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가상의 학습데이터 생성 및 Pix2pix GAN 학습을 이용한 얼굴 그림자 제거Face Shadow Removal by Training Pix2pix GAN with Generated Virtual Training Data

Other Titles
Face Shadow Removal by Training Pix2pix GAN with Generated Virtual Training Data
Authors
이수현최영우
Issue Date
Feb-2021
Publisher
한국디지털콘텐츠학회
Keywords
Face shadow removal; Pix2pix GAN; Virtual training data; Image preprocessing; etc; 얼굴 그림자 제거; Pix2pix GAN; 가상 학습데이터; 이미지 전처리 등
Citation
한국디지털콘텐츠학회 논문지, v.22, no.2, pp 347 - 355
Pages
9
Journal Title
한국디지털콘텐츠학회 논문지
Volume
22
Number
2
Start Page
347
End Page
355
URI
https://scholarworks.sookmyung.ac.kr/handle/2020.sw.sookmyung/146810
DOI
10.9728/dcs.2021.22.2.347
ISSN
1598-2009
2287-738X
Abstract
다양한 조명 변화는 얼굴 이미지의 인식 성능을 떨어뜨리는 요인 중 하나이며, 특히 조명 또는 주변 환경에 의해 얼굴 이미지 위에 그림자가 생기면 인식 성능이 크게 저하되는 것이 일반적인 경향이다. 따라서 그림자가 발생한 얼굴 이미지를 원래의 상태로 복원할 수 있으면 얼굴 인식 성능의 향상을 기대할 수 있다. 이 연구에서는 적대적 생성 신경망인 GAN의 대표적 모델 중 하나인 Pix2pix를 사용하여 그림자를 완화하고 제거하는 방법을 제안한다. Pix2pix GAN 모델은 학습에 대응되는 이미지 쌍(Pair)을 필요로 하기 때문에 이를 위해 정상적인 얼굴 이미지로부터 그에 대응되는 가상의 학습 이미지를 다양한 이미지 블랜딩 방식으로 생성하여 학습 쌍으로 활용하는 아이디어를 제안한다. 제안한 방법으로 생성한 데이터를 이용해서 학습한 모델을 테스트한 결과 얼굴 이미지의 그림자가 자연스럽게 완화되는 것과 이를 통해 얼굴 인식 성능이 향상된 것을 확인할 수 있다.
Various lighting changes are one of the factors that degrade the recognition performance of face images, in particular, when a shadow is formed on a face image due to lighting or surrounding environment, it is a general tendency that recognition performance is greatly degraded. Therefore, if the face image in which the shadow has occurred can be restored to its original state, improvement in face recognition performance can be expected. In this study, we propose a method of mitigating and removing shadows using Pix2pix, one of the representative models of GAN, a hostile generating neural network. Since the Pix2pix GAN model requires a pair of images corresponding to training, for this, we propose an idea to create a virtual training image corresponding to it from a normal face image using various image blending methods and use it as a training pair. Results of testing the model trained using the data generated by the proposed method, it can be seen that the shadows of the face image are naturally reduced and that the facial recognition performance is improved.
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