Core Concepts
원격 광전용적계측법(rPPG)을 이용하여 안면 영상에서 추출한 생체 신호를 통해 친족 관계를 검증할 수 있다.
Abstract
이 연구는 원격 광전용적계측법(rPPG)을 이용하여 친족 관계 검증 문제를 처음으로 다루었다. rPPG 신호는 안면 영상에서 추출되며, 심박동으로 인한 피부 반사광 변화를 측정한다. 연구진은 1차원 합성곱 신경망(1DCNN) 모델에 주의 집중 메커니즘을 추가하여 rPPG 신호에서 친족 관련 특징을 학습하는 방법을 제안했다. 실험은 UvANEMO Smile 데이터베이스를 사용하여 수행되었으며, 다양한 rPPG 추출 방법을 비교했다. 결과적으로 POS 방법이 가장 우수한 성능을 보였으며, 다중 채널 rPPG 입력과 주의 집중 모듈이 모델 성능 향상에 기여했다. 이 연구는 rPPG 신호를 이용한 친족 관계 검증의 가능성을 보여주었다.
Stats
부모-자녀 관계에서 POS 방법이 가장 우수한 성능을 보였다.
형제 관계에서는 CHROM 방법이 가장 우수한 성능을 보였다.
다중 채널 rPPG 입력을 사용한 모델이 단일 채널 입력 모델보다 평균 3.39% 더 높은 성능을 보였다.
주의 집중 모듈을 사용한 모델이 주의 집중 모듈이 없는 모델보다 평균 1.66% 더 높은 성능을 보였다.
Quotes
"우리는 원격 광전용적계측법(rPPG)을 이용한 친족 관계 검증 문제에 처음으로 접근했다."
"rPPG 신호에서 친족 관련 특징을 학습하기 위해 1DCNN 모델에 주의 집중 메커니즘을 추가했다."