IdentiFace: VGG 기반의 다중모달 얼굴 생체인식 시스템

얼굴 생체인식 시스템의 개발은 컴퓨터 비전 분야의 발전에 크게 기여해왔다. 현재는 여러 생체 인식 특징을 효율적이고 의미 있는 방식으로 통합하는 다모달 시스템 개발이 지속적으로 요구되고 있다. 본 논문에서는 성별, 얼굴 형태, 감정과 같은 가장 중요한 소프트 생체인식 특징들을 얼굴 인식의 핵심 기능과 결합한 다모달 얼굴 생체인식 시스템인 ‘IdentiFace’를 제안한다. 또한, 각 하위 시스템에서 미세한 수정만을 가한 VGG-16 아키텍처를 기반으로 시스템을 개발하는 데 중점을 두었다. 이러한 통합적 접근은 다양한 모달 간의 통합을 보다 간단하게 만들며, 서로 다른 작업 간에 학습된 특징들을 보다 쉽게 해석할 수 있도록 한다. 이는 얼굴 모달 간의 의사결정 과정과 잠재적인 연결성에 대한 유의미한 통찰을 제공한다. 인식 문제에 있어서, FERET 데이터베이스[1]에서 수집한 데이터를 사용하여 내부 클래스 변동성이 큰 5개 클래스에 대해 99.2%의 테스트 정확도를 달성하였다. 성별 인식 문제에서는 자체 데이터셋에서 99.4%, 공개 데이터셋[2]에서는 95.15%의 정확도를 기록하였다. 얼굴 형태 인식 문제에서는 유명인 얼굴 형태 데이터셋[3]을 사용하여 테스트 정확도 88.03%를 달성하였다. 마지막으로, 감정 인식 과제에서는 FER2013 데이터셋[4]에서 관련 연구들과 비교해도 매우 만족스러운 수준인 66.13%의 테스트 정확도를 달성하였다.