초록
실종 아동의 얼굴 이미지 갤러리가 주어졌을 때, 최신의 얼굴 인식 시스템은 이후에 발견된 아동(프로브)을 정확히 식별하는 데 한계를 보인다. 본 연구에서는 어떤 일반적인 얼굴 매처가 출력하는 심층 얼굴 특징을 연령 증가(aging progression)시키는 모듈을 제안한다. 10년 이상의 시간 간격(실종 아동이 10년 이상 후에 발견된 경우)에 대해, 제안하는 연령 증가 모듈은 FaceNet의 경우 폐쇄 세트 식별 정확도를 40%에서 49.56%로, CosFace의 경우 56.88%에서 61.25%로 향상시켰다. 이는 아동 유명인 데이터셋인 ITWCC에서의 결과이다. 또한 공개된 노화 데이터셋인 FG-NET에서는 기존 최고 성능 기법보다 우수한 성능을 보이며, 순위 1 식별 정확도를 94.91%에서 95.91%로 향상시켰고, CACD-VS에서는 99.50%에서 99.58%로 개선했다. 이러한 결과는 연령 변화에 따른 얼굴 특징의 보정이, 아동 납치 또는 실종 가능 피해자인 어린 아동을 식별하는 능력을 향상시킬 수 있음을 시사한다.