저작권기술 Newsletter 2018 년 14 호 2 저작권신기술동향 (Hot Issues on the R&D) 저작권관련최신특허기술 IBM 과구글의안면인식기술특허 해외저작권기술소개 영상저작권, 인공지능과비디오내안면인식기술 국내저작권기술소개 음악저작권을위한마이크로음성

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1 저작권기술 Newsletter 2018 년 14 호 2 저작권신기술동향 (Hot Issues on the R&D) 저작권관련최신특허기술 IBM 과구글의안면인식기술특허 해외저작권기술소개 영상저작권, 인공지능과비디오내안면인식기술 국내저작권기술소개 음악저작권을위한마이크로음성식별기술

2 해외저작권기술소개 영상저작권, 인공지능과비디오내안면인식기술 기술분야 : 저작권유통기술 적용시장 : 영상저작물시장 기술개발의배경 최근다양한분야에서안면인식기술이다수활용되고있다. 중국베이징대학에서는인공지능기술이적용된안면인식카메라가설치되어있어방문자확인용도로쓰이고있다. 지난 5월세기의결혼식이라불린영국해리왕자와여배우메컨마클의결혼식에서도, 아마존의머신러닝플랫폼이설치되어하객들의얼굴을일일이확인했다는사실이보도되었다. 안면인식기술은인공지능기술의발전에힘입어더욱고도화되고있다. 안면인식기술은안면검출기술에서출발한다 ( 그림1). 즉, 검출된안면정보에서특징점들을파악하여개개인의안면정보와매칭하는작업이안면인식기술의핵심이다. 인공지능의발전과딥러닝과같은관련알고리즘, 그리고 GPU를활용한연산속도의증가등은기존인공지능연산속도를획기적으로증가시켰고, 이로인해인공지능을활용한안면인식기술은더욱빠르게발전하고있다. ( 그림 1) 안면검출기술과안면인식기술의차이 2

3 저작권분야에서도안면인식기술활용에관한연구및논의가활발하게이루어지고있다. 다양한저작물에서안면인식기술을활용해, 영상또는이미지에있는사람의얼굴을인식한후, 그정보를바탕으로불법유통영상이나이미지인지검출해내는방식이주로활용되고있다. 안면인식기술 안면인식기술은크게두단계로나뉜다. 첫번째는얼굴영역추출이다. 얼굴영역추출은얼굴을인식하기위한필수사전처리과정이다. 얼굴과배경을구분하기위해서는밝기, 움직임, 색상, 눈위치등의정보를이용하는데, 다양한변수가존재하기에두가지이상의정보를활용한다. 두번째는얼굴인식이다. 주로사용하는정보는눈, 코, 입간의거리와모양으로판단하거나, 다양한자료영상으로부터추출한정보들을활용한다. 현재안면인식기술은연구개발을시작한지 40년정도된기술로써, 초기엔에지검출 (Edge detection) 1) 방식으로연구개발이시작하였으나, 최근에는주로아래와같은과정을거쳐연구개발이이루어진다. 가. 영상내에서얼굴검출나. 얼굴의눈, 코, 입, 위치나모양을통한인식다. 얼굴영상에서표정등으로드러나는모습의정규화 2) 라. 적절한특징값선택마. 인식능력이좋은얼굴인식인자선별및조합바. 정확하고확장성이좋은조합선택및분석 안면인식기술은정면, 측면, 임의방향얼굴에다양하게적용이가능하지만, 일반적으로, 정면얼굴을대상으로할때인식률이가장높은것을알수있다. 현재의안면인식기술은정면얼굴일경우 95% 이상인식이가능한것으로알려졌다. 한편, 인식속도를살펴보게되면, 2000년대초반에 0.5초당 1명의안면인식이가능한수준이었으나, 최근엔영상내에서 0.001초당 1명의안면인식이가능하다고알려졌다. ( 그림 2) 는안면인식프로세스를요약해서보여준다. 그림과같이, 얼굴검출, 얼굴매칭 ( 얼굴인식 ), 인식결과도출세단계로크게구분된다. 먼저, 얼굴이미지를분할하고, 얼굴의특징중어떤것을선택할것인지결정한다. 선택된얼굴이미지를특징값에따라분류, 필터링 3), 퓨전 4) 등의작업을통해인식과정을수행한다. 그후얼굴인식이되면, 다른정보들과의결합및비교분석을통해최종인식결과를도출하는과정을거친다. 1) 이미지의데이터에서경계선데이터를뽑아이미지의선만을검출하는것 2) 데이터의범위나분포를유사하게일치시켜수직이나특징정보로표현할수있도록만드는작업 3) 기준을정하고그기준에따라해당하는데이터만걸러내는작업 4) 데이터처리목적에따라유사데이터를합치는작업 3

4 ( 그림 2) 안면인식프로세스요약 5) 5) 해외얼굴인식솔루션및기술 일본 NEC의 NEOFACE 는잘알려진얼굴인증응용프로그램이다. NEOFACE는미국 NIST 6) 평가에서세계에서가장정확하며빠르다고평가된기술이며, 효율성측면에서도뛰어난성능을보여주고있다. 이기술은얼굴인식을통한보안시스템역할로구현되어있다. 얼굴영역의검출은 GVLQ (Generalized Learning Vector Quantization) 클러스터링 7) 알고리즘을통해이루어지며, 인식은신경망알고리즘 8) 을통해이루어진다. GLVQ 알고리즘은입력영상에서얼굴영역의경계선을뽑아내는알고리즘이며, 신경망알고리즘은뽑아낸데이터를이용해서얼굴의특징을분석하는결과를도출하는데사용된다. 독일 Cognitec의 FaceVACS 도잘알려진안면인식기술이적용된제품이다. 3VR 9) 등플러그인 10) 이가능한얼굴인식엔진등을개발하고있으며, 한국인의얼굴에맞는제품도제공하고있다. 또한, 다양한플랫폼에적용가능한상품을개발판매하고있다. FaceVACS에는 B7T8알고리즘이적용되어있다. B7T8알고리즘은기존얼굴인식알고리즘과유사하지만얼굴이미지의각도변경, 조명변경등변형에서뛰어난성능을보이는알고리즘이다. 미국 L1 Identity Solutions사의 FaceIT SDK 도성능이뛰어난얼굴인식솔루션이다. L1 Identity 5) Eric Granger 외 2 인, Survey of commercial technologies for face recognition in video, ) 미국국립표준기술연구소 (NIST, National Institute of Standards and Technology) 7) 구분할데이터를유사한데이터끼리분류하여구분하는기술 8) 기계학습에서사용하는통계학기반학습알고리즘으로인간의신경망과유사한형태의프로그램으로구성되어있음 9) Cognitec 사에서개발한얼굴인식엔진제품 10) 응용프로그램에추가기능사용혹은구현을위해서간단하게추가해사용할수있는프로그램 4

5 Solutions사는 NIST에서주관했던 FRVT 2006에서 2D 및 3D 얼굴인식기술에대한성능이세계최고수준임을보여주고난이후에, 유명해지기시작했다. 2009년도에세계최대얼굴영상데이터베이스를보유하고있는미국에서 L1 Identity Solutions사의얼굴인식기술이 미국여권프로그램 으로채택되었다. 이로써, 여러국가로부터출입국관리를위한생체인식시스템으로서검토되기시작했다. 이외에도다양한업체에서안면인식관련솔루션들이개발되고있으며, 이를간략하게정리하면아래 ( 표 1) 과같다. 회사명 솔루션 주요내용 NEC NeoFace Suite SDK 세계최고수준의얼굴인식성능 NEUROtechnology VeriLook Surveillance SDK 디지털감시카메라의스트림을활용얼굴인식수행가능 Animetrics FaceR 사법기관, 과학수사시장을위해디자인된솔루션 L1 FaceIT SDK 템플릿기반매칭제공 Google PittPatt SDK 얼굴매칭, 동영상얼굴추적등의기능제공 Cognitec systems FaceVACS SDK 특징점기반얼굴추출및매칭제공 Genex SureMatch 3D 2D 뿐아니라 3D 얼굴매칭을위한인식엔진제공 ( 표 1) 해외주요안면인식솔루션 시사점 인공지능기술의발전은안면인식기술의성능을비약적으로발전시켰으며, 이로인해안면인식을활용한저작물모니터링이가능한시대가되었다. 얼굴이등장하는영화나다양한영상에서주인공등에대한정보를입력하는것만으로원본영상없이저작권기술분야에적용할수있는기술이개발된것이다. 향후안면인식기술은인터넷기술의발전, 스마트폰의빠른보급등으로인해다양한분야에서많은저작물이생성되고있는환경에서그중요성이증가할것이다. [ 기획및편집 : 한국저작권위원회, 작성 : 엘엔제이테크 ] 5

6 참고문헌 1. Digital Right Management, Bitmovin, 깊이및텍스처영상기반의 3D 입체영상을위한워터마킹알고리즘, 서영호, 김보라, 김동욱, JKIICE, HLS, MPEG-DASH DRM 전송 (CDN) 서비스, 3. Bitmovin, 4. What is virtual reality and how can you protect it from piracy?, custos, 5. 멀티미디어저작권보호를위한디지털영상워터마킹, 윤철환, 류대현, 신승중, 정광호 6. 가상현실영상제작기술및사례, Broadcating Industry white paper 7. A Digital Blind Watermarking for Depth-Image-Based Rendering 3D Images, Yu-Hsun Lin and Ja-Ling Wu, IEEE Transaction on Broadcasting vol.57, no.2,pp ,

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보고싶었던 Deep Learning과 OpenCV를이용한이미지처리과정에대해공부를해볼수있으며더나아가 Deep Learning기술을이용하여논문을작성하는데많은도움을받을수있으며아직배우는단계에있는저에게는기존의연구를따라해보는것만으로도큰발전이있다고생각했습니다. 그래서이번 DSP스마 특성화사업참가결과보고서 작성일 2017 12.22 학과전자공학과 참가활동명 EATED 30 프로그램지도교수최욱 연구주제명 Machine Learning 을이용한얼굴학습 학번 201301165 성명조원 I. OBJECTIVES 사람들은새로운사람들을보고인식을하는데걸리는시간은 1초채되지않다고합니다. 뿐만아니라사람들의얼굴을인식하는인식률은무려 97.5% 정도의매우높은정확도를가지고있습니다.

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