[CCTV뉴스=최진영 기자] 2000년대 후반 스마트폰의 보급과 함께 많은 사람들이 ‘연예인 닮은꼴 찾기’ 애플리케이션에 열광했다. 기자도 해당 앱을 사용한 바 있다. 앱은 변덕이 심해 원빈이라고 하다가 금방 돌아서서 오징어를 만들기도 했다.
사실 앱에게는 잘못이 없다. 사진은 빛의 예술이라고 하지 않던가. 빛에 따라 변하는 얼굴사진이 원인이다. 빛이 매우 강하게 내리쬐면 사람의 눈으로도 타인을 알아보지 못하는 경우가 생긴다.
사람의 눈으로도 못 하는 일을 앱이 해낼 리 만무하다. 하지만 생체인증 기술을 가진 기업들은 얼굴인식을 통한 인증체계를 완벽히 구현하기 위해 끝없이 시도하고 있다.
□ IR 영상을 기반으로 한 얼굴인식
얼굴은 걷는 동작, 목소리, 키와 같은 요소보다 개인 간 차이를 발견하기 쉽다. 때문에 개인을 구별하는 가장 단순하고 쉬운 방법이다.
얼굴에는 눈, 코, 입 등 다양한 특징 정보가 담겨 있고 동일한 사람은 찾을 수 없다. 이런 이유로 얼굴은 이용한 인식 기술은 항상 주목을 받아왔다. 특별한 접촉이나 행동 없이 비교적 쉽고 자연스럽게 인증에 사용할 수 있다는 장점도 있다.
사람과 달리 얼굴을 구분하는 것은 기계 입장에서 매우 까다로운 작업이고 기술이 빠르게 발전하는 현재도 녹록치 않다. 컴퓨터 비전 분야에서 얼굴인식은 2D 영상부터 시작됐다.
즉 사진을 분석하는 셈이다. 얼짱포즈가 따로 존재하는 것처럼 사진은 조명, 포즈, 표정 등에 큰 변화를 가진다. 때문에 2D 얼굴인식은 지문인식 초기 깨끗하게 씻은 엄지손가락을 치켜세워 조심스레 밀어 사용하던 것처럼 편의성도 정확도도 떨어졌다.
이에 대한 대안으로 2000년대 중반부터 얼굴 인식 기술에는 주로 IR(적외선)기술이 고려됐고 적용돼 왔다.
이상윤 연세대학교 전기전자공학부 교수에 따르면 IR 영상은 얼굴 인식이 갖는 비접촉, 원거리 인식이라는 장점을 유지하면서, 비주얼 영상 기반 얼굴인식이 갖는 문제점을 근본적으로 해소할 수 있다는 장점이 있다.
조명의 변화에도 큰 영향을 받지 않는다. IR 카메라는 물체로부터 발산되는 700nm에서 1mm 사이의 파장을 갖는 적외선을 취득해 영상화한다. 근본적으로 외부 조명 변화에 영향을 받지 않는다.
또한 이 교수는 빛이 없는 상황에서도 인식이 가능하다고 강조했다. 이는 사람들이 어둠속에 있는 것이 원빈인지 오징어인지 인지 못해도 기계가 대신해줄 수 있을 것으로 보인다.
비주얼 영상은 얼굴에서 반사된 빛을 감지하기 때문에 표정의 변화에 따라 많은 영향을 받는 반면, 얼굴에서 발산되는 적외선은 피부 밑 혈관에서 나오기 때문에 IR 영상은 표정의 변화에도 상대적으로 강인한 성능을 보인다.
□ “자세히 보아야 안다” 알고리즘에 대한 고민
얼굴 인식은 많은 장점이 있지만 ‘위조 얼굴’ 인증에 대한 우려도 크다. 얼굴은 인쇄된 종이나 LCD 화면으로 지문보다 쉽게 복제가 이뤄질 가능성이 있다.
이런 문제를 극복하기 위해 많은 시도가 있었으나 안면 열상, 얼굴 정맥, 3차원 깊이 정보를 사용하는 하드웨어에 의존하는 방식이 주를 이뤘다. 고가의 하드웨어에 대한 수요가 적어 시장은 확장되기 힘든 상황이다.
생체인증기술 관련 대표 기업인 슈프리마의 경우 ‘위조 얼굴 인식’에 듀얼 카메라 시스템이 실제 이미지와 IR 이미지를 캡처해 향상된 이미지 분석 기술은 물론 지능형 학습 기반을 이용해 분석한다.
슈프리마는 얼굴 인식 시스템의 가장 큰 걸림돌은 조명의 변화였다. 조명의 변화는 얼굴 인식 시스템을 무용지물로 만든다.
그간 ▲조명보정 ▲이미지 전처리 ▲조명의 불변 특징 추출 ▲얼굴과 조명 모델링 추출 등 다양한 얼굴 인식 알고리즘을 만들어봤지만 얼굴 변화를 완전히 해결할 수 없었다.
우선 슈프리마는 IR 조명 기술을 통해 많은 부분을 극복했다. 얼굴의 다양한 특징에 따라 이미지를 분석하고 조명 세기를 조절해 또렷한 얼굴 이미지를 얻을 수 있도록 IR 조명 기술을 발전시켜 왔다.
그리고 다시 절치부심한 부분이 알고리즘이다. 이는 슈프리마의 ‘FaceStation’ 단말기를 통해 드러난다. 현재 두 번째 모델까지 나온 FaceStation은 출입통제, 근태, PC보안 분야 등에서 쓰인다.
FaceStation의 ‘스마트 얼굴 등록’ 기술을 보면 오인식률과 편의성을 한 번에 챙기려는 슈프리마의 의도를 엿볼 수 있다.
이 기술은 자세히 보고, 오래 봐야 아름답다는 시 구절로 설명된다. 기존의 얼굴 인식 시스템은 정면 얼굴만 사용하기 때문에 얼굴을 올바르게 등록하기 위해 사용자가 얼굴 각도를 움직이는 동작이 필요하다.
동일한 사람의 얼굴이 각도나 표정에 따라 다른 사람의 얼굴보다 더 큰 차이점을 갖기 된다는 사실을 이미 잘 알려져 있다. 이는 오인식률(타인 수락률)뿐만 아니라 오거부율(본인 거부율)도 크게 증가시켜 얼굴 인식 시스템의 신뢰를 떨어트리는 원인이 된다.
슈프리마의 스마트 얼굴 등록 기술 알고리즘은 각각의 얼굴 각도에서 눈, 코, 입 등의 얼굴 정보를 포함한 템플릿을 자동으로 추출하고 정면 얼굴 템플릿과의 관계를 이용해 얼굴 변화 효과를 계산하는데 사용한다. 얼굴 속 눈, 코, 입 등의 특징을 자세히 보고 오랫동안 계산해 사용자를 알아보는 시스템이다.
높은 인식률이 높은 보안수준을 담보한다는 생각에서 출발한 것으로 보인다. FaceStation은 위조 얼굴이나 사진 등을 판별할 수 있다.
FaceStation의 다중 얼굴 템플릿 기능은 홍채나 지문과 같은 다른 바이오메트릭스 정보에 비해 얼굴인식은 공개적인 기술이라는 점을 강화했다.
사람의 얼굴은 각도와 표정에 따라 다양하게 바뀌는 문제가 있다. 일반적으로 안경을 쓴 얼굴을 인식하는 문제가 잘 알려져 있다. 수염이 자라는 것도 하나의 걸림돌이다.
다중 얼굴 템플릿은 사용자가 최대 5개의 얼굴을 등록할 수 있는 기능이다. 생체인증의 경우 인증 폭을 느슨하게 할 경우 유사한 대상 혹은 타인이 인증을 통과할 수 있는 가능성이 있다. 다중 얼굴 템플릿은 이를 역이용해 허용되는 유사치를 미리 설정해놓는 형태로 인증 폭을 빡빡하게 설정해 보안수준을 크게 높이고 사용자의 불편함은 줄였다.
