초록 ▼

□ 연구개요
본 연구에서는 컴퓨터비전 분야의 주 연구내용인 영상인식 관련하여 기존 딥러닝 기반 영상학습 및 인식 모델의 문제점을 해결하여 영상의 중요한 시공간적 텍스쳐 특징정보(키-프레임,키-세그먼트, 키-특징)를 신속하고 효율적으로 학습시켜 영상학습과 인식의 효율성과 성능을 크게 향상 시킬 수 있는 새롭고 독창적인 방법을 개발하였고 파급효과가 큰 영상인식 분야를 선정하여 영상 중요정보들을 이용한 새로운 고기능 인식기술들을 개발하였으며 개발 방법들을 유관 국제적 대표 벤치마킹 테스트 셋들을 통하여 성능을 평가하여 기존 방법들보

□ 연구개요
본 연구에서는 컴퓨터비전 분야의 주 연구내용인 영상인식 관련하여 기존 딥러닝 기반 영상학습 및 인식 모델의 문제점을 해결하여 영상의 중요한 시공간적 텍스쳐 특징정보(키-프레임,키-세그먼트, 키-특징)를 신속하고 효율적으로 학습시켜 영상학습과 인식의 효율성과 성능을 크게 향상 시킬 수 있는 새롭고 독창적인 방법을 개발하였고 파급효과가 큰 영상인식 분야를 선정하여 영상 중요정보들을 이용한 새로운 고기능 인식기술들을 개발하였으며 개발 방법들을 유관 국제적 대표 벤치마킹 테스트 셋들을 통하여 성능을 평가하여 기존 방법들보다 우수한 성능을 보임을 검증하였음

1. 기존 딥러닝기반 영상학습 및 인식방법들의 공통핵심 문제인 긴 학습 시간, 비 효율성, 모델 복잡도 문제를 해결하기 위해 Extreme Learning Machine (ELM)을 변형하여 CNN에 적용하는 새롭고 독창적인 영상학습 및 인식모델(ELMConvNet)을 개발하여 학습속도가 빠르고 효율적이면서도 동일한 규모의 다른 CNN들보다 더 우수하거나, 유사한 정도의 성능을 보이는 고기능 기술을 개발함

2. 영상인식의 응용분야가 매우 광범위하고 일반적임을 감안하여 주요 대상분야중 하나로 파급효과가 큰 얼굴이미지 및 영상을 이용한 표정인식기반 감성지능 구현으로 선정하고 대용량 고품질 데이터셋을 구축하고 시공간적 표정 특징을 이용한 새로운 고기능 표정인식 기술을 개발함
2.1 표정인식용 대표적 벤치마킹 데이터셋인 FER2013, SFEW, CK+, KDEF를 통합, 증강,정제 및 데이터 편중 문제를 해결하여 개량된 고품질 표정 데이터셋 구축 (~60,000개).
2.2 얼굴 이미지를 이용한 딥러닝기반 얼굴표정인식 연구로서 VGGFace16 모델을 베이스로 효율적인 loss 함수(CCDL)와 새로운 학습방법 (ICA)기반 앙상블 모델을 사용하여 표정인식 대표적 벤치마킹 데이터셋인 FER2013 기준, 세계 최고(SOTA)기술보다 훨씬 적은 규모의 네트워크와 파라미터(~1/4)를 사용하면서도 SOTA에 필적하는 인식성능을 유지하여 실세계에서 실시간으로 동작할 수 있는 새로운 고기능 기술을 개발하였음
2.3 신속하고 정확한 비데오 기반 표정인식을 위하여 표정영상의 시간적 공간적 특징을 융합활용하기위해 MTCNN 으로 표정 키-프레임을 추출하고 VGGFace16+RNN(LSTM)+Softmax Classifier 방식의 end-to-end 복합 네트워크를 구축하여 감성지능 flagship 사업단에서 구축한 데이터셋 기준 80% 이상의 고인식 성능을 보이는 새로운 고기능 기술을 개발하였음

3. 최근 국내외의 관심이 급증하고 있는 선박 자율운항 및 해양재난방지 및 안전을 위한 영상기반 해상상황인지 시스템의 핵심 기술인 수평선 탐지 및 인식을 해양 텍스쳐 영상으로부터 관심영역(ROI) 탐지기법과 다중 에지특징 추출 및 통합기법을 융합하여 중요한 영상정보 중심으로 신속하고 정확하게 수행할 수 있는 새로운 고기능 기술을 개발하였음

□ 연구발성과의 활용 계획 및 기대효과 (연구개발결과의 중요성)
본 연구에서 개발한 신속하고 정확한 영상학습 및 인식기술은 영상검출, 영상검색, 영상보안, 장면인식/이해, 영상합성, 증강현실 분야의 중요한 핵심기반 기술임.
다양한 형태의 지능형 상황 분석 및 인지기술로 활용될수 있음
자율운행차량 및 자율운항선박에 활용될 수 있음
인공지능로봇 시각 시스템으로 활용될 수 있음
감성지능 시스템, 증강현실 시스템 및 의료영상 분석시스템에 활용될 수 있음

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 6
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 17
• 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 17
• 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 17
• 3) 목표 달성 수준 ... 18
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 18
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 18
• 6. 참고문헌 ... 19
• [붙임1] 세부 정량적 연구개발성과 ... 29
• [붙임2] 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 30
• 끝페이지 ... 41