초록
얼굴 인식 분야에서는 상당한 진전이 이루어졌지만, 연령에 영향을 받지 않는 얼굴 인식(Age-Invariant Face Recognition, AIFR)은 여전히 얼굴 인식 시스템의 실용적 응용에서 주요 과제로 남아 있다. AIFR의 주요 어려움은 시간이 지남에 따라 노화 과정으로 인해 개인의 얼굴 외형에 심각한 변화가 발생하기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 철저하게 설계된 CNN 모델을 통해 연령에 영향을 받지 않는 깊은 얼굴 특징을 학습할 수 있는 새로운 딥 얼굴 인식 프레임워크를 제안한다. 본 연구는 딥 CNN이 AIFR 분야의 최신 기술을 발전시키는 데 효과적임을 보여주는 최초의 시도로, 지식의 한계 내에서 가장 앞선 사례이다. 제안된 모델의 유효성을 입증하기 위해 MORPH Album2, FGNET, CACD-VS 등의 공개된 얼굴 노화 데이터셋에서 광범위한 실험을 수행하였으며, 기존의 최고 수준 기술 대비 우수한 성능을 입증하였다. 또한, 유명한 LFW 데이터셋에서 제안 모델의 뛰어난 일반화 능력도 검증하였다.