가려진 사람도 찾아내는 CCTV 인물 재식별 AI 기술
DPBF 모델은 사람의 일부만 보여도 같은 사람을 식별하도록 설계된 새로운 Person Re-ID 기술이다. 공항, 지하철역, 쇼핑몰 같은 장소에서 AI가 같은 사람을 다시 찾아내는 일은 쉽지 않다. 사람이 다른 사람에게 가려지거나 카메라 각도가 달라지면 기존 인물 재식별 기술의 정확도는 크게 떨어진다. 리버풀대학교 연구진은 이런 문제를 해결하기 위해 DPBF 라는 인공지능 모델을 제안했다. 이 모델은 사람의 몸을 여러 부위로 나누고, 중요한 부위 특징과 전체 모습을 함께 분석한다. 논문에 따르면 DPBF는 Occluded-ReID 데이터셋에서 기존 경쟁 모델보다 Rank-1 정확도 10.6%, mAP 16% 향상을 보였다. 인물 재식별 기술은 같은 사람을 다른 카메라에서 다시 찾는 기술이다 Person Re-ID는 서로 다른 CCTV나 영상 속 사람이 같은 인물인지 판단하는 기술이다. 예를 들어 한 사람이 지하철 입구 카메라에 찍힌 뒤 플랫폼 카메라에 다시 등장했을 때, AI는 두 이미지가 같은 사람인지 비교한다. 문제는 실제 환경이 복잡하다는 점이다. 사람은 움직이고, 조명은 바뀌며, 촬영 각도도 달라진다. 여기에 몸 일부가 가려지면 AI가 비교할 정보가 줄어든다. DPBF는 사람의 몸을 여러 부분으로 나누어 분석한다 DPBF의 핵심은 사람을 하나의 덩어리로 보지 않는 것이다. 연구진은 머리, 상체, 팔, 다리처럼 의미 있는 신체 영역을 나누어 각각의 특징을 학습하게 했다. 이 과정에서 사용된 기술이 SPD 이다. SPD는 이미지 속에서 사람을 구분하는 데 중요한 신체 부위를 찾아내고, 해당 영역에 더 높은 중요도를 부여한다. 주의집중 메커니즘은 가려지지 않은 중요한 부위를 더 강하게 본다 DPBF는 Attention Mechanism 을 사용한다. 이는 사람이 사진을 볼 때 중요한 부분에 시선을 집중하는 것과 비슷하다. 예를 들...