내가 누구에게 닮았을까? 게이트형 오토인코더를 통한 부모-자식 유사성 판단

최근 소셜 네트워크에서 이미지 공유가 급격히 확대되면서 얼굴 인식 기술에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 본 논문에서는 ‘내가 누구에게 닮았을까?’라는 질문에 답하기 위해, 딥러닝 기법을 활용하여 부모와 자식 간의 유사성 판단이라는 어려운 과제를 다룬다. 인간은 이 작업을 우연의 결과를 넘어서는 정확도로 수행할 수 있지만, 그 방법이 무엇인지 명확하지는 않다[2]. 그러나 최근 인류학 분야의 연구[24]에서 특정 특징들이 가장 구분력 있는 경향이 있음을 확인하였다. 본 연구에서는 단순히 정확한 유사성 탐지 시스템을 구축하는 것을 넘어서, 인류학적 연구와 컴퓨터 비전 기술 간의 격차를 메우는 것을 목표로 한다. 또한 두 가지 핵심 질문에 답하고자 한다: 1) 자식은 부모와 닮는가? 2) 자식은 한 부모에게 더 닮는가? 우리는 게이트형 오토인코더를 통해 탐지한 특징과 메트릭을 융합하는 알고리즘을 제안하며, 이 특징들은 유전적 특징이라 부르는, 부모-자식 관계를 구분하는 데 최적화된 특징을 학습하는 판별형 신경망 계층에 의해 조합된다. 또한 본 연구에서 자동으로 탐지된 특징과 인류학적 연구에서 확인된 특징 간의 상관관계를 분석한다. 결과적으로, 특정 관계(예: 아버지-아들, 어머니-딸 등)와 일반 모델을 기준으로 하여, 기존 최고 수준의 친족 확인 기술 대비 3~10%의 성능 향상을 달성하였다.