기존 동영상 인물 인식 기술은 학습되지 않은 인물을 오인식하거나, 주인공과 엑스트라를 명확히 구분하기 어렵다는 한계가 있었습니다. 특히, 얼굴 인식 확률만으로는 측면이나 노이즈가 포함된 얼굴의 분류가 어려웠습니다. 본 기술은 이러한 문제점을 해결합니다. 동영상 프레임 내 얼굴 영역의 크기와 위치 정보를 활용하여 얼굴 인식 결과를 보정하는 혁신적인 방식을 제안합니다. 이를 통해 각 샷(Shot) 단위로 주요 인물만을 선별적으로 정확하게 검출하는 시스템 및 방법을 제공합니다. 이 시스템은 엑스트라를 제외하고 동영상 콘텐츠 속 핵심 인물만을 효율적으로 식별하여, 미디어 콘텐츠 분석 및 관리의 정확도와 효율성을 획기적으로 향상시킬 수 있습니다.