theguard[...]
theguardian.com
[7]
웹사이트
IBM has to deal with the privacy issue of facial recognition
https://www.amarvelf[...]
amarvelfox.com
[8]
학술
More than the sum of its parts: Merging network psychometrics and network neuroscience with application in autism
https://direct.mit.e[...]
2022-06-01
[9]
간행물
openai/CLIP
https://github.com/o[...]
OpenAI
2024-08-16
[10]
학술
Dynamic exploratory graph analysis of emotions in politics
https://advances.in/[...]
2024-08-01
[11]
학술
Emotion recognition and artificial intelligence: A systematic review (2014–2023) and research recommendations
https://www.scienced[...]
2024-02-01
[12]
서적
Proceedings CVPR IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
[13]
서적
Advances in Biometrics
[14]
웹인용
보관된 사본
http://docs.opencv.o[...]
2014-01-28
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