얼굴인식 카메라, 몇 명까지 인식 가능할까?

2017.05.10 20:10

얼굴인식 카메라 전용 어플을 켜고 셀카 모드를 실행한다. 그런 다음 가장 마음에 드는 얼굴인식 필터를 고른다. 주로 입에서 무지개가 나오거나 꽃잎이 흩날리는 영상 필터나, 이목구비 주변으로 못생김을 감춰주는 강아지 귀, 고양이 수염 등이 대표적이다. 그런 다음 프레임 안에서 얼굴을 움직여 ‘얼굴 인식’이 될 때까지 기다린다. 조명과 각도를 조절해 오늘의 셀카 완성! ‘

 

그리고 한 마디를 뱉는다. ‘하~, 토끼 귀가 다 했다.’

  

얼굴인식필터없는 셀카는 상상하기 어려운 건 나뿐인가. - 스노우 카메라 유트브 채널 화면 캡처 제공
얼굴인식필터없는 셀카는 상상하기 어려운 건 나뿐인가. - 스노우 카메라 유트브 채널 화면 캡처 제공

이젠 강아지 귀 없는 셀카는 상상도 하기 어렵습니다. 한해 두해가 지나면서 (그.나.마.) 봐줄만했던 피부마저도 빛을 잃어 셀카 자신감이 급격히 하락하던 찰나, 떨어진 외모자신감을 그나마 ‘귀여움(!)’으로 극복할 수 있는 얼굴인식 기술을 활용한 다양한 카메라 애플리케이션(이하 어플)이 등장해 작은 위로를 안겨주었습니다. 

 

그런데 이런 카메라 어플의 단점이 하나 있습니다. 사진 프레임 안으로 등장하는 사람이 많아질수록 동시에 강아지 귀를 달고 사진을 찍기 어려워진다는 점입니다. 특히 이목구비가 아직 뚜렷하지 않은 어린 아들들과 사진을 찍으려면, 첫째 강아지가 완성되면 둘째 강아지는 사라지고, 첫째 둘째 강아지가 완성되면 엄마 개(엄마니까 개)가 사라지는 일을 종종 경험합니다.

 

그래도 어른들은 조금 다르겠지요. 대부분의 성인들은 2~3명은 전혀 문제가 없고, 5~7명도 가까스로 통과, 셀카봉을 활용하면 10명 내외의 인원도 가능합니다. 그런데 혹시 이런 얼굴인식 카메라로 100명, 200명, …, 1000명 단체도 모두 강아지 귀를 단 사진을 찍을 수 있을까요?

 

● 얼굴인식필터는 생활 속 대표적인 컴퓨터 비전 기술

 

사실 이렇게 사진을 찍을 때, 어플이 자동으로 눈, 코, 입을 인식해 그 주변에 재미있는 요소를 만들어 주는 건 컴퓨터 비전 기술 덕분입니다. 컴퓨터 비전 기술이란, 쉽게 말하면 컴퓨터에게 ‘눈’을 달아주는 기술입니다. 다시 말해 기계(대표적으로 컴퓨터, 스마트 기기 등)의 시각을 연구하는 분야로, 사람이 무언가를 보고, 인식하고, 인식한 정보로 어떤 일을 기계가 수행할 수 있도록 돕는 인공지능 분야의 한 기술입니다.

 

물론 전문적으로 파고 들면 컴퓨터 비전 관련 알고리즘은 물론, 복잡한 수학과 통계학 관련 지식, 프로그래밍과 컴퓨터 공학 기술 지식, 영상 처리 기술 등 다양한 분야의 지식이 필요한 분야겠지요. 하지만 요즘은 건물 지하 주차장의 자동 번호 인식 장치라던가, 스마트폰 홍채 인식 기술, 앞서 이야기했던 얼굴인식 카메라와 같이 우리 생활 곳곳에서 만날 수 있는 기술입니다.

 

지난 7월 30일 한국은행과 금융결제원이 공동개최한 ‘금융분야 바이오인증 활성화 방안 세미나’에서 보안기술업체인 아이렌스의 관계자가 홍채인증을 활용한 결제 서비스를 시연하고 있다. - 송경은 제공
지난해 7월 30일 한국은행과 금융결제원이 공동개최한 ‘금융분야 바이오인증 활성화 방안 세미나’에서 보안기술업체인 아이렌스의 관계자가 홍채인증을 활용한 결제 서비스를 시연하고 있다. - 송경은 제공

 

● 배경요소를 활용해 얼굴인식 확률 높여

 

그런데 최근 이와 관련된 재미있는 연구 결과가 나왔습니다. 아래 사진과 같이 인원이 100명 이상 찍힌 단체사진에서도 아주 작은 크기로 사진을 찍힌 사람의 얼굴까지 인식할 수 있는 기술을 개발했다는 것입니다.

 

연구팀은 단체사진에서 흐릿하고 아주 크기가 작은 얼굴까지도 얼굴인식 확률을 높이는 새로운 기술을 개발했다. 오른쪽 끝 가로 막대가 얼굴일 확률을 나타낸다. 노란색이 100%, 파란색이 0%. - Carnegie Mellon University 제공
연구팀은 단체사진에서 흐릿하고 아주 크기가 작은 얼굴까지도 얼굴인식 확률을 높이는 새로운 기술을 개발했다. 오른쪽 끝 가로 막대가 얼굴일 확률을 나타낸다. 노란색이 100%, 파란색이 0%. - Carnegie Mellon University 제공

 

데바 라마난 미국 카네기멜론대 로봇공학과 교수와 페이윤 후 박사과정 연구원은 얼굴인식 오류확률을 2배 이상 줄이고, 기존 29.64%였던 인식률을 81%까지 끌어올릴 수 있는 새로운 기술을 정리해 논문으로 발표했습니다.

 

사실 고해상도의 크게 찍힌 얼굴은 기존의 기술만으로도 거의 인식률이 90% 이상이지만, 아웃포커싱돼 불투명하게 처리된 사진이나 아주 멀리 작게 찍힌 사람(예를 들어 야구장 관중석과 같은) 등은 인식하기가 어려웠습니다.

 

이번 연구를 주도한 후 연구원은 “우리는 얼굴 부분 이외의 배경의 역할에 크게 집중했고, 사진의 해상도나 얼굴인식 영역 크기에 따라 얼굴인식의 범위나 그 범위 내의 얼굴과 배경의 비율을 어떻게 달리해야하는지 구체적인 결론을 이끌어냈다”고 설명했습니다.

 

물론 사진에서 얼굴을 찾을 때 배경을 활용하는 기술이 새로운 기술은 아닙니다. 하지만 그동안 배경의 다양한 요소를 제어하고 그 속에서 얼굴을 찾는 시스템을 설계하기가 쉽자 않아 연구자들이 꺼려하고 있었습니다. 그러나 연구팀은 사진의 해상도나 사진 속 얼굴의 크기에 따라, 배경의 범위를 어떻게 달리했을 때의 인식률이 높아지는지를 실험했습니다. 그 결과 가설과 일치하게, 사진 속 얼굴의 크기가 작을수록 배경이 존재해야 얼굴인식 확률이 높아지는 것으로 나타났습니다. 연구팀 논문에 따르면 3D 얼굴 인식도 가능하므로, 사람의 주변에서 배경을 따르다 보면 얼굴에서 가장 높은 코 부분 등을 찾아낼 수 있다는 이야기 입니다.   

 

사람의 얼굴이 작게 나온 사진일수록 오히려 배경이 있어야 인식률이 더 높게 나타났다. - Carnegie Mellon University 제공
사람의 얼굴이 작게 나온 사진(XS)일수록 오히려 배경이 있어야 인식률이 더 높게(연두색-배경없음, 노란색-배경있음) 나타났다. - Carnegie Mellon University 제공

 

또, 연구팀은 얼굴인식 영역의 크기에 따라 해상도를 몇 배로 조절해야 인식률이 높아지는지도 밝혀냈습니다. 사진 속에 찍힌 얼굴의 크기에 따라 얼굴인식 영역의 크기가 달라집니다. 그런데 같은 조건에서 얼굴인식 영역(주로 노란 상자)의 세로 높이가 140px(픽셀) 이상일 때에는 해상도를 0.5배로 줄이고, 140px에서 40px 사이라면 해상도는 원본 그대로(1배), 만약 세로 높이가 40px 이하라면 해상도를 2배로 늘려야 가장 높은 인식률을 보이는 것으로 나타났습니다.(아래 그래프 참조)

 

사진에서 얼굴인식 영역의 크기가 얼마냐에 따라 알맞게 사진의 해상도를 조절해야 인식률을 높일 수 있다. - Carnegie Mellon University 제공
사진에서 얼굴인식 영역의 크기가 얼마냐에 따라 알맞게 사진의 해상도를 조절해야 인식률을 높일 수 있다. - Carnegie Mellon University 제공

● 사진 속 세밀한 얼굴인식 기술이 필요한 이유는?

 

사실 컴퓨터 비전 기술은 1990년대 테러와 같은 보안 이슈에서 ‘얼굴인식 기술’에 대한 필요가 인식되면서 발전하기 시작했습니다. 그런데 인공지능, 사물인터넷, 5G와 같은 통신 기술, 무인자동차와 같은 새로운 기술들이 발전하면서, 이 기술이 더욱 주목받게 된 것입니다. 얼굴인식 기술이 세밀하고 정교해질수록 개인 차원의 보안은 물론, 국가 차원의 보안도 강화될 수 있으니까요.

 

예를 들어 누군가 주차된 차에 심한 문콕(양옆에 주차한 차가 조심하지 않고 문을 세게 열어 차에 흠집이 생기는 경우)을 했을 때도, 이젠 블랙박스가 차량 주의의 움직임만으로도 스스로 이상함을 감지해 해당 영상을 특별히 따로 촬영하고 관리해 놓을 수 있게 된다는 이야기입니다.

 

우스갯 소리로 얼굴인식 카메라 어플로 몇 명까지 강아지 귀를 달 수 있을까 의구심을 품었지만, 얼굴인식 기술이 발전하면 우리의 안전에도 도움이 될 것으로 보입니다.  

  

 

 

    

 

 

 

 

 

 

 

  

 

  

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