연구진이 마스크 착용 얼굴 인식 문제를 해결하기 위해 PLGSA-Transformer 모델을 개발했어요.
PLGSA-Transformer는 눈, 눈썹, 이마 영역의 랜드마크 정보를 활용해 주의 집중 영역을 조정하고, CNN과 Transformer를 결합해 얼굴 영역 간의 의존성을 모델링해요.
마스크 착용 정도에 따라 매칭 임계값을 조절하는 OACT 기술을 적용해 인식 정확도를 높였어요.
Zenodo MDMFR, Kaggle CelebA-HQ, 연구진 자체 데이터셋에서 97.22%의 정확도를 기록하며 기존 모델보다 우수한 성능을 보여줬어요.