마스크 착용 환경에서도 일반 카메라(RGB) 만으로 얼굴 인식을 가능하게 하는
소프트웨어 기반 얼굴 인식 알고리즘 프로젝트입니다.
COVID-19 이후 마스크 착용이 일상화되면서 기존 얼굴 인식 시스템의 활용성이 크게 저하되었습니다.
본 프로젝트는 심도 측정 카메라 없이, 노트북 웹캠·스마트폰 전면 카메라와 같은
일반 카메라 환경에서도 마스크 착용 상태의 얼굴 인식을 목표로 합니다.
- 마스크 착용 여부와 관계없이 얼굴 인식 가능
- 특수 하드웨어 없이 SW만으로 구현
- 얼굴 등록 시 마스크 미착용 상태에서도 인식 가능
- 범용 얼굴 인식 시스템 구현 및 비용 절감
- Haar Cascade 기반 얼굴 검출
- LBPH 알고리즘을 이용한 얼굴 인식
- 마스크 착용 / 미착용 얼굴 인식 지원
- 데이터 크롤링 기반 마스크 이미지 수집
- 얼굴 이미지 전처리 및 자동화 파이프라인 구축
- Python
- OpenCV
- Haar Cascade Classifier
- LBPH Face Recognizer
- dlib (facial landmark)
- numpy
- selenium / beautifulsoup
- Google Colab
- 얼굴 이미지 및 마스크 이미지 데이터 수집
- OpenCV 기반 얼굴 검출 및 전처리 자동화
- LBPH 알고리즘으로 얼굴 인식 모델 학습
- 마스크 착용 상태에서도 인식 가능하도록 모델 개선
- facial landmark 기반 마스크 합성 방식 연구
- 마스크 착용/미착용 상태 모두 얼굴 인식 가능
- 평균 인식 유사도 약 47 ~ 55%
- 일반 RGB 카메라 환경에서 동작 확인
- 얼굴 이미지 수 부족으로 인한 정확도 한계
- 마스크 자동 합성 파이프라인 미완성
- 일부 경우 눈/안경 영역 오인식 발생
- facial landmark 기반 마스크 자동 합성 완성
- 데이터셋 확장으로 인식 정확도 향상
- SEIR-like 접근을 통한 인식 로직 고도화
- 인식 과정 중 데이터 누적을 통한 지속적 성능 개선
- 고태현 (Team Lead)
- 임희성
- 임지훈
- 이서진
- 김재운