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KAIST, 3차원 표정인식용 인공지능 라이트필드 카메라 개발


근적외선 기반 라이트필드 카메라의 모식도와 미세배열 렌즈의 현미경 영상, 최종 제작된 라이트필드 카메라. [사진=KAIST]
근적외선 기반 라이트필드 카메라의 모식도와 미세배열 렌즈의 현미경 영상, 최종 제작된 라이트필드 카메라. [사진=KAIST]

[아이뉴스24 최상국 기자] KAIST 바이오및뇌공학과 정기훈, 이도헌 교수 공동연구팀이 근적외선 기반 라이트필드 카메라와 인공지능기술을 융합해 얼굴의 감정표현을 구분하는 기술을 개발했다고 7일 밝혔다.

라이트필드 카메라는 일반 카메라와 다르게 미세렌즈 배열(Microlens arrays)을 이미지센서 앞에 삽입해 3차원 이미지 정보를 획득하는 장치다. 소형이면서도 한 번의 촬영으로 빛의 공간 및 방향 정보를 획득할 수 있어 다시점 영상, 디지털 재초점, 3차원 영상 획득 등 다양한 영상 재구성이 가능해 주목받고 있는 촬영 기술이다.

하지만 기존 라이트필드 카메라는 실내조명에 의한 그림자와 미세렌즈 사이의 광학적 간섭에 의해 이미지의 대비도 및 3차원 재구성의 정확도가 낮아지는 한계가 있다.

연구팀은 라이트필드 카메라에 근적외선 영역의 수직 공진형 표면 발광 레이저(VCSEL) 광원과 근적외선 대역필터를 적용했다. 근적외선을 활용해 조명 환경에 따라 3차원 재구성의 정확도가 낮아지는 문제를 해결한 것이다. 이를 통해 최대 54%까지 영상 재구성 오류를 줄일 수 있었다. 또한, 가시광선 및 근적외선 영역을 흡수하는 광 흡수층을 미세렌즈 사이에 제작하면서 광학 크로스토크를 최소화해 원시 영상의 대비도를 기존 대비 약 2.1배 정도로 획기적으로 향상하는 데 성공했다.

이를 통해 3차원 표정 영상 재구성에 최적화된 근적외선 기반 라이트필드 카메라(NIR-LFC)를 개발해 얼굴의 3차원 재구성 이미지를 조명 환경과 관계없이 고품질로 획득하고, 기계학습을 통해 다양한 감정표현을 구분해 냈다.

연구팀은 표정 분류 결과의 정확도는 평균 85% 정도로 2차원 이미지를 이용했을 때보다 통계적으로 유의미하게 높은 정확도를 보였으며, 표정에 따른 얼굴의 3차원 거리 정보의 상호의존성을 계산한 결과를 통해, 라이트필드 카메라가 인간이나 기계가 표정을 판독할 때 어떤 정보를 활용하는지에 대한 단서를 제공할 수 있다는 것도 확인했다고 밝혔다.

근적외선 기반 라이트필드 카메라를 이용해 획득한 표정별 거리 지도 및 주요 3차원 얼굴 특징. [사진=KAIST]
근적외선 기반 라이트필드 카메라를 이용해 획득한 표정별 거리 지도 및 주요 3차원 얼굴 특징. [사진=KAIST]

정기훈 교수는 "연구팀이 개발한 초소형 라이트필드 카메라는 정량적으로 인간의 표정과 감정을 분석하기 위한 새로운 플랫폼으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다"며 "모바일 헬스케어, 현장 진단, 사회 인지, 인간-기계 상호작용 등의 분야에서 활용될 것"이라고 연구의 의미를 설명했다.

KAIST 바이오및뇌공학과 배상인 박사과정 졸업생이 주도한 이번 연구 결과는 국제학술지 `어드밴스드 인텔리전트 시스템즈(Advanced Intelligent Systems)'에 2021년 12월 16일 온라인 게재됐다. (논문명: Machine-Learned Light-Field Camera that Reads Facial Expression from High-Contrast and Illumination Invariant 3D Facial Images).

/최상국 기자(skchoi@inews24.com)







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