Face Recognition(1),(2) : What is Face Recognition, One Shot Learning

(1) What is Face Recognition

Face recognition

• 데모 영상을 보여주셨는데 바이두의 얼굴 인식 출입 시스템이었다.
  기존 얼굴 인식을 생각하면 그 사람의 얼굴이 찍힌 사진으로 남용이 가능하지 않겠느냐 하는 우려가 많았다.
  근데 이미 저 영상이 촬영될 당시에도 실물인지 아닌지를 구분하는 기능이 존재했다.

 

Face verification vs. face recognition

• 본 수업에서는 verification에 초점을 둔다고 하셨다.
  • 난이도로 따지자면 이게 맞는지 아닌지를 구분하는 태스크뿐인 verification가 쉽다.
  • 그리고 이것을 recognition에 적용하는 것은 또다른 문제이다.

 

 

(2) One Shot Learning

One-shot learning

• 만약 네 명의 사람을 구분하는 상황이라면 출력 차원은 5가 됩니다.
  • 네 명 중 누구도 아닌 것과 네 명에 대한 확률이 softmax를 통해 구해집니다.
• 그렇다면 사람이 한 명 추가될 경우 모든 상황에 대해 다시 학습해야 할까요?
  애초에 one-shot learning은 하나의 데이터만으로 학습을 끝내겠다는 것이라서 컨셉에 맞지 않는 느낌이죠.

 

Learning a "similarity" function

• 그렇기 때문에 one-shot learning은 두 이미지 간 차이의 정도를 학습한다고 이해하면 좋습니다.
  두 이미지 간의 차이를 수치화하고, 이것이 일정 기준(threshold)을 넘지 않으면 'same', 기준을 넘으면 'different'라고 verification하는 것이죠.
• 이를 학습한 상황에서는 새로운 사람이 추가되었더라도 이 이미지와 비교 이미지에 대한 차이를 계산하는 것에 대한 학습이 되어 있으므로 어렵지 않게 비교가 가능할 것입니다.

 

 

출처: Coursera, Convolutional Neural Networks, DeepLearning.AI