연 재 순 서
1. CCTV 영상에서의 얼굴 검출 기술 소개
2. CCTV 영상에서의 얼굴 인식 기술 소개
3. CCTV 영상에서의 고성능 얼굴 인식엔진 설계 및 구현
4. 상용 얼굴인식 기술의 성능 분석
5. 얼굴인식 기술의 상용화 동향
김진호 경일대학교 전자공학과 교수
anyface2009@gmail.com
－1986.02 경북대학교 전자공학과(공학사)
－1988.02 경북대학교 전자공학과(공학석사)
－1992.02 경북대학교 전자공학과(공학박사)
－1992.03 ~ 현재 경일대학교 전자공학과 교수
1. 서론
지문 인식, 얼굴 인식, 정맥 인식 그리고 홍채 인식 등의 다양한 생체인식 기술들 중에서 얼굴 인식 기술은 비접촉식 인식 방식으로서 거부감이나 불편함이 없고 데이터 수집의 용이성 및 보편성 등에 대한 장점을 지니고 있어서 고성능의 인식 능력을 갖는 상용 제품에 대한 시장의 기대치가 매우 높은 것이 현실이다.
하지만 얼굴 인식 분야에서는 기술적인 완성도가 매우 높은 지문 인식 분야와는 다르게 여전히 시장에서 만족할만한 수준으로 인식률을 높이기 위한 연구들이 지속적으로 이뤄지고 있다. 본고에서는 현재까지 개발된 얼굴 인식 기술 수준으로 시장에 소개된 얼굴 인식 솔루션들의 상용화 동향에 대해 소개한다.
2. 얼굴 인식 기술 시장 현황
국제바이오인식협회(IBG) 리포트에 의하면 [그림 1]에서 보인 것처럼 전세계 바이오인식 시장의 규모가 2010년도 43억달러에서 2014년도에 93억달러로 4년만에 2배 이상 증가될 것으로 예상되고 있다.
[그림 1] 국제 생체인식 시장의 증가 추이
또한 2009년도 국제 생체인식 시장에 발표된 각종 생체 인식 기술들 중에서 얼굴 인식 기술의 점유율이 [그림 2]와 같이 11.4%를 차지했지만 이후 얼굴 인식 기술의 점유율이 계속 증가하는 추세에 있다는 보고서들이 지속적으로 발표되고 있다.
[그림 2] 국제 생체인식 시장에서 얼굴 인식 기술 점유율
특히 국제 얼굴 인식 시장의 규모는 [그림 3]과 같이 연평균 29.5%의 성장률을 유지해 2014년도에는 14억달러 규모의 시장을 형성할 것으로 전망되고 있다.
[그림 3] 국제 얼굴 인식 시장의 메출 규모 변화 추이
2010년도 지식정보보안산업협회(KISIA)가 발표한 '2009년 국내 지식정보보안산업 시장·동향조사'에 따르면 국내 생체인식 제품의 2009년 매출액은 733억원으로 2008년 매출액(591억원) 보다 23.9%(141억원) 증가되었으며 2014년에는 1360억원으로 매출액이 증가될 것으로 전망됐다.
기술적인측면에서 국제 얼굴 인식 시장은 몇몇 기술 선도 기업들에 의해 주도되고 있다.
국제적으로 독일의 코그니텍(Cognitech), 일본의 NEC 및 미국의 L-1 등이 시장을 주도하고 있으며 최근에는 룩산드 및 뉴로테크놀러지 등이 고성능의 얼굴 검출 및 인식 기술을 바탕으로 한 상용 제품들을 출시하고 있다.
얼굴 인식 시장 진출 기업들의 특징은 얼굴 인식 원천 기술인 얼굴 인식 알고리즘 및 소프트웨어 개발 능력을 보유하고 있는 얼굴 인식 엔진개발 회사와 얼굴 인식 엔진을 이용한 응용 제품 생산에 중점을 둔 회사 그리고 얼굴 인식 관련 종합 솔루션을 제공하는 회사 등으로 구분될 수 있다.
특히 국제적으로 시장을 주도하고 있는 기업들은 얼굴 인식 엔진 개발, 응용제품 생산 그리고 통합 솔루션까지 제공하는 종합적인 비즈니스를 수행하고 있다.
국내 얼굴 인식 관련 제품을 출시하고 있는 퍼스텍, 슈프리마, 미래인식 그리고 한국인식산업 등 여러 회사들도 국제적인 수준의 자체 얼굴 인식 엔진을 확보하기 위한 기술 개발 노력을 지속적으로 수행하고 있는 것으로 알려졌다.
얼굴 인식 시장에 소개되는 기술들은 얼굴 영상 데이터의 수집 및 활용 등에 대한 국제적인 생체인식 제품 표준화 동향과 밀접하게 연계돼 있다. 생체인식기술 국제표준화기구로 2002년도에 설립된 ISO·IEC JTC1 SC37에서는 전자여권을 포함한 스마트 ID관련 바이오 인증 및 개인 인증에 활용될 국제 표준 기술 규격을 제정하고 있다. 특히 SC37-WG3 분과에서는 2005년도에 전자 여권 등 바이오 인식 응용을 위한 표준 얼굴 영상 데이터 포맷에 대
한 규격을 ISO·IEC 1974-5 문서로 제정했으며 국내에서도 국내전자여권에 기록하고 저장되는 얼굴영상의 표준데이터 포맷으로 활용하고 있다. [그림 4]는 ISO·IEC 19794-5에 따른 얼굴 영상 규격을 보인 것이다.
[그림 4] ISO·IEC 19794-5에 따른 얼굴 영상 규격
SC37-WG3 분과에서는 2009년도에 얼굴 인식 성능을 높이기 위해 카메라로 촬영할 때의 환경 조건에 대한 규격을 표준화했고 3차원 영상 데이터 포맷에 대한 규격의 표준화도 수행하고 있다.
또한 국제민간 항공기구(ICAO)에서는 2003년도에 지문 인식이 아닌 얼굴 인식을 생체인식데이터의 국제적인 표준으로 정했다.
국제표준기구 이외에도 각 국가별로도 생체인식기술의 표준화 및 기술평가를 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 특히 미국은 정부기관인 NIST(미국국립표준기술연구소) 주관으로 생체인식 기술의 표준화를 추진하고 있으며 FRVT(Face Recognition Vendor Test) 및 FRGC(Face Recognition Grand Challenge)를 통해 생체인식 기술들의 수준을 평가하고 있다.
미국 NIST 주관의 성능 테스트 및 평가에서 코그니텍, NEC 및 L-1 등의 기술이 매우 우수하다는 평가 결과가 발표됨에 따라 시장을 주도하는 기술 선도 기업으로 부상했다.
국내 기업들이 국제적인 얼굴 인식 시장에 진입하기 위해서는 국제적인 표준에 따른 얼굴 인식 솔루션의 핵심 엔진 구현 기술의 개발이 이뤄지는 것은 물론 국제적으로 유명한 성능 평가에서 우수한 성적을 거두기 위한 노력들이 지속적으로 이뤄져야 할 것으로 보인다.
3. 얼굴 인식 기술의 상용화
얼굴 인식 기술은 해마다 비약적인 발전을 거듭하고 있으며 지금까지 개발된 기술들을 활용한 다양한 응용 제품들이 상용 시장에 발표되고 있다. 본 고에서는 얼굴 인식 기술들이 상용화되고 있는 여러 분야들에 대해서 간략하게 소개한다.
◆ 출입국 관리 시스템
얼굴 인식 기술은 공항의 출입국 심사과정에서 여권과 함께 등록된 본인의 사진과 출입국 신청자의 실제 얼굴을 비교해 본인인지 여부를 확인하거나 위조 여권 소지에 대한 여부를 판단하는데 활용할 수 있다.
미국에서는 처음 입국하는 모든 사람으로부터 지문과 함께 얼굴 영상을 획득해 여권 정보와 함께 데이터베이스에 등록한 다음 이후 다시 입국할 때 지문과 얼굴 영상을 다시 획득, 이전에 등록된 정보와 동일한지를 판단함으로써 본인인지 여부를 확인하도록 돼 있다. 이와 함께 여러 나라에서 공항 출입국 관리를 위해 지문 정보와 함께 얼굴 영상 정보를 활용하기위한 파일럿 시스템의 설치 및 테스트들이 다양하게 진행되고 있다.
생체인식기반 신원확인 솔루션을 개발하고 있는 미국의 압틱스테크놀러지(www.aoptix.com)는 2012년 10월에 홍채인식 및 얼굴인식에 기반 한 공항출입 신원 확인 시스템을 두바이 국제공항 터미널3의 100개 카운터에 설치할 계획이라고 발표했다.
두바이 국제공항측에서는 향후 2014년도까지 4개의 터미널 전체로 확대 설치할 계획이며 연간 7500만의 승객이 편리하게 입출국할 수 있도록 할 계획이다. [그림 5]는 압틱스테크놀러지의 공항 출입제어 솔루션을 보인 것이다.
[그림 5] 압틱스테크놀로지의 공항 출입제어 솔루션
◆ 범죄 수배자 검거 시스템
얼굴 인식 기술을 이용하면 공공장소나 길거리 또는 감시대상 구역에 CCTV를 설치한 다음 검거대상 수배자들의 얼굴 영상을 등록해 지나가는 불특정 다수 사람들의 얼굴 영상들에 대해 실시간으로 수배자인지 여부를 판단할 수 있다.
[그림 6]은 미국 FBI(Federal Bureau of Investigation )에서 수행하고 있는 대터러용 얼굴 인식 프로젝트의 개념을 보인 것이다.
FBI는 테러 및 범죄 예방을 위해 'NGI(Next Generation Identification)'라 명명된 10억달러 규모의 얼굴 인식 프로젝트를 2012년도부터 2014년도까지 수행할 계획이다.
이 프로젝트는 락히드마틴프랜스포테이션앤시큐리티솔루션스(Lockheed Martin Transportation and Security Solutions) 및 IBM과 공동으로 추진할 예정이라고 발표했다.
[그림 6] FBI 대테러 및 범죄 예방 얼굴 인식 프로젝트
[그림 7]은 베리룩(VeriLook)의 비디오 영상에서의 다중 얼굴 인식 시스템을 보인 것이다.
이 제품은 다중 얼굴 검출 및 인식이 가능한 솔루션으로서 사전에 수배자 얼굴이나 범죄 용의자 얼굴 영상들을 등록한 다음 화면에 나타난 모든 사람들의 얼굴 영상을 대상으로 실시간 다중 얼굴 인식을 수행함으로써 범죄 예방 및 수배자 검거에 활용할 수 있다.
◆ 용의자 조회 시스템
미국의 일부 경찰서에서는 [그림 8]과 같이 사건 현장에서 획득한 용의자의 사진 영상에 대해 얼굴 인식 기술을 이용, 미리 등록된 얼굴 영상 데이터베이스를 검색함으로써 용의자의 신원을 확인하거나 용의자를 특정하기 위한 대상 후보들을 찾아내는 용의자 조회 시스템을 운영하고 있다.
[그림 7] 베리룩의 비디오 영상에서 다중 얼굴 인식 시스템
[그림 8] 미국 경찰서 용의자 조회 시스템의 예
일본 NEC는 2010년도 NIST의 '정지 얼굴 영상 인증 부문' BMT에 참여해 실제 시스템 운용 상황을 가정해 경찰이 수집해왔던 실제 범죄 기록에서 추출한 얼굴 영상이나 비자 신청시 사용됐던 얼굴 영상 등을 대상으로 100만명 규모의 얼굴 영상 데이터를 이용한 검색 및 본인 확인 등에 대한 정확도를 평가했다.
NEC는 범죄기록에서 추출한 160만명의 얼굴 영상들에 대해 92%의 본인 인증 정확도를 보였고 비자 신청시 사용된 180만명의 얼굴 영상들에 대해 95%의 본인 인증 정확도를 보였다.
2010년도에 타인 허용률이 0.1%일 때 본인 거부율이 범죄기록에서 추출한 4만명의 얼굴 영상들에 대해서 4% 그리고 비자 신청시 사용됐던 얼굴 영상들에 대해서는 0.3%를 보여 BMT에 참여한 기업체들 중에서 1위를 차지했다.
[그림 9]는 NEC의 얼굴 검출 및 얼굴 조회 엔진 '네오페이스(NeoFace)'를 이용해 용의자 검색을 수행하는 예를 보인 것이다.
[그림 9] NEC 얼굴인식 엔진 네오페이스를 이용해 용의자 검색을 수행하는 예
◆ 금융기관 본인 인증 시스템
ATM 기계와 같은 무인조작 단말기에서 지문 인식과 동시에 얼굴 인식과 같은 생체 인식을 통한 본인 인증을 수행함으로써 사용자의 편의성을 증대시키고 범죄를 예방할 수 있다.
[그림 10]은 생체 인식을 통한 본인 인증 기능이 탑재된 ATM 기계의 예를 보인 것이다.
러시아 은행 스베르방크(Sberbank)는 2011년도에 지문 인식, 3-D 얼굴 인식 그리고 음성 분석 기술 등이 종합적으로 탑재된 ATM 기계를 이용해 본인 인증을 강화해 나갈 것이라고 발표했다.
[그림 10] 생체 인식을 통한 본인 인증 기능이 탑재된 ATM 기계
◆ 출입 제어용 본인 인증 시스템
사무실, 아파트 및 특정 장소를 출입할 때 얼굴 영상 인증을 통해 사전에 출입이 허가된 사람만이 출입을 할 수 있도록 하는 출입 제어용 얼굴 인식 제품들이 많이 발표되고 있다.
특히 출입 제어용 본인 인증 시스템의 경우 출입자의 얼굴 영상을 자동으로 획득하고 저장할 수 있기 때문에 실제 출입자들의 얼굴 영상 기록 분석에 매우 유용하게 활용할 수 있다.
[그림 11]은 L-1의 출입 제어용 얼굴 인식 단말기 '3D 페이스 리더(Face Reader)'를 보인 것이다.
[그림 11] L-1의 출입 제어 단말기 '3D 페이스 리더'
◆ 근퇴 관리 시스템
직장의 주 출입구 또는 사무실 입구에 얼굴 인식 시스템을 설치해 근무자의 출입 정보를 얼굴 영상과 함께 정확하게 기록할 수 있다면 카드 키를 이용하는 방법에 비해 근퇴 관리를 보다 편리하게 할 수 있다.
얼굴 인식 기술을 이용하면 근퇴 정보를 좀 더 편리하게 기록할 수 있을 뿐만 아니라 타임카드의 부정사용을 막을 수 있다는 장점도 있다.
[그림 12]는 이스라엘 시넬(SYNEL)의 얼굴 인식 기술을 이용한 근퇴 관리용 단말기 'SY-페이스(Face)'를 보인 것이다.
얼굴 인식을 통해 근무자의 출근 및 퇴근 시간을 자동으로 확인하고 근무시간을 산정할 수 있도록 함으로써 효율적인 인적관리가 가능하도록 했다.
[그림 12] 시넬의 얼굴인식 근퇴 관리 단말기
◆ 카지노 보안 시스템
대형 카지노의 경우 수 천대의 CCTV 카메라가 설치돼 객장에 입장한 고객들의 다양한 움직임을 동영상으로 녹화하고 있다.
특정 범죄자를 색출했을 때 이 범죄자가 카지노 내부에서 어떤 범죄를 저질렀는지 동선을 추적하기 위해 수 천대의 카메라로부터 녹화된 영상들을 수동으로 일일이 검색하는 데는 매우 오랜 시간이 소요될 수밖에 없다. 따라서 얼굴 인식 기술을 이용해 녹화된 동영상으로부터 특정 범죄자의 얼굴 영상을 인식하는 방식으로 범인 얼굴을 검색해 동선을 추적하는 방식을 사용한다면 고속으로 정확하게 범죄 정보를 추출할 수 있다.
얼굴 인식을 이용한 카지노 보안 시스템의 다른 예로서 카지노 출입이 제한된 인물이 신분증을 위조해 출입을 시도할 경우 이를 방지하는데 활용할 수 있다.
여러 가지 이유로 카지노 출입이 제한된 자들의 얼굴 영상을 사전에 등록한 다음 카지노 출입자들에 대한 얼굴 인식을 시도하여 출입 제한자인지의 여부를 판단하는데 활용할 수 있다.
[그림 13]은 더 버지(The VERGE)에 소개된 카지노 보안 모니터링 시스템의 예를 보인 것이다.
[그림 13] 더 버지에 소개된 카지노 보안 모니터링 시스템
◆ 마케팅을 위한 소비자 정보 수집
쇼핑센터에 출입하는 고객들의 얼굴 영상들을 자동으로 인식해 분석할 수 있다면 마케팅에 활용할 수 있는 여러 가지 고객 정보들을 매우 효율적으로 수집할 수 있다.
또한 지하철역이나 정거장 등의 공공장소에 설치된 광고판을 주시하고 있는 고객들의 얼굴 영상을 획득해 광고를 보는 사람들의 수, 성별, 나이 등에 대한 정보를 자동으로 분석할 수 있다면 광고주가 좀 더 효과적인 마케팅 전략을 수립할 수 있을 것이다.
[그림 14]는 코그니텍에서 제안한 얼굴 인식 기술을 활용한 마케팅 솔루션을 보인 것이다.
쇼핑센터 출입자들을 대상으로 얼굴 인식 기술을 이용해 실시간으로 방문객들의 정보를 알아내고 업데이트 할 수 있어서 마케팅에 효율적으로 활용할 수 있도록 했다.
[그림 14] 코그니텍의 얼굴 인식 기술을 이용한 마케팅 솔루션
얼굴 인식 기술을 이용해 PC 및 휴대폰 보안을 위해 로그인을 시도하는 사람의 얼굴 영상이 사전에 등록된 사람인지의 여부를 확인할 수 있는 기능도 선보이고 있다.
삼성 스마트TV에서는 [그림 15]와 같이 얼굴 인식 기술을 이용해 애플리케이션을 수행하기 위한 사용자가 자동으로 로그인 할 수 있는 기능을 실행시킬 수 있다.
[그림 15] 얼굴 인식 기능으로 자동 로그인이 가능한 삼성 스마트TV 애플리케이션
[그림 16]은 센서블비전(SensibleVision)의 얼굴인식 PC 로그인 소프트웨어 '패스트엑세스(FastAccess)'를 보인 것이다.
컴퓨터 사용권한이 있는 사용자의 얼굴을 사전에 등록해 두면 사용자가 컴퓨터 앞에 나타날 때 마다 자동으로 로그인 되도록 함으로써 사용자의 편의성을 높일 수 있도록 했다.
[그림 16] 센서블비전의 얼굴인식 PC 로그인 소프트웨어 '패스트엑세스'
◆ 엔터테인먼트 관련 응용
엔터테인먼트 분야에서도 얼굴 인식 기술을 이용해 비디오게임, 닮은 꼴 연예인 찾기 그리고 사주 관상 등 다양한 종류의 응용 제품들이 발표되고 있다.
페이스북에서 서비스하고 있는 사진에서 얼굴을 인식하여 자동으로 친구들의 이름을 태깅해 주는 기능도 대표적인 얼굴 인식 기술의 엔터테인먼트 분야 적용 예로 볼 수 있다.
[그림 17]은 구글에서 인수한 뷰들의 얼굴 인식 자동 이름 태깅 소프트웨어를 보인 것이다.
[그림 17] 구글에서 인수한 뷰들의 얼굴 인식 자동 이름 태깅 소프트웨어
4. 결론
본고에서는 얼굴 인식 시장의 동향과 상용 시장에 발표된 다양한 얼굴 인식 솔루션들의 사례를 소개했다.
세계적인 시장을 주도하고 있는 기업들은 대부분 고성능의 얼굴 인식 알고리즘 및 소프트웨어를 자체적으로 개발해 국제적으로 알려진 여러 평가에서 최고의 얼굴 인식 기술을 보유하고 있음을 인정받고 있다.
또한 현재까지 개발된 얼굴 인식 기술 수준으로도 매우 다양한 분야에서 상용 제품들이 발표되고 활용되고 있다는 점도 소개했다.
국내에서도 여러 기관에서 고성능 얼굴 인식 엔진을 개발하기 위한 노력들이 지속적으로 이뤄지고 있지만 여전히 국제적인 시장에서 주목받을 만한 상용 기술이 발표되지 않고 있는 것이 현실이다.
얼굴 인식은 단기간에 우수한 결과를 도출할 수 있는 분야가 아니기 때문에 국제적인 시장으로 진출할 수 있는 원천 기술을 확보하기 위해 관련 분야의 꾸준한 연구 개발 노력과 투자가 지속적으로 이뤄져야 할 것으로 보인다.
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