Face Search Method Based on Face Feature Extraction and Clustering

얼굴 특징 추출 및 클러스터링을 활용한 얼굴 검색 기법

  • Shin, Junho (Department of Computer Science & Engineering, Chungnam National University) ;
  • Kim, Jong-hwan (Electronics and Telecommunications Research Institute) ;
  • Cho, Sukhee (Electronics and Telecommunications Research Institute) ;
  • Kim, Junghak (Electronics and Telecommunications Research Institute) ;
  • Koh, Yeong Jun (Department of Computer Science & Engineering, Chungnam National University)
  • Published : 2021.11.26

Abstract

최근 미디어의 발전으로 빠른 속도로 많은 양의 사람들의 얼굴이 포함된 사진, 동영상들이 인터넷에 업로드 되고 있다. 이러한 현상에 맞춰 인공지능을 활용한 얼굴 인식 기술의 놀라운 발전이 있었으나, 대규모 데이터셋에서 임의의 인물을 검색하는 경우에서는 연산량과 저장공간의 부담이 존재한다. 특히, 인터넷에 존재하는 수많은 불법 촬영물에서 피해자를 정확하고 신속하게 검색하기 위해서는 효율적인 얼굴 검색 시스템이 필요하다. 따라서, 본 논문은 얼굴 특징 추출과 클러스터링을 활용하여 방대한 양의 불법 촬영물 셋에서 피해자 동영상을 효율적으로 검색할 수 있는 기법을 제안한다. 불법 촬영물 동영상 검색 실험 환경을 만들기 위해 YouTube Faces [1] 데이터셋으로 유사 동영상 셋을 만들고 이 환경에서 실험을 진행한다. 얼굴 특징 추출 모델은 ResNet100 네트워크를 CosFace 손실함수와 Glint360K 데이터셋으로 학습시킨 모델 [2]을 사용한다. 추출된 얼굴 특징들을 HAC(Hierarchical Agglomerative Clustering) 알고리즘으로 클러스터링 한 후, 클러스터 대푯값을 통해 얼굴 검색 실험을 했을 때의 실험 결과를 분석한다.

Keywords

Acknowledgement

이 논문은 2021년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임 (No.2020-0-01891, 불법촬영물에서 특정 얼굴 검색 기술 개발)