얼굴 인식은 지문이나 홍채, 생체 인식 기술과 비교했을 때 적용 범위가 더 광범위합니다. 예를 들어, 얼굴 인식을 통해 잠금 해제나 도난 방지 시스템, 계정 로그인 등 다양한 방식으로 이미 실생활에서 사용되고 있습니다.
이 글에서는 얼굴 인식 기술이 무엇인지 그리고 데이터 어노테이션과 안면 인식의 관련성은 무엇인지에 대해 알아보겠습니다.
- 얼굴 인식 기술의 정의
- 얼굴 인식의 작동 원리
- 데이터 어노테이션과 얼굴 인식의 관계
- 얼굴 인식의 활용 분야
얼굴 인식 기술이란?
얼굴 인식은 얼굴(코의 폭, 눈의 길이 등)의 각 점 사이의 거리를 측정하여 얼굴 “지문”을 생성하는 기술로, 특정 개인에게 적용되는 고유한 코드를 형성합니다. 이러한 “노드” 또는 안면 인식 시스템에서 검사하는 지점은 80개 이상이며, 이러한 지점은 수학적으로 결합되어 얼굴 지문으로 형성되고 신원 데이터베이스에서 검색할 수 있습니다.
얼굴 인식의 작동 원리
- 감지: 이미지에서 얼굴을 찾는 과정입니다. 얼굴이 감지되면 자동으로 얼굴 주위에 상자를 그려 자동으로 초점을 맞추는 카메라를 사용해 본 적이 있으신가요? 이 기술은 실제로 감지 원리를 활용합니다.
- 분석(어트리뷰션): 얼굴을 매핑하는 단계입니다. 일반적으로 눈 사이의 거리, 턱의 모양, 코와 입 사이의 거리를 측정하고 이를 “얼굴 지도”로 변환하여 숫자 또는 점의 열로 만듭니다.
- 식별: 사람의 신원을 확인하는 단계입니다. 이 과정은 인증을 위해 사용되거나 스마트폰의 보안 기능과 같이 데이터베이스에서 이 사람이 누구인지 구별하는 데 사용됩니다.
얼굴 인식과 데이터 어노테이션
기계는 당신이 누구인지 알 수 없지만, 데이터는 기계가 이를 인식하도록 돕습니다. 이러한 안면 인식 모델을 훈련하고 최적화하기 위해서는 많은 양의 라벨링 된 얼굴 데이터가 필요합니다. 이를 통해 데이터 편향이 적고 신뢰할 수 있는 얼굴 인식 시스템을 얻을 수 있습니다.
키포인트(Keypoint) 라벨링은 데이터 어노테이션의 한 형태로, 얼굴 인식 AI를 훈련시키는 데 사용되는 학습 데이터를 제공하는 방법 중 하나입니다. 얼굴 키포인트 데이터 어노테이션은 이미지에서 얼굴 특징과 윤곽의 위치를 어노테이션으로 표시하는 것으로, 주로 얼굴의 주요 위치인 얼굴 윤곽, 눈썹, 눈, 입술 등을 정확하게 위치시키기 위해 사용됩니다.
이는 얼굴 인식 과정에서 중요한 단계이며, 안면 데이터 어노테이션은 이미지 라벨링의 일종입니다. 안면 인식 기술의 혁신과 이미지 어노테이션 툴의 발전으로 얼굴 키포인트가 더욱 정교해지고 숫자가 늘어나면서 라벨링 작업자의 기술과 검토 능력에 더 높은 수준의 요구가 이루어지고 있습니다. 라벨링 품질이 좋지 않으면 인공 지능 안면 모델의 알고리즘 정확도에 중대한 영향을 미치며, 얼굴 키포인트 라벨링이 제대로 이루어지지 않으면 얼굴 인식 알고리즘의 성능이 나빠져 현실 응용 시나리오에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
얼굴 인식 활용 분야
보안
감시 카메라의 이미지를 사용하여 멀리 있는 얼굴을 인식할 수 있습니다. 또한 더 복잡한 시스템을 사용하여 얼굴을 찾고 다시 위치와 기울임 및 늘림을 조정합니다. 그런 다음 이를 흑백 이미지로 변환하여 컴퓨터가 얼굴 특징을 더 쉽게 인식할 수 있도록 합니다.
교육
얼굴 인식 시스템을 사용하여 수업 출석체크가 가능하며, 누가 수업을 빼먹었는지, 대리 수업을 했는지를 인식할 수 있습니다. 또한 학생의 신분을 확인하여 시험에서 가짜 신분증과 부정행위를 방지합니다.
여행
비행기 탑승 과정에서 신분 확인에 대규모로 적용되어, 여권을 들고 얼굴을 비교하는 전통적인 방식보다 작업이 훨씬 빨라집니다.
금융
계정 잠금 해제나 은행 정보 해제, 얼굴 기반 보안 등에 적용됩니다.
소매업
소매 분야에서는 상점 내에 도둑이 있는지 감지하는 데 사용됩니다. 안면 인식 기술은 데이터베이스에서 신원을 검색하고 상습 범행자 여부를 확인하여 조치를 취할 수 있습니다.
오늘날 얼굴 인식 기술은 거의 모든 곳에서 찾아볼 수 있습니다. 하지만 최근의 일부 기업들은 얼굴 정보를 무작위로 수집하여 소비자의 개인 정보 침해로 고소받았습니다. 이는 기술이 계속 발전함에도 불구하고 안전성과 개인 정보 보호에 대한 우려가 미래 사회에서 공동으로 주목하고 보완해야 할 문제임을 시사합니다.
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