A Study on the Complementary Use of Face Recognition Model and Re-identification Model for Efficient Identity Verification

본 논문에서는 얼굴 인식과 재인식(Re-ID) 기법을 보완적으로 사용하여 동일인 식별 성능을 개선하는 시스템을 제안한다. 얼굴 인식은 안면의 생체 정보 중 시각적 정보를 활용해 동일인임을 식별하는 기술이다. 얼굴 인식은 보안 및 사기방지 등 본인 확인 및 동일인 식별이 필요한 분야에서 널리 사용되고 있다. 그러나 조명 변화, 얼굴 각도 차이 혹은 화질 저하 등으로 인해 얼굴 인식의 정확도가 떨어질 수 있다. 본 연구에서는 얼굴 인식의 정확도 저하를 해결하기 위하여, 전신 이미지 기반 Re-ID 기법을 통해 후보군을 추출한 뒤, 얼굴 인식을 통해 최종 동일인 식별을 수행하는 방식을 제안한다. 얼굴 인식 모델은 베이스라인 모델인 GhostFaceNet의 구조를 기반으로 하여 얼굴 특징 추출 성능을 개선하기 위해 ResNet 기반 Bottleneck 및 SE 모듈을 적용하여 개선하였다. 재인식 모델은 CLIP 기반 모델을 사용하여 텍스트-이미지 간 Attention 결과를 재인식 과정에 통합하였다. 실험 결과, 얼굴 인식과 재인식 기법의 보완적 사용은 저화질 영상 및 비제어 환경에서 동일인 식별 테스트에서 F1 점수가 기존 대비 유의미하게 향상되었으며, 베이스라인 모델 대비 성능 개선 효과를 확인하였다. 본 연구는 얼굴 인식과 Re-ID의 보완적 사용이 다양한 보안 및 관제 시스템에서 실용성을 높일 수 있음을 시사한다.