얼굴인식 기술 분류
얼굴인식 기술 분야
얼굴 경계/ 특징점 추출
얼굴인식의 사전 단계로 얼굴을 잘 구분할 수 있는 주요 위치를 추출하는 기술
특징점을 정의하는 방법, 특징점 추출 성능에 따라 얼굴인식 성능에 큰 차이가 발생한다. 특징점을 바탕으로 눈,코,입 등의 위치를 찾아내어 재미있는 사진으로 편집하는 App들이 다수 존재한다.
Face Grouping(Face Clustering)
다양한 얼굴을 담고 있는 Database에서 유사한 얼굴끼리 모으고 분류하는 기술로 사람의 본래 얼굴를 모르는 상태에서 유사한 얼굴을 모으는 기술이다.
DB에 몇 사람의 사진이 있는지 아는 경우와 모르는 경우로 구분된다.
이러한 기술을 응용한 알고리즘으로는 K-NN, K-Means, DBSCAN 등이 있다.
얼굴인식(Face Detection)
이미지에서 얼굴이 존재하는 영역을 인식하는 기술
이미지 안에서 눈,코,입 등의 위치를 찾을 때, 얼굴 영역을 먼저 찾고 그 안에서 검색하면 효율적이다.
- 얼굴의 이름을 인식하기 전에 얼굴 영역을 인식하는 과정이 먼저 선행된다.
ex) MS의 Face API 사용 결과
표정이나 나이는 오차가 크게 나지만 악세사리같은 경우 잘 구분한다.
유사한 얼굴인식(Face Find Simiar)
일반적으로 말하는 얼굴인식 기술로 측정된 얼굴을 기존 DataBase에 저장된 이미지와 비교하는 기술로 기계 학습 및 딥러닝 기술 적용이 필요하다.
다양한 조명 밝기의 이미지 : 동일 밝기 이미지로 변환하는 기술 활용
다양한 얼굴 각도의 이미지 : 일정한 각도로 보정해 주는 기술 활용 (정면 이미지로 고정해줌)
얼굴 인식 활용 분야
보안/관제 분야
개인 인증 기술 : NoteBook, 휴대폰 보안, 금융 보안, 신분증, 포인트 카드
출입 관리 : 출퇴근 관리, 동선관리, 도난 방지, 외부인 출입 관리
관제 기술 : CCTV,관제 카메라, 미아 찾기, 출입 통제
광고/마케팅
구매과정 표정 분석, 매장 내 고객 동선 분석, 방문객 수 확인, 고객 성별, 나이를 추정하여 맞춤형 매장 내 광로를 하지만 사생활 침해로 기술적용이 약간 어려움 점이 있다.
엔터테이먼트
동작인식을 활용한 게임 컨트롤러 활용, 모션 인식 기반의 요가, 댄스 등의 교육 도구, 화상 회의에서 프라이버시를 위한 아바타 이미지 제공
