◇얼굴 검출→특징 포착→데이터베이스 비교

얼굴 인식 기술은 카메라로 촬영한 형체에서 얼굴을 찾는 얼굴 검출에서 시작한다. 다음으로 얼굴 특징점을 찾는다. 눈 끝, 코, 입꼬리 등 얼굴에서 100여 개 특징점을 찾고 이를 통해 이목구비 모양과 크기, 오른쪽 눈과 왼쪽 눈, 눈과 눈썹, 코와 입 사이 거리 등 특징을 뽑아 전자식 데이터로 변환한다. 이 데이터를 데이터베이스에 저장한 사진의 얼굴 특이점과 일치하면 동일 인물로 판단하고 본인임을 인증한다. 다만 얼굴 인식 방식은 조명, 얼굴각도, 표정, 액세서리 등이 변화하면 제대로 인증되지 않는 단점이 있다. 얼굴 인식 기술 기업들이 외부 환경의 영향을 받지 않고 얼굴을 알아보는 기능을 개발하는 것도 이 때문이다.

보안업체 에스원은 AI의 딥러닝 기술로 이런 단점을 극복하고 있다. 얼굴각도의 경우, AI에 축적된 사람 얼굴의 정면, 측면 데이터를 입력하고 스스로 학습하도록 한다. 이를 통해 AI는 영상에 측면 얼굴이 촬영되더라도 정면 얼굴을 유추해낼 수 있게 된다. 한국인터넷진흥원(KISA)의 인증 결과에 따르면 에스원의 얼굴 인식 알고리즘은 조명, 얼굴각도, 표정, 액세서리 등의 변화에도 인증률이 99.9%였다. 특히 조명, 얼굴각도는 오인증률이 0%였다. 얼굴 인식 기술이 일상생활에서 무리 없이 사용될 수준에 올랐다는 뜻이다.

또 등록된 사람을 인증할 때마다 이목구비의 미세한 변화를 학습하는 AI 기능이 있다. 에스원 융합보안연구소 이동성 그룹장은 "100만 장 사진을 보고 학습한 딥 러닝 기술을 이용해 환경의 변화가 있더라도 AI가 정확하게 인지할 수 있도록 개발했다"며 "얼굴의 일시적인 부기(浮氣)나 이마에 주름이 생겨도 얼굴 속 특징을 찾아내기 때문에 성형수술이나 사고로 얼굴 전체가 바뀌지 않는 한 얼굴을 알아볼 수 있도록 제작됐다"고 말했다.

◇다양하게 진화하는 얼굴 인식 기술

현재 얼굴 인식 기술은 카메라 1대나 건물에 설치한 스피드게이트에만 적용이 가능하다. 그러나 앞으로는 대규모 시설 전체, 나아가서는 도시 전체 CCTV에도 적용될 수 있다. 이런 기술을 실현한다면 실종 어린이를 사진 1장으로 찾을 수 있고, 범죄자나 테러분자를 추적하는 것도 얼굴 찍힌 사진 1장으로 가능해진다. 또 사업장 내에 설치한 다수 CCTV 영상데이터와 각종 센서 정보를 분석해 발생 가능한 사고를 예측해 알려주는 것까지 가능해질 전망이다.

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http://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2017/05/16/2017051600078.html#csidxc8eb4c2cff8fa5c9b86008ba8d8dbfe