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역전파 신경망에 의한 2D+3D의 안면인식기술

전문가 제언: ○ 미국의 911 테러 이후에 세계적으로 국가보안에 대한 관심이 고조되고 각 개인을 식별할 수 있는 생체인식기술이 더욱 관심을 끌게 되었다. 이러한 생체인식기술 중에서 안면인식방법은 지문인식, 홍체인식 등 다른 생체인식 방법에 비하여 비접촉식으로 거부감 없이 사용할 수 있는 장점을 갖고 있다. 그러나 안면인식방법은 다른 생체인식 방법에 비하여 인식률이 떨어지는 단점이 있었다.

○ 그러나 최근 미국의 NIST(국립표준기술연구소)에 의하면 생체인식기술 중에서 안면인식기술의 인식률(recognition rate)이 지난 5년 동안에 20배로 향상되었다고 발표한바 있다(2007년 기준). 따라서 이러한 인식기술의 발달에 힘입어 안면인식기술에 대한 연구가 선진국을 중심으로 연구가 활발히 진행되고 있다.

○ 안면정보처리 시스템은 대부분 2D 정지영상 또는 동영상을 대상으로 하지만 최근에는 3D 계측기술에 의한 3D 기하학 데이터를 개인 식별에 이용하고 있으며 안면인식에는 정지영상을 대상으로 한 연구가 대부분이다.

– 2D 방식은 주위환경(조명 등)이나 개인의 포즈 또는 화장 등에 취약한 단점이 있기 때문에 특징 불변성을 이용한 알고리즘의 개발이 필요하게 된다. 또한 3D 방식도 아직은 개발단계이기 때문에 기존 2D시스템에 3D 방법을 지원하는 방법 즉 2D+3D 방식이 개발되고 있다.

– 따라서 이 글에서 기술한 안면인식 방법인 BP(Back-Propagation) 신경망을 이용한 2D+3D 하이브리드 안면인식방법은 상당히 효율적이라고 생각되지만 이에 필요한 알고리즘 개발이 더 요구된다.

○ 국내 생체인식기술은 대학 및 연구소를 중심으로 진행되고 있으나 선진국에 비하면 미미한 실정이다. 그러나 국내 생체인식기술도 지문이나 홍채 등에서 세계적 기술수준을 갖고 있는 분야도 있기 때문에 이 기술을 토대로 안면인식기술의 개발에도 박차를 가하여 국제경쟁력을 갖추어야 할 것이다.

저자: Te-Hsiu Sun, Fang-Chih Tien
자료유형: 학술정보