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사전에 등록된 얼굴이 포함된 고해상도 학습 이미지와 저해상도 학습 이미지를 입력하는 이미지 입력기; 입력되는 상기 고해상도 학습 이미지에서 저해상도 변환 이미지를 생성하는 저해상도 이미지 생성기; 상기 고해상도 학습 이미지로부터 고해상도 얼굴 특징을 추출하고, 생성된 상기 저해상도 변환 이미지에서 저해상도 얼굴 특징을 추출하는 저해상도 얼굴 특징 추출기; 상기 저해상도 이미지 생성기를 통해 생성한 저해상도 변환 이미지와 상기 저해상도 학습 이미지를 구분하는 저해상도 이미지 분류부; 상기 저해상도 이미지 생성기를 통해 생성한 저해상도 변환 이미지를 이용하여 고해상도 변환 이미지를 생성하는 고해상도 이미지 생성기; 상기 고해상도 이미지 생성기를 통해 생성한 고해상도 변환 이미지로부터 고해상도 얼굴 특징을 추출하고, 입력되는 상기 고해상도 학습 이미지로부터 고해상도 얼굴 특징을 추출하는 고해상도 얼굴 특징 추출기; 및 상기 고해상도 이미지 생성기를 통해 생성한 고해상도 변환 이미지와 상기 고해상도 학습 이미지를 구분하는 고해상도 이미지 분류부;를 포함하는 얼굴 이미지 인식기 학습 장치
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제1항에 있어서, 상기 추출한 고해상도 얼굴 특징과 생성된 저해상도 얼굴 특징을 이용하여 두 얼굴 특징이 동일 사람으로 판별되도록 동일하게 만드는 제1 Perceptual 손실함수; 상기 저해상도 이미지 분류부를 통해 생성된 저해상도 이미지와 실제 저해상도 학습 이미지가 구분되지 않도록 함으로써 생성된 이미지의 퀄리티를 향상하기 위한 제1 GAN 손실함수; 입력되는 상기 고해상도 학습 이미지와 상기 생성된 저해상도 변환 이미지 사이의 픽셀 값이 유사해지도록 처리하는 제1 픽셀 유사(Pixel Consistency) 손실함수; 상기 저해상도 이미지 생성기는, 상기 1 Perceptual 손실함수, 제1 GAN 손실함수, 제1 픽셀 유사(Pixel Consistency) 손실함수를 통해 학습하는 것을 특징으로 하는 얼굴 이미지 인식기 학습 장치
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제1항에 있어서, 입력되는 상기 추출한 고해상도 얼굴 특징과 상기 추출한 생성된 고해상도 변환 얼굴 특징을 이용하여 두 얼굴 특징이 동일 사람으로 판별되도록 동일하게 만드는 제2 Perceptual 손실함수; 상기 고해상도 이미지 분류부를 통해 분류된 고해상도 변환 이미지와 고해상도 학습 이미지를 분리하는 제2 GAN 손실함수; 및 분류된 고해상도 변환 이미지와 고해상도 학습 이미지 사이의 픽셀 값이 유사해지도록 처리하는 제2 픽셀 유사(Pixel Consistency) 손실함수를 포함하고, 상기 고해상도 이미지 생성기는, 상기 제2 Perceptual 손실함수, 제2 GAN 손실함수 및 제2 픽셀 유사(Pixel Consistency) 손실함수를 통해 학습하는 것을 특징으로 하는 얼굴 이미지 인식기 학습 장치
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제3항에 있어서, 상기 저해상도 이미지 분류부는, 상기 제1 GAN 손실함수에 의해 학습되는 것을 특징으로 하는 얼굴 이미지 인식기 학습 장치
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제3항에 있어서,상기 저해상도 이미지 분류부는, 상기 제2 GAN 손실함수에 의해 학습되는 것을 특징으로 하는 얼굴 이미지 인식기 학습 장치
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사전에 등록된 고해상도 학습 얼굴 이미지를 입력하는 고해상도 학습 이미지 입력기; 상기 입력되는 고해상도 학습 얼굴 이미지를 이용하여 저해상도 변환 얼굴 이미지를 생성하는 저해상도 이미지 얼굴 생성기; 입력되는 상기 저해상도 변환 얼굴 이미지에서 저해상도 얼굴 특징을 추출하는 저해상도 얼굴 특징 추출기; 입력되는 상기 고해상도 학습 얼굴 이미지에서 고해상도 얼굴 특징을 추출하는 고해상도 얼굴 특징 추출기; 입력되는 상기 고해상도 얼굴 이미지와 생성된 저해상도 변환 얼굴 이미지를 이용하여 각각의 얼굴 품질 특징을 추출하고, 연산 결과가 고해상도 이미지인지 저해상도 이미지인지에 따른 얼굴 품질과 관련된 특징을 제공하는 얼굴 품질 특징 추출기; 상기 고해상도 얼굴 특징과 상기 얼굴 품질 특징 추출기를 통해 산출된 얼굴 품질과 관련된 특징이 연쇄(concatenate)된 고해상도 연쇄 값과 상기 저해상도 얼굴 특징과 상기 얼굴 품질 특징 추출기를 통해 산출된 얼굴 품질과 관련된 특징이 연쇄(concatenate)된 저해상도 연쇄 값을 융합하는 채널 임베딩; 및 상기 고해상도 연쇄 값과 저해상도 연쇄 값을 이용하여 입력으로 해상도와 무관하도록 공통의 얼굴 특징 및 얼굴 품질과 관련된 특징을 추출하는 특징 적응 네트워크를 포함하는 얼굴 이미지 인식기 학습 장치
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제6항에 있어서, 상기 저해상도 얼굴 이미지 생성기는, 고해상도 얼굴 이미지와 쌍을 이루는 저해상도 변환 이미지를 생성하고, 각 이미지로부터 얼굴 특징을 추출하는 것을 특징으로 하는 얼굴 이미지 인식기 학습 장치
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제7항에 있어서, 상기 고해상도 얼굴 특징은, 다양한 텍스처를 반영한 눈, 코, 입, 귀 중 하나 이상의 특징을 추출하는 것을 특징으로 하는 얼굴 이미지 인식기 학습 장치
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제6항에 있어서 상기 저해상도 얼굴 특징은, 전반적인 얼굴 형태(shape) 정보만 표현할 수 있는 특징을 추출하는 것을 특징으로 하는 얼굴 이미지 인식기 학습 장치
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제6항에 있어서, 상기 얼굴 품질 특징 추출기는, 추출된 얼굴 품질 특징을 SoftMax 함수 연산(Qs)하여 해상도에 따른 얼굴 품질과 관련된 특징을 산출하는 것을 특징으로 하는 얼굴 이미지 인식기 학습 장치
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제10항에 있어서, 상기 얼굴 품질 특징 추출기는, 얼굴 품질과 관련된 특징이 고해상도 이미지일 경우 “1”을 반환하고, 저해상도 이미지일 경우 “0”을 반환하는 것을 특징으로 하는 얼굴 이미지 인식기 학습 장치
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이미지 입력기에 의해, 사전에 등록된 얼굴이 포함된 고해상도 학습 이미지와 저해상도 학습 이미지를 입력하는 단계; 저해상도 이미지 생성기에 의해, 입력되는 상기 고해상도 학습 이미지에서 저해상도 변환 이미지를 생성하는 단계; 저해상도 얼굴 특징 추출기에 의해, 입력되는 상기 고해상도 학습 이미지로부터 고해상도 얼굴 특징을 추출하고, 생성된 상기 저해상도 변환 이미지에서 저해상도 얼굴 특징을 추출하는 단계; 저해상도 이미지 분류부에 의해, 생성한 상기 저해상도 변환 이미지와 입력되는 상기 저해상도 학습 이미지를 구분하는 단계; 고해상도 이미지 생성기에 의해, 생성한 상기 저해상도 변환 이미지를 이용하여 고해상도 변환 이미지를 생성하는 단계; 고해상도 얼굴 특징 추출기에 의해, 생성한 상기 고해상도 변환 이미지로부터 고해상도 얼굴 특징을 추출하고, 입력되는 상기 고해상도 학습 이미지로부터 고해상도 얼굴 특징을 추출하는 단계; 고해상도 이미지 분류부에 의해, 생성한 상기 고해상도 변환 이미지와 상기 고해상도 학습 이미지를 구분하는 단계를 포함하는 얼굴 이미지 인식기 학습 방법
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제12항에 있어서, 제1 Perceptual 손실함수에 의해, 추출한 상기 고해상도 얼굴 특징과 추출한 상기 저해상도 얼굴 특징을 이용하여 두 얼굴 특징이 동일 사람으로 판별되도록 동일하게 만드는 단계; 제1 GAN 손실함수에 의해, 분류된 상기 저해상도 변환 이미지와 저해상도 학습 이미지가 구분되지 않도록 처리하는 단계; 제1 픽셀 유사(Pixel Consistency) 손실함수에 의해, 입력되는 상기 고해상도 학습 이미지와 상기 생성된 저해상도 변환 이미지 사이의 픽셀 값이 유사해지도록 처리하는 단계; 및 상기 1 Perceptual 손실함수, 제1 GAN 손실함수, 제1 픽셀 유사(Pixel Consistency) 손실함수를 통해 상기 저해상도 이미지 생성기를 학습시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴 이미지 인식기 학습 방법
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제12항에 있어서, 제2 Perceptual 손실함수에 의해, 입력되는 상기 추출한 고해상도 얼굴 특징과 상기 추출한 생성된 고해상도 변환 얼굴 특징을 이용하여 두 얼굴 특징이 동일 사람으로 판별되도록 동일하게 만드는 단계; 제2 GAN 손실함수에 의해, 분류된 상기 고해상도 변환 이미지와 고해상도 학습 이미지가 구분되지 않도록 처리하는 단계; 제2 픽셀 유사(Pixel Consistency) 손실함수에 의해, 분류된 고해상도 변환 이미지와 고해상도 학습 이미지 사이의 픽셀 값이 유사해지도록 처리하는 단계; 및 상기 제2 Perceptual 손실함수, 제2 GAN 손실함수 및 제2 픽셀 유사(Pixel Consistency) 손실함수를 통해 상기 고해상도 이미지 생성기를 학습시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴 이미지 인식기 학습 방법
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제13항에 있어서, 상기 제1 GAN 손실함수에 의해 상기 저해상도 이미지 분류부를 학습시키는 단계를 포함하는 얼굴 이미지 인식기 학습 방법
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제13항에 있어서,상기 제2 GAN 손실함수에 의해 상기 고해상도 이미지 분류부를 학습시키는 단계를 포함하는 얼굴 이미지 인식기 학습 방법
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제12항에 있어서, 고해상도 학습 이미지 입력기에 의해, 사전에 등록되고 고해상도 학습 얼굴 이미지를 입력하는 단계; 저해상도 이미지 얼굴 생성기에 의해, 상기 입력되는 고해상도 학습 얼굴 이미지를 이용하여 저해상도 변환 얼굴 이미지를 생성하는 단계; 저해상도 얼굴 특징 추출기에 의해, 입력되는 상기 저해상도 변환 얼굴 이미지에서 저해상도 얼굴 특징을 추출하는 단계; 고해상도 얼굴 특징 추출기에 의해, 입력되는 상기 고해상도 학습 얼굴 이미지에서 고해상도 얼굴 특징을 추출하는 단계; 얼굴 품질 특징 추출기에 의해, 입력되는 상기 고해상도 얼굴 이미지와 생성된 저해상도 변환 얼굴 이미지를 이용하여 각각의 얼굴 품질 특징을 추출하고, 연산 결과가 고해상도 이미지인지 저해상도 이미지인지에 따른 얼굴 품질과 관련된 특징을 제공하는 단계; 채널 임베딩에 의해, 상기 고해상도 얼굴 특징과 상기 얼굴 품질 특징 추출기를 통해 산출된 얼굴 품질과 관련된 특징이 연쇄(concatenate)된 고해상도 연쇄 값과 상기 저해상도 얼굴 특징과 상기 얼굴 품질 특징 추출기를 통해 산출된 얼굴 품질과 관련된 특징이 연쇄(concatenate)된 저해상도 연쇄 값을 융합하는 단계; 및 특징 적응 네트워크에 의해, 상기 고해상도 연쇄 값과 저해상도 연쇄 값을 이용하여 적응된 해상도의 특징 및 품질 얼굴 특징 생성하는 단계를 포함하는 얼굴 이미지 인식기 학습 방법
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제17항에 있어서, 상기 저해상도 얼굴 이미지를 생성하는 단계는, 고해상도 얼굴 이미지와 쌍을 이루는 저해상도 변환 이미지를 생성하고, 각 이미지로부터 얼굴 특징을 추출하는 것을 특징으로 하는 얼굴 이미지 인식기 학습 방법
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제17항에 있어서, 상기 얼굴 품질 특징을 추출하는 단계는, 추출된 얼굴 품질 특징을 SoftMax 함수 연산(Qs)하여 해상도에 따른 얼굴 품질과 관련된 특징을 산출하는 것을 특징으로 하는 얼굴 이미지 인식기 학습 방법
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고해상도 얼굴 이미지를 입력하는 고해상도 얼굴 이미지 입력기; 저해상도 얼굴 이미지를 입력하는 저해상도 얼굴 이미지 입력기; 상기 고해상도 얼굴 이미지와 상기 저해상도 얼굴 이미지를 이용하여 고해상도 얼굴 특징을 추출하는 고해상도 얼굴 특징 추출기; 상기 고해상도 얼굴 이미지와 상기 저해상도 얼굴 이미지를 이용하여 얼굴 품질 특징을 추출하는 얼굴 품질 특징 추출기; 상기 고해상도 얼굴 특징과 상기 얼굴 품질 특징을 연쇄(concatenate)를 수행하여 고해상도의 얼굴 특징을 제공하고, 상기 고해상도 얼굴 특징과 상기 얼굴 품질 특징을 연쇄한 저해상도 얼굴 특징을 제공하는 특징 결합기; 및 검출된 상기 고해상도의 얼굴 특징과 상기 저해상도의 얼굴 특징을 이용하여 고해상도 얼굴 특징과 저해상도 얼굴 특징을 각각 변환하는 특징 적응 네트워크; 및 상기 추출한 고해상도 얼굴 특징과 저해상도 얼굴 특징을 이용하여 얼굴 특징의 유사도를 측정하여 얼굴 ID를 결정하는 유사도 측정기를 포함하는 저해상도 이미지를 이용한 얼굴인식 장치
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