MLFW: 마스크 착용 얼굴의 생체 인식을 위한 데이터베이스

현재 코로나19 팬데믹으로 인해 점점 더 많은 사람들이 마스크를 착용하면서, 기존의 얼굴 인식 시스템은 마스크 착용 상태의 얼굴을 인식할 때 심각한 성능 저하를 겪을 수 있다. 마스크가 얼굴 인식 모델에 미치는 영향을 분석하기 위해, 우리는 비마스크 얼굴에서 자동으로 마스크 착용 얼굴을 생성할 수 있는 간단하면서도 효과적인 도구를 개발하였으며, Cross-Age LFW(CALFW) 데이터베이스를 기반으로 새로운 데이터베이스인 Masked LFW(MLFW)를 구축하였다. 우리 방법으로 생성된 마스크 착용 얼굴은 원본 얼굴과 뛰어난 시각적 일관성을 보인다. 또한 일상생활에서 흔히 볼 수 있는 다양한 마스크 템플릿을 수집하여, 다양한 생성 효과를 달성하였다. 현실적인 시나리오를 고려하여, 얼굴 쌍의 세 가지 유형의 조합을 설계하였다. 기존의 최고 성능(SOTA) 모델들은 MLFW 데이터베이스에서 원본 이미지에 비해 인식 정확도가 5%~16% 감소하였다. MLFW 데이터베이스는 \url{http://whdeng.cn/mlfw}에서 확인 및 다운로드 가능하다.