인간의 능력을 넘어서는 안면 인식 알고리즘 : GaussianFace

인공지능에 대한 개론적 이야기에서 늘 나오는게 안면인식 문제이다. 사람은 동일인물의 얼굴을 인식하는 것이 거의 즉각적으로 이루어지지만, 컴퓨터는 그렇게 하기 어렵다. (참고로 안면인식 장애의 경우도 있기는 하다) 사람의 얼굴은 다양한 표정을 만들 수 있고, 빛의 각도나 안경 등에 영향을 받는다. 일전에 소개한 eigenface 이야기를 참조하기 바란다.

결국 사람과 컴퓨터는 정보를 처리하는 방법이 근원적으로 달라서, 사람이 행하기 어려운 사칙연산을 컴퓨터는 쉽게 해낼 수 있지만, 컴퓨터가 무어의 법칙에 따라 연산이 비약적으로 발전하고 있음에도 사람이 쉽게 수행하는 몇몇 문제를 컴퓨터가 해내기는 어렵다는 뜻이다. 핑커 형님의 저서에도 종종 언급되는 이야기이다.

그런데 해커뉴스에서 흥미로운 글을 읽었다.

The Face Recognition Algorithm That Finally Outperforms Humans in The Physics arXiv Blog

Chaochao Lu와 Xiaoou Tang의 논문[1]에 따르면 GaussianFace라는 이름이 붙은 기계학습 모델은 사람 이상의 성능을 보이고 있다고 한다. 동일 인물인지를 판정하는데 맞는 확률이 사람은 97.53퍼센트의 정확도를 가지는데 비해, 이번에 새로 발표된 모델은 98.52퍼센트의 정확도를 가진다고 한다. 오오.

논문을 대충 보려고 했는데, 본인이 확률론을 잘 모르다보니 모르는 용어가 너무 많이 나와서 포기했다-_- Gaussian process, Posterior probability, Laplace method, Likelihood function와 같은 용어는 여기서 처음 본다. 켁.

여하간 기계학습 알고리즘도 나날이 발전하고 있다는 사실. 일전에 소개한 ASIMO랑 합치면 사람을 만들 수도 있지 않을까-_-?

 


[1] Chaochao Lu, Xiaoou Tang, “Surpassing Human-Level Face Verification Performance on LFW with GaussianFace” arXiv:1404.3840 [cs.CV]

 


2014.9.18
the hacker news China Develops Facial Recognition Payment System with Near-Perfect Accuracy Tuesday, September 09, 2014
중국에서 안면 인식 결제 기능을 준비중이라고… 헐.

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