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얼굴 인식이란 무엇인가요? – 얼굴 분석 소프트웨어 및 기계 학습에 대한 초보자 가이드 – AWS
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- Most searched keywords: Whether you are looking for 얼굴 인식이란 무엇인가요? – 얼굴 분석 소프트웨어 및 기계 학습에 대한 초보자 가이드 – AWS 얼굴 인식은 빠르고 효율적인 검증 시스템입니다. 지문이나 망막 스캔과 같은 다른 생체 인식 기술에 비해 빠르고 편리합니다. 또한 암호나 PIN을 입력하는 것에 비해 얼굴 … 얼굴 인식이 무엇인지, 왜 중요한지, 그리고 얼굴 인식 소프트웨어 니즈를 충족하는 데 AWS 기계 학습 도구를 어떻게 활용할 수 있는지 알아보세요.
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얼굴 인식이란 무엇인가요
얼굴 인식 기술의 이점은 무엇인가요
얼굴 인식 시스템의 사용 사례는 어떤 것들이 있나요
얼굴 인식은 어떻게 작동하나요
얼굴 인식은 정확한가요
얼굴 인식은 안전한가요
얼굴 인식의 신뢰성은 몇 점인가요
생체 인식 식별 기술의 다른 유형은 어떤 것들이 있나요
AWS는 얼굴 인식과 관련해 어떤 도움을 줄 수 있나요
AWS에서의 얼굴 인식의 다음 단계
얼굴 인식이란? | Microsoft Azure
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인공지능과 AI를 활용한 안면 인식기술 | SAS KOREA
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- Summary of article content: Articles about 인공지능과 AI를 활용한 안면 인식기술 | SAS KOREA 안면 인식 시스템은 골격과 같은 저주파 질감(low-frequency textures)을 통해 얼굴의 통계 모델을 구성합니다. 피부의 점, 속눈썹, 주름, 눈가 잔주름과 같은 아주 높은 … …
- Most searched keywords: Whether you are looking for 인공지능과 AI를 활용한 안면 인식기술 | SAS KOREA 안면 인식 시스템은 골격과 같은 저주파 질감(low-frequency textures)을 통해 얼굴의 통계 모델을 구성합니다. 피부의 점, 속눈썹, 주름, 눈가 잔주름과 같은 아주 높은 … SAS에서 인공지능과 AI를 활용한 안면인식기술을 통한 수익창출, 비밀번호의 대안이 된 생체인식과 다양한 활용 사례에 대해서 알아봅니다.
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안면 인식 시스템의 원리
생체 인식 비밀번호의 대안으로 떠오르다
안면 인식 시스템의 다양한 활용
양날의 검 사생활 문제
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[스페셜리포트]① 화장실에도 들어온 얼굴 인식 기술, 어디까지 갈까? < 네이버테크가 주목한 기사 < 포커스 < 기사본문 - AI타임스
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- Summary of article content: Articles about [스페셜리포트]① 화장실에도 들어온 얼굴 인식 기술, 어디까지 갈까? < 네이버테크가 주목한 기사 < 포커스 < 기사본문 - AI타임스 다른 생체 인식 방식에 비해 여러 경쟁력을 갖춘 것 또한 비결로 꼽을 수 있다. 얼굴 인식 AI는 홍채 인식이나 정맥 인식에 비해 고가 기기가 아닌 기본 ... ...
- Most searched keywords: Whether you are looking for [스페셜리포트]① 화장실에도 들어온 얼굴 인식 기술, 어디까지 갈까? < 네이버테크가 주목한 기사 < 포커스 < 기사본문 - AI타임스 다른 생체 인식 방식에 비해 여러 경쟁력을 갖춘 것 또한 비결로 꼽을 수 있다. 얼굴 인식 AI는 홍채 인식이나 정맥 인식에 비해 고가 기기가 아닌 기본 ... [편집자주] 스마트폰이 없이 살았던 적이 있었을까, 하는 생각이 문득 들 때가 있다. 생각해보면, 세상에 나온 지 10년을 갓 넘었다. 기술이 세상을 바꿔왔듯, 인공지능으로 인한 변화는 여기저기서 많이 감지된다. 알파고나 GPT-3까지 가지 않아도 얼마든지 활용되고 있는 AI 기술들이 많다. 이번 기획에서는 사회적인 이슈로 주목받기도 하지만, 새로운 일상을 제시하는 우리 곁의 AI 기술을 함께 들여다보기로 하자. 21세기 가장 성공한 기술 사례를 꼽으라면 단연 스마트폰을 빼놓을 수 없다. 세대를 막론하고 이제 생활필수품 지위에 가까얼굴 인식,비전AI,안면 인식,GAN,스노우,네이버,텐센트,금융
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얼굴 인식 – 2022년에는 어떻게 사용됩니까?
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- Summary of article content: Articles about 얼굴 인식 – 2022년에는 어떻게 사용됩니까? 요약하자면, 얼굴 인식은 얼굴의 벡터 및 특징을 식별하여 미리 등록된 개인과 맞춰보는 생체 기술입니다. 이 기술은 에지 컴퓨팅 인프라에 전반에서 가장 … …
- Most searched keywords: Whether you are looking for 얼굴 인식 – 2022년에는 어떻게 사용됩니까? 요약하자면, 얼굴 인식은 얼굴의 벡터 및 특징을 식별하여 미리 등록된 개인과 맞춰보는 생체 기술입니다. 이 기술은 에지 컴퓨팅 인프라에 전반에서 가장 … 산업계 전반에서 얼굴 인식 기능의 사용 사례를 살펴보고 구현을 위한 고려사항을 중점적으로 살펴봅니다.
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얼굴 인식이 가장 널리 사용되는 분야
얼굴 인식에 필요한 하드웨어 및 소프트웨어
얼굴 인식을 이미 도입한 10가지 유사 업종
얼굴 인식의 미래 사용 사례
FaceMe® CyberLink의 완벽한 얼굴 인식 솔루션
FaceMe® CyberLink의 완벽한 얼굴 인식 솔루션
FaceMe® 자세히 보기
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카메라는 어떻게 내 얼굴을 인식할까
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- Summary of article content: Articles about 카메라는 어떻게 내 얼굴을 인식할까 얼굴에 원하는 메이크업이나 스티커를 합성해주는 카메라앱은 너무나 ‘진짜’같다. 그 리얼함을 만드는 핵심 기술은 ‘얼굴 감지’기술이다. 얼굴 인식(face … …
- Most searched keywords: Whether you are looking for 카메라는 어떻게 내 얼굴을 인식할까 얼굴에 원하는 메이크업이나 스티커를 합성해주는 카메라앱은 너무나 ‘진짜’같다. 그 리얼함을 만드는 핵심 기술은 ‘얼굴 감지’기술이다. 얼굴 인식(face … “앱 켤까?” 사진 속 환하게 웃고 있는 세 명의 친구들 모두 화사한 과즙메이크업을 하고 있다. “하나 더 찍자.” 이번 사진에는 크리스마스 분위기가 물씬 풍기는 산타모자를 쓰고 있다. 크리스마스와 어울리는 붉은 계열의 메이크업은 덤이다. “와, 내가 직접 화장한 것 보다 낫다.” 서로의 얼굴을 들여다 본다. 사진 속 모습과는 다르게 하루 종일 일에 치여 –
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카메라는 어떻게 내 얼굴을 인식할까
카메라는 어떻게 내 얼굴을 인식할까
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기획재정부 경제e야기 : 네이버 블로그
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- Summary of article content: Articles about 기획재정부 경제e야기 : 네이버 블로그 안면 인식(Face Recognition) 기술이란 열 적외선 촬영, 3차원 측정, 골격 분석 등을 통해 얼굴 형태나 열상(Thermal Image)을 스캔·저장·인식하는 기술을 … …
- Most searched keywords: Whether you are looking for 기획재정부 경제e야기 : 네이버 블로그 안면 인식(Face Recognition) 기술이란 열 적외선 촬영, 3차원 측정, 골격 분석 등을 통해 얼굴 형태나 열상(Thermal Image)을 스캔·저장·인식하는 기술을 …
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[동향]얼굴 인식의 과학
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- Summary of article content: Articles about [동향]얼굴 인식의 과학 인간의 뇌는 얼굴을 인식하는 놀라운 능력을 갖추고 있다. 수천 분의 1초 만에 얼굴을 식별하고 첫인상을 파악한 후 수십 년 동안 그 기억을 유지할 수 있다. …
- Most searched keywords: Whether you are looking for [동향]얼굴 인식의 과학 인간의 뇌는 얼굴을 인식하는 놀라운 능력을 갖추고 있다. 수천 분의 1초 만에 얼굴을 식별하고 첫인상을 파악한 후 수십 년 동안 그 기억을 유지할 수 있다. 인간의 뇌는 얼굴을 인식하는 놀라운 능력을 갖추고 있다. 수천 분의 1초 만에 얼굴을 식별하고 첫인상을 파악한 후 수십 년 동안 그 기억을 유지할 수 있다. 이 능력의 핵심을 이해하는 것은 오랫동안 뇌가 얼굴 이미지를 인코딩하는지에 관한 퍼즐을 푸는 것이었고 마침내 6월 8일 자 셀(Cell)은 칼텍의 르 창(Le Chang)과 도리스 차오(Doris Y. Tsao)는 뇌가 얼굴을 인식하는 코드를 해독했다고 발표했다.그 실험은 얼굴 세포의 전기적 기록을 기반으로 수행되었는데, 얼굴 세포는 망막에 얼굴이 비칠 때 폭발적으로 발생하는 전기신호에 반응하는 신경 세포를 지칭하는 이름이다. 마카크 원숭이의 신경 세포가 2,000개의 인간 얼굴에 반응하는 현상을 관측한 칼텍 연구팀은 정확하게 얼굴의 어떤 측면이 이 세포를 활성화하고 어떤 특징이 기록되는지 파악했다. 이 원숭이의 안면 인식 시스템은 사람과 매우 유사하다.실제로 얼굴을 식별하는데 필요한 세포는 200개에 그쳤다고 밝힌 연구팀은 어떻게 얼굴의 특징이 인코딩되는지 발견한 다음부터는 얼굴 세포가 활성화된 것만으로도 얼굴 이미지를 재구성할 수 있었다. 이 발견은 다른 실험실에서도 검증이 필요하지만 정확한 것으로 결론 나면 모든 사물을 어떻게 인코딩하는지 이해하는데 도움을 주는 것은 물론이고 새로운 차원의 인공 시각을 제시한 것이다.인간과 원숭이는 안면을 인식하기 위한 전용 시스템을 진화시켜 왔는데, 사회적 동물로서 구성원을 이방인과 구분하는 것이 생존에 필수적인 요소였기 때문인 것으로 짐작된다. 사람과 원숭이 모두 안면 인식 시스템은 적어도 각각 10,000개에 해당하는 얼굴 세포 그룹으로 구성된다. 좌우 뇌에는 6개의 그룹이 귀 바로 뒤쪽의 피질이나 표면에 위치한다.얼굴이 망막에 비치면, 전기 신호로 변환된다. 이 전기 신호는 5~6개의 신경세포를 거쳐 얼굴 세포에 전달된다. 그 결과 얼굴의 모양과 특징에 관한 높은 수준의 정보를 받게 된다. 뇌는 단순하게 각각의 얼굴에 대응하는 전용 세포를 할당하여 얼굴을 식별할 수도 있다. 실제로 이 세포들은 두뇌의 다른 부분에 존재하며 개별 얼굴 이미지에 반응한다.신경과학자들에게 제니퍼 애니스톤 세포로 알려진 이 세포들은 2005년에 수술을 받은 간질 환자의 한 세포가 배우의 이미지를 보여줄 때 반응한 이후 발견된 것이다. 셀은 자신과 브래드 피트를 제외한 다른 모든 이미지를 무시했다. 하지만 이것이 뇌가 얼굴을 식별하는 방법은 될 수 없는데, 우리는 한 번도 보지 못한 얼굴을 인지할 수 있기 때문이다. 칼텍 연구팀이 발견한 것은 얼굴 세포가 얼굴의 차원와 특징 같은 것에 대해 추상적이지만 우아하고 단순한 방법으로 대응한다는 것이다.마카크 원숭이의 뇌를 자기공명영상으로 관측하여 처음으로 얼굴 세포 그룹을 식별한 연구팀은 개별 얼굴 세포를 미세 전극으로 측정하고 신호를 기록했다. 원숭이들에게 보여준 사진은 대칭적으로 조작하여 다른 크기와 얼굴 특징을 갖도록 한 것이었다. 뇌세포는 종종 연속되는 사진에 대해 높은 수준을 유지했으며 그 세포가 무엇을 의미하는지 판단하는 것이 어려워졌다. 칼텍 연구팀은 개별 얼굴 세포가 어떤 사진에 반응했는지를 정확하게 보여주는 얼굴을 만들어 낼 수 있었다.각 얼굴 세포를 미세 조정은 얼굴 차원의 조합으로 나타났는데, 전체적인 시스템으로 볼 때 면도를 한 후에 얼마 동안 친구들이 못 알아보는 이유를 설명해준다. 얼굴을 인식하는데 있어 이와 같은 50개의 얼굴 차원이 필요한 것으로 파악되었다. 이 차원은 정신적인 얼굴 공간(face space)을 생성하여 무한대의 얼굴을 인식할 수 있게 한다. 기본적으로 평균적인 얼굴이나 유사한 형태가 존재할 수 있고 그 기본 수치에서 벗어난 정도를 뇌가 측정하는 것으로 볼 수 있다.최근 만난 얼굴은 1차원에서 평균 얼굴보다 5유닛 정도 벗어나고 다른 차원에서는 7유닛 정도 벗어난 것 등으로 파악한다. 각 얼굴 세포는 약 6차원 벡터를 조합하여 인식한다. 이런 얼굴 세포 200개가 보낸 신호를 통해 고유한 얼굴을 식별하는 것이다. 머신러닝의 발전으로 신경망을 컴퓨터로 모사하는 것이 가능해졌다. 하지만 어떻게 그 결과를 얻는지는 여전히 블랙박스로 남아 있다.이런 이유로 신경과학은 뇌가 블랙박스라는 비관적인 시선을 받기도 한다. 논문의 저자 차오 박사는 “하지만 이번 연구는 그 반례를 제공하는 것으로 시각 시스템에서 신경세포의 신호를 분석하여 얼굴 인식이 블랙박스가 아님을 보여준 것이다. 뇌에서도 유사한 결과를 얻을 수 있을 것으로 본다”고 말했다.인간이 컴퓨터보다 뛰어난 영역으로 간주되어 왔던 이미지 처리의 고차원 기술인 안면 인식의 원리가 밝혀져 컴퓨터로 정확한 재구성이 가능해졌다. 이제 많은 고객의 얼굴을 기억하는 일은 경험이 많은 직원이 아니라 인공지능 컴퓨터의 몫이 될 것으로 보인다.
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얼굴 인식의 과학
You Look Familiar Now Scientists Know Why
상세정보조회
‘얼굴인식 기술’, 어떻게 쓰느냐가 관건 – Sciencetimes
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- Summary of article content: Articles about ‘얼굴인식 기술’, 어떻게 쓰느냐가 관건 – Sciencetimes 얼굴인식 기술은 사람의 얼굴 골격을 분석한 후 3차원 측정과 열 적외선 촬영 등을 통해 얼굴 형태와 열상을 스캔하여 개인을 인식하고 식별할 수 있는 … …
- Most searched keywords: Whether you are looking for ‘얼굴인식 기술’, 어떻게 쓰느냐가 관건 – Sciencetimes 얼굴인식 기술은 사람의 얼굴 골격을 분석한 후 3차원 측정과 열 적외선 촬영 등을 통해 얼굴 형태와 열상을 스캔하여 개인을 인식하고 식별할 수 있는 … 국내외 과학기술동향, 정책, 문화 등 과기계 이슈 정보 제공. 매주 금요일 뉴스레터 발송.
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과학기술
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얼굴 인식이란 무엇입니까?
탐지는 이미지에서 얼굴을 찾는 프로세스입니다. 컴퓨터 비전을 통해 지원되는 얼굴 인식은 한 명 또는 많은 사람의 얼굴이 포함된 이미지에서 개인의 얼굴을 탐지하고 식별할 수 있습니다. 전면과 측면 얼굴 윤곽 모두에서 얼굴 데이터를 탐지할 수 있습니다.
기계는 컴퓨터 비전 을 사용하여 인간만큼, 또는 그보다 더 정확하게 이미지 속의 인물, 장소, 사물을 매우 빠르고 효율적으로 식별합니다. 컴퓨터 비전은 복잡한 인공 지능(AI) 기술을 사용하여, 이미지 데이터에서 유용한 정보를 추출, 분석, 분류 및 이해하는 프로세스를 자동화합니다. 이미지 데이터는 다음과 같은 다양한 형태를 취합니다.
그런 다음 얼굴 인식 시스템은 얼굴의 이미지를 분석합니다. 얼굴의 기하학적 구조와 얼굴 표정을 매핑하고 읽습니다. 얼굴을 다른 물체와 구분하는 데 핵심이 되는 얼굴 랜드마크를 식별합니다. 얼굴 인식 기술은 일반적으로 다음과 같은 특징을 찾습니다.
두 눈 사이의 거리
이마에서 턱까지의 거리
코와 입 사이의 거리
안와의 깊이
광대뼈의 모양
입술, 귀, 턱의 윤곽
그런 다음 시스템은 얼굴 인식 데이터를 페이스프린트라는 일련의 숫자 또는 점으로 변환합니다. 사람마다 지문과 비슷한 독특한 페이스프린트를 가지고 있습니다. 얼굴 인식에 사용되는 정보는 사람의 얼굴을 디지털로 재구성하기 위해 역으로 사용될 수도 있습니다.
인공지능과 AI를 활용한 안면 인식기술
이보다 더 흥미로운 개념은 바로 군중 속 특정 얼굴을 인식하는 ‘비협력 시스템(non-cooperative systems)’입니다. 조명과 얼굴 각도 모두가 제 각각인 상황에서 안경, 스카프, 모자를 착용했거나 심지어 움직이는 사람들을 인식해야 하죠! ‘이미저스 테크놀로지(Imagus Technology)’라는 호주 기업이 바로 이런 작업을 수행하는 군중 속 안면 인식 시스템을 개발했습니다.
안면 인식 시스템은 골격과 같은 저주파 질감(low-frequency textures)을 통해 얼굴의 통계 모델을 구성합니다. 피부의 점, 속눈썹, 주름, 눈가 잔주름과 같은 아주 높은 주파수의 특징을 이용하는 시스템도 있지만 매우 높은 품질의 이미지가 요구되죠. 사람들이 지나다니는 현실에서 움직임은 흐릿하고 카메라 각도도 변하기 때문에 저주파 정보가 훨씬 더 적합합니다!
▲ 비협력 시스템 기반의 안면 인식 기술은 조명, 카메라 각도, 움직임
모두가 제 각각인 상황에서 군중 속 특정 얼굴을 인식합니다.
[스페셜리포트]① 화장실에도 들어온 얼굴 인식 기술, 어디까지 갈까?
[편집자주] 스마트폰이 없이 살았던 적이 있었을까, 하는 생각이 문득 들 때가 있다. 생각해보면, 세상에 나온 지 10년을 갓 넘었다. 기술이 세상을 바꿔왔듯, 인공지능으로 인한 변화는 여기저기서 많이 감지된다. 알파고나 GPT-3까지 가지 않아도 얼마든지 활용되고 있는 AI 기술들이 많다. 이번 기획에서는 사회적인 이슈로 주목받기도 하지만, 새로운 일상을 제시하는 우리 곁의 AI 기술을 함께 들여다보기로 하자.(사진=셔터스톡, 편집=임채린 기자)
21세기 가장 성공한 기술 사례를 꼽으라면 단연 스마트폰을 빼놓을 수 없다. 세대를 막론하고 이제 생활필수품 지위에 가까워진 스마트폰에 필수 탑재된 AI 기술이 있다. 얼굴 인식이 그 주인공이다.
스마트폰에서는 보안을 위해 잠금화면 서비스를 제공한다. 스마트폰을 열어 사용하려면 이 잠금화면을 푸는 비밀번호를 입력해야 한다. 최근 촉망받는 비밀번호는 바로 우리 얼굴이다.
애플의 ‘페이스 ID’를 대표적인 예시로 들 수 있겠다. 이외 대부분 안드로이드 폰에서도 얼굴 인식 기능을 기본 탑재하고 있다.
스마트폰 보안 이외에도 신원확인이 필요한 분야는 수두룩하다. 현재 신원확인이 필요한 거의 모든 분야에서 AI 얼굴 인식을 사용 중이거나 도입할 계획을 세우고 있다고 해도 과언이 아니다.
얼굴 인식 기술이 최근 급부상한 계기는 코로나19 유행이다. 감염 우려로 신체 접촉을 최소화하는 상황에서 얼굴 인식을 통한 신원인증은 비대면 시대 대안으로 떠올랐다.
다른 생체 인식 방식에 비해 여러 경쟁력을 갖춘 것 또한 비결로 꼽을 수 있다. 얼굴 인식 AI는 홍채 인식이나 정맥 인식에 비해 고가 기기가 아닌 기본 사양 카메라만으로 사용할 수 있다.
지문 인식은 얼굴 인식에 비해 인식 오류가 현저하게 높다. 지문 인식 오차율은 5만분의 1인데 비해 얼굴 인식 오차율은 100만분의 1 수준이다. 홍채 인식 기술은 안면 인식보다 속도가 느리다.
얼굴 인식 시장은 앞으로도 계속 성장세를 보일 전망이다. 시장조사기관 마켓앤마케츠에 따르면 글로벌 얼굴 인식 시장은 연평균 17.2% 성장해 2025년 85억7500만달러(한화 약 9조9000억원)에 달할 예정이다. 2020년 얼굴 인식 시장 규모는 38억7200만달러(약 4조5000억원)다.
◆은행, 공항은 물론 게임, 화장실까지…신원 인증 필요한 곳 어디든 적용
스마트폰 이외 근래 다양한 얼굴 인식 적용 사례들이 등장했다. 중국 최대 게임업체 텐센트는 지난 7월 미성년자가 야간에 게임하는 것을 막기 위한 얼굴 인식 기술을 중국 전역에 제공한다고 밝혔다.
텐센트는 2019년부터 해당 기술을 베이징과 선전에 보급했는데 지난달부터 이를 전국 범위로 확대하는 것이다.
중국에서도 한국과 마찬가지로 게임 분야에 청소년 셧다운제가 있다. 미성년자가 밤 10시부터 아침 8시까지 게임 접속을 하지 못하게 막아 게임 중독을 예방하기 위한 제도다. 얼굴 인식 기술을 사용할 시 성인 신분으로 로그인한 미성년자까지 알아낼 수 있다.
비교적 최근은 아니지만 기발한 사례로 얼굴 인식 기술이 탑재된 휴지 기계를 꼽을 수 있다. 2017년 베이징 공원에서는 휴지 절도와 남용을 막기 위해 화장실에 해당 기기를 도입했다.
베이징 공원에 설치된 얼굴 인식 휴지 기계 모습(사진=뉴욕타임스)
사용자가 바닥에 표시된 구역에 서서 기계의 카메라를 응시하면 얼굴을 인식해 3초 내에 휴지를 제공하는 식이다. 휴지는 1인당 1회, 절취선 6칸 정도 길이인 60cm씩만 제공된다. 추가로 휴지를 사용하려면 9분을 더 기다려야 한다.
코로나19 유행으로 급부상 중인 무인 매장에도 얼굴 인식 기술은 필수다. 특히 술, 담배와 같은 미성년자 판매 불가 상품 구입 시 신원 확인에 유용하다.
현금, 신용카드를 넘어 얼굴만 있어도 결제가 가능한 매장도 있다. 알리바바와 GS25의 무인 편의점 매장에서는 사전에 정보를 등록하면 상품 구매 시 얼굴 인식 결제가 가능하다. 신한카드에서도 작년 4월부터 얼굴인식 결제 서비스인 ‘신한 페이스 페이(Face Pay)’를 제공 중이다.
얼굴 인식 계산 서비스를 도입한 GS 을지스마트점 모습(사진=GS리테일)
은행 업무는 디지털 전환으로 서비스 이용이 대폭 편리해진 분야다. 간단한 잔고 확인이나 송금 작업으로 은행을 방문하는 사람은 이제 찾아보기 힘들다. 반면 보다 철저한 신원 확인이 필요한 계좌 개설이나 대출 업무를 위해서는 여전히 점심시간에 번호표를 뽑고 한참을 기다려야 했다.
이러한 고충도 곧 옛날 일이 될 것으로 보인다. BNK부산은행은 오는 10월 얼굴 인식 기술을 활용한 비대면 실명 확인 서비스를 도입하기로 했다. 대구은행은 내년 4월부터 은행 창구에서 얼굴 인식을 통해 신분증 없이 신원을 확인하는 시스템을 적용할 예정이다.
교육 분야, 정확히는 시험에서도 얼굴 인식을 통한 신원 확인이 이미 이뤄지고 있다. 2020년 6월부터 토익스피킹 시험장에서는 신분 확인 시 네이버 얼굴 인식 기술을 사용 중이다.
응시생은 시험 시작 전 각 컴퓨터에 설치된 웹캠으로 얼굴을 촬영하기만 하면 된다. 생년월일, 수험번호 등 별도의 인증 정보를 입력할 필요가 없어 신속한 시험 체크인이 가능하다.
신원 확인이 중요한 장소로 공항을 빼놓을 수 없다. 일본 나리타, 하네다 공항에서는 지난 7월부터 얼굴 인식으로 보안 검색대를 통과할 수 있다. 체크인 시 사진을 찍으면 이후 보안 검색대나 탑승구, 수하물 체크 등에서 여권이나 항공권 없이 얼굴로만 신원을 증명할 수 있다. 이 때 수집한 여행객 사진은 24시간 내 삭제한다.
일본항공이 국제선에 얼굴 인증 탑승 수속 시스템을 도입했다(사진=일본항공)
우리나라 인천공항에서는 출국 서비스에 얼굴 인식 기술을 도입하는 것을 검토 중이다. 출국 수속 시 승객의 신분증과 여권, 항공권을 확인하는 절차를 얼굴 인식 하나로 간소화하는 내용이다.
◆셀카 필수품 스노우도 얼굴 인식 없이 안 돼…스노우 전용 아이돌 등장
신원 확인과 같이 엄격하게 진행해야 하는 업무 이외 엔터테인먼트 분야에서도 얼굴 인식 기술을 사용하는 사례가 많다. 대표적인 서비스는 네이버 자회사 스노우 카메라 서비스다.
스노우에서는 AI로 눈, 코, 입 등 얼굴 구조를 인식한 후 여기에 맞춰 이미지를 덧씌우는 AR 셀카 서비스로 유명하다. 눈 크기를 키우고 얼굴형을 갸름하게 만드는 것과 같은 사진 보정 서비스까지 가능하다. 모 개그 그룹은 해당 기술로 자신들의 모습을 과도하게 보정해 웃음을 주는 콘텐츠를 만들어 인기를 끌고 있다.
스노우가 만든 아이돌 ‘매드몬스터’의 뮤직비디오(영상=빵송국)
코로나19로 오프라인 쇼핑이 어려워지면서 뷰티 업계에서는 온라인에서 화장품을 테스트할 수 있는 서비스를 마련했다.
에스티로더(Estee Lauder)는 올해 6월 가상으로 화장을 해보고 어울리는 화장품을 찾을 수 있는 AR 플랫폼 ‘버추얼 트라이 온(Virtual Try On, VTO)’을 공개했다. 제품 선택 후 라이브 카메라를 실행하거나 사용자 사진을 업로드하면 해당 제품으로 메이크업한 사용자 모습을 확인할 수 있다.
◆얼굴 인식 기술, 어떤 원리로 가능할까…마스크 낀 얼굴은 어떻게?
얼굴 인식 기술은 크게 ▲얼굴 찾기 ▲얼굴 특징 찾기라는 2가지 과정을 거친다. 얼굴 찾기는 영상이나 이미지 내에서 어떤 영역이 얼굴에 해당하는지 판별하는 것이다.
얼굴 영역 검출을 컴퓨터 알고리즘으로 구현하려면 영상 내 서로 다른 크기의 얼굴, 조명 등의 영향을 고려하고 연산량을 줄이는 노력이 필요한데 딥러닝 기술이 발전하면서 이러한 한계들이 대폭 개선됐다.
먼저 카메라에 입력된 데이터를 컬러에서 흑백으로 변환한다. 사진의 명암 정보를 사용하기 위해서다. 컬러 사진의 경우 이미지는 RGB(빨강, 초록, 파랑)인 3개의 채널로 표시되지만, 흑백 이미지는 한 층의 채널로 표현 가능하다.
흑백 이미지 픽셀을 확대해보면 인접한 픽셀의 명암 차이로 층이 보인다. 밝은 픽셀에서 어두운 픽셀 방향으로 조합한 그래디언트 패턴(Gradient Pattern)을 이용하면 컴퓨터가 데이터에서 얼굴을 특정해 낼 수 있게 된다.
얼굴 찾기에 활용되는 딥러닝 기법은 MTCNN(Multi-task cascaded CNN), Mobilenet-SSD, YOLO-Face가 대표적이다.
얼굴 인식 기술 핵심은 얼굴 특징을 추출하는 과정에 달려있다고 볼 수 있다. 개개인의 고유한 얼굴 특징을 식별하기 위해 눈, 코, 입, 얼굴 선, 눈썹 등 사람의 얼굴 특징을 구분할 수 있는 기준점을 찾는다.
최근 널리 사용되는 2차원 얼굴인식은 입력된 영상에서 자동으로 얼굴 부위를 추출한 뒤 얼굴에 100여개의 점을 찍어 점들 사이의 거리, 위치, 크기 등 특징점을 분석한다.
반면 2차원 방식은 모자나 안경 등 액세서리를 착용하거나, 조명이 어둡거나, 정면이 아닌 옆모습이거나, 표정 변화가 심한 경우에는 같은 사람으로 인식하지 못한다는 한계가 있다.
적외선과 같은 3차원 센서를 활용하는 3차원 얼굴인식은 이러한 2차원 기술 단점을 보완한다. 특징점 간의 거리를 계산하는 것을 넘어 눈구멍, 코, 턱의 윤곽 등 얼굴 표면의 독특한 특징 자체를 그대로 인식하기 때문이다.
3차원 얼굴 인식 기법은 ▲입체구조광(Structured Light, SL) 기술 ▲비행시간측정(Time of Flight, ToF) 방식 크게 2가지다.
SL 방식은 직선이나 격자무늬와 같은 특정한 패턴의 레이저를 얼굴에 쏜 뒤, 얼굴 표면의 모양에 따라 패턴이 변형된 정도를 분석한다.
SL보다 한 단계 더 발전한 기술로 평가받는 ToF 방식은 레이저가 촬영 대상 표면에 닿았다가 반사돼 돌아오는 시간을 측정한 뒤, 이미지 센서가 찍은 사진과 합성해 결과를 도출해낸다. SL 방식과 달리 멀리 떨어져 있는 대상도 인식이 가능하다.
현재 애플 페이스ID가 사용 중인 기술은 SL이며, 향후 ToF을 탑재할 계획이다.
ToF 탑재 이전 최근 페이스ID는 중요한 업데이트를 진행했다. 지난 5월부터 마스크를 쓴 상태에서도 얼굴 인식이 가능해진 것.
일본 기업 NEC도 올해 초 마스크를 착용한 상태에서 얼굴을 식별하는 얼굴 인식 시스템을 공개했다. 마스크에 가려지지 않는 눈 부위를 집중적으로 확인해 1초만에 99.9% 정확도로 얼굴 인식이 가능하다는 것이 업체 설명이다.
마스크를 낀 얼굴 인식이 가능한 것은 얼굴 복원 기술 덕분이다. 얼굴 복원 기술은 얼굴 부분에 훼손이나 왜곡이 생겼을 때 이를 복원하기 위해 사용하는 기술이다.
마스크 이외에도 안경이나 모자로 얼굴 일부가 가려지거나 어두운 장소, 먼 거리와 같은 환경에서 얼굴 인식을 가능하게 한다.
주로 오토인코더(Autoencoder), 변이형 오토인코더(VAE, Variational Autoencoder), 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network)과 같은 딥러닝 기법이 여기에 사용된다.
AI타임스 박성은 기자 [email protected]
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