얼굴 인식 뜻? 사람의 안면을 인식하여 식별(2가지 종류)

얼굴 인식 뜻과 개념에 대해서 이야기해봅시다.

얼굴 인식 뜻과 개념 알기

얼굴 인식 뜻(Face Recognition)은 컴퓨터나 인공지능이 사람의 얼굴 이미지를 분석해서 사람의 얼굴을 추출하고 추출된 정보를 통해서 사람의 신원을 확인할 수 있는 생체 인식 기술을 의미합니다.

얼굴 인식(Face Recognition)은 생체 인식 기술 중에서 사람의 얼굴 정보를 활용하여 사람의 신원을 확인하는 기술입니다. 얼굴 인식은 안면 인식이라고도 부릅니다.

얼굴 인식 기술은 해당 목적에 따라서 1대 1 얼굴 인식 기술과 1대 다 얼굴 매칭 기술로 나누어집니다. 1대 1 얼굴 인식 기술은 얼굴 확인(Face Verification) 기술이라고 하며 1대 다 얼굴 매칭 기술은 사람 분류(Classfication)입니다.

1대 1 얼굴 인식 기술의 대표적인 예는 애플 아이폰의 Face ID 이며 1대 다 얼굴 매칭 기술의 대표적인 예는 특정 국가에서 시행하고 있는 공공장소의 얼굴 인식 시스템입니다.

얼굴 인식은 신원이 파악되지 않은 특정 인물의 신원을 확인할 수 있게 되고 보안 시스템에서는 사용자를 인식하기 위한 기술로 사용됩니다.

얼굴 인식 뜻과 개념 설명

얼굴 인식 뜻(Face Recognition)은 컴퓨터(Computer)나 인공지능(AI)이 사람의 얼굴 이미지를 분석해서 그 인물이 누구인지를 인식할 수 있는 기술을 의미합니다.

얼굴 인식(Face Recognition)은 이미지에서 사람의 얼굴을 추출하고 추출된 정보를 통해서 사람의 신원을 확인할 수 있는 생체 인식 기술 중 하나입니다.

얼굴 인식 기술은 대표적으로 스마트폰에 얼굴 인식 기능을 활용하면 스마트폰의 잠금 해제, 전자 결제, 인증과 같은 다양한 기능들을 수행할 수 있습니다. 공항에서는 승객의 출입 관리를 위해서도 사용할 수 있습니다.

얼굴 인식 기술은 디지털로 된 이미지나 영상 속에서 사람의 얼굴을 식별하고 구별해내고 데이터베이스(DataBase)와 비교하여 이미지나 영상 속 사람이 누구인지까지 도출해낼 수 있는 기술입니다. 얼굴 인식 기술은 홍채 인식, 지문 인식과 같은 다른 생체 인식 보다 더 고도화된 기술입니다.

얼굴 인식 기술은 2가지 종류로 구분됩니다. 얼굴 인식 기술의 2가지 종류는 얼굴 확인(Face Verification)과 사람 분류(Classification)입니다.

[얼굴 인식 기술 2가지 종류]

1대 1 얼굴 인식은 얼굴 확인(Face Verification)이라고 합니다. 얼굴 확인 기술은 데이터베이스(DB)에 저장되어 있는 1명의 얼굴과 입력된 얼굴 데이터가 얼마나 일치하는지를 확인하여 동일인 여부를 판단하는 기술입니다. 1대 1 얼굴 인식 기술의 대표적인 예가 바로 애플(Apple) 아이폰의 “Face ID” 입니다.

1대 다 얼굴 인식은 데이터 베이스(Data Base)에 여러 사람의 얼굴들에 대한 데이터가 저장되어 있고 이 중에서 입력된 얼굴이 어떤 사람인지를 찾아서 분류하는 형태입니다. 1대 다 얼굴 인식 기술은 특정 국가들에서 시행하고 있는 공공 장소에서의 얼굴 인식 시스템이 대표적인 예입니다. 공공 장소에서 CCTV로 모니터링 하고 있는 상황에서 특정 인물을 찾아낼 수 있는 기술을 생각할 수 있습니다.

얼굴 인식 기술은 기존의 인증 방식을 대체할 수 있으며 사람 신원 확인에 걸리는 시간과 비용을 크게 줄일 수 있는 혁신적인 기술로 볼 수 있습니다.

얼굴 인식 기술은 인공지능 기술과 결합될 수 있습니다. 인공지능의 딥러닝(Deep Learning) 기술과 컴퓨터 비전 알고리즘을 활용하여 얼굴 인식 기술이 보다 고도화되고 있습니다. 인공지능을 활용한 얼굴 인식 기술은 이제 다양한 분야에서 활용되는 기술이 되어 있습니다.

얼굴 인식 기술은 3단계로 구성됩니다. 얼굴 인식 기술의 3단계는 얼굴 탐지, 얼굴 추출과 전처리, 그리고 얼굴 인식으로 구성됩니다.

[얼굴 인식 기술의 3단계]

얼굴 탐지 단계의 경우 이미지에서 사람의 얼굴이 있는지 여부를 확인하고 이미지 속에서 사람의 얼굴의 위치를 찾는 과정을 거치게 됩니다. 얼굴 탐지 단계에서는 컴퓨터 비전(Computer Vision)의 객체 인식과 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Network) 기술이 적용될 수 있습니다.

얼굴 추출과 전처리 단계에서는 데이터 전처리가 진행됩니다. 얼굴 추출과 전처리 과정에서는 얼굴 탐지 단계에서 추출된 얼굴 이미지의 정보에서 눈, 코, 입과 같은 얼굴 형태를 인식하는데 필요한 랜드 마크(Landmark) 정보를 추출하고 추출된 정보를 통해 얼굴의 각도와 밝기 등을 변화시키면서 일괄적인 형태로 변환시키게 됩니다.

얼굴 인식 단계에서는 얼굴 추출과 전처리 단계에서 변환된 얼굴 이미지 데이터를 활용하여 얼굴 인식을 진행하게 됩니다.

인공지능(AI)의 딥러닝(Deep Learning)이 나오기 전에는 얼굴 인식을 진행할 때 얼굴에서 광대뼈나 턱과 같은 얼굴의 주요 부분에 대한 특징들을 얼굴 지문(Face Print)라고 하여 이를 비교하여 얼굴 사진들끼리의 유사도를 판단하였습니다. 하지만 이러한 방법을 사용할 경우 부정확할 수 밖에 없었습니다. 인공지능의 딥러닝 기술이 나오면서 이제는 얼굴의 특징을 고차원 벡터로 변환해서 정확하게 얼굴 사진을 통해 사람의 얼굴을 식별할 수 있게 됩니다.

인공지능의 딥러닝 기술을 활용한 얼굴 인식 기술에서는 사람의 얼굴 이미지와 데이터베이스의 특정 얼굴 이미지가 동일한지를 비교 및 확인하여 얼굴 인식과 매칭을 수행하게 됩니다.

페이스북(FaceBook) 인공지능(AI) 중 얼굴 인식 알고리즘인 딥페이스(DeepFace)는 97.25%의 정확도로 사람의 눈으로 인식하는 수준과 유사한 수준까지 도달한 것으로 알려져 있습니다.

얼굴 인식 기술은 얼굴의 데이터 특성 상 다른 이미지 분류 기술 보다 난이도가 높은 기술입니다. 사람의 얼굴은 다양하지만 대부분 얼굴의 요소와 위치, 그리고 비율들이 유사하기 때문에 보다 디테일하고 정확해야 합니다.

또한 얼굴 인식은 사용과 관리 측면에서 편리하지만 얼굴 인식 기능은 개인정보 침해와 같은 문제도 함께 존재합니다. 이는 적절한 규제와 사용 방침이 반드시 필요합니다.