[IT강의실] 내 얼굴이 곧 열쇠 - 얼굴인식

본 기사는 지난 2011년 2월 12일 게재한 ‘내 얼굴이 곧 열쇠 - 얼굴인식‘ 2021년 현황에 맞춰 수정 및 보완한 기사입니다.

SF영화에 흔하게 등장하는 소재 중 하나가 얼굴인식이다. 주인의 얼굴을 알아보는 안드로이드 로봇들이나, 스캐너에 얼굴을 가져다 대면 출입문이 열리는 방식 등이 대표적인 얼굴인식 시스템이다.

먼 미래에나 가능할 줄 알았던 얼굴인식은 이제 현실로 다가왔다. 신원확인, 범죄자 검색과 같은 보안 관련 분야뿐 아니라 디지털카메라나 스마트폰 등의 소비자 지향적인 분야에서도 얼굴인식을 이용한 시스템을 쉽게 발견할 수 있다. 이러한 얼굴인식은 분실과 복제의 우려가 없다는 점에서 홍채인식, 지문인식 등의 다른 생체인식과 함께 차세대 신원확인 시스템으로 각광받고 있다.

얼굴인식의 과정

얼굴인식은 크게 두 가지 단계로 나뉜다. 영상 전체에서 얼굴이 어디인지 구분해내는 얼굴 영역 추출 과정과 찾아낸 얼굴이 누구의 얼굴인지 감별하는 얼굴인식 과정이 그것이다.

얼굴 영역 추출

얼굴 영역 추출은 얼굴을 인식하기 위한 필수적인 사전 처리 과정이다. 얼굴과 배경을 구분하기 위해 밝기, 움직임, 색상, 눈 위치 추정 등의 정보를 이용하는데, 다양한 변수 때문에 한 가지 정보만으로는 정확한 추출이 어렵다. 예를 들어 명암 차이를 이용하는 경우, 얼굴과 배경의 밝기 값이 서로 크게 차이가 나면 쉽게 구분할 수 있지만, 서로 유사한 밝기 값을 갖거나 배경에 여러 색이 뒤섞여 있으면 엉뚱한 영역까지 얼굴로 인식된다.

색상 정보를 활용하는 기법에서는 미리 입력된 피부색에 맞는 화소를 추출하게 되는데, 이 역시 배경에 피부색이 섞여 있으면 정확한 영역을 잡아내지 못한다. 또한 주위 조명이나 화장 유무 등의 외부적인 요인도 크게 영향을 미친다. 따라서 얼굴 영역을 정확하게 추출하기 위해 2가지 이상의 정보를 취합 후 상호 보완하는 방식이 주로 사용된다.

디지털카메라의 얼굴인식 기능은 이 얼굴 영역 추출을 이용한 것이다. 디지털카메라 피사체의 얼굴에 사각형 모양의 감지 영역이 생겨 자동으로 보정을 해 주는 기능이 탑재돼 있다. 하지만 이 기능은 단순히 일반적인 얼굴을 구분할 뿐, 각 얼굴의 신원까지 판별하지는 못한다. 따라서 디지털카메라의 얼굴인식 기능은 ‘얼굴 영역 추출 기능’이라고 부르는 게 더 정확할 것이다.

얼굴인식

얼굴인식 과정에서도 다양한 연구가 진행돼 왔다. 얼굴인식 기술 도입 초기엔 PCA(Principal Component Analysis)라고 부르는 주성분 분석법을 주로 활용했다. 이는 얼굴인식에서 가장 대중적으로 많이 쓰이는 방법으로, 미세한 오차는 버리고 큰 특징만 잡아 고유한 좌표계로 변환한 후 다른 얼굴 영상과 비교하는 방법이다. 이를 이용하면 데이터의 차원을 줄여 효율성을 높일 수 있다. 하지만 조명이나 표정의 변화를 잘 구분하지 못하는 단점이 있다.

얼굴의 큰 특징을 잡을 때, 2D 인식 방식은 사람마다 다른 눈·코·입의 위치나 크기 등을 분석해, 부위별 특징을 따져 얼굴을 인식한다. 각 부위를 정확하게 추출해야 하며, 만일 안경·모자·머리카락 등이 이목구비를 가리거나 정면이 아닌 옆모습인 경우, 혹은 표정 변화가 심한 경우 등에는 데이터베이스에 등록된 사람으로 인식하지 못한다는 단점이 있다.

이러한 단점을 극복하기 위해서, 적외선을 이용하는 열적외선 방식이 등장했다. 열적외선 방식은 사람 얼굴 혈관에서 발생하는 열점을 적외선 카메라로 촬영하고, 이를 분석해 개인 특성을 파악한다. 안경을 착용하는 등의 외모 변화가 있더라도 혈관 위치가 바뀌는 일은 거의 없으니, 2D 얼굴인식보다 정확하다.

최근에 등장한 3D 얼굴인식 기술은 눈두덩과 코·턱 등 얼굴 특징을 나타내는 곳에 점을 찍어 각 점들 사이 관계를 기록한다. 거리나 위치뿐 아니라, 코가 높거나 광대뼈가 도드라진다는 식으로 얼굴의 독특한 특징을 입체적으로 인식한다. 얼굴 데이터를 3D로 입체화한 뒤 양옆이나 위아래 등 다른 각도에서 찍은 얼굴까지 스스로 유추하기 때문에, 정면이 아닌 다른 각도에서 찍은 얼굴도 알아볼 수 있다.

애플은 아이폰X에서부터 지문인식 대신 3D 인식 방식인 입체구조광(Structured LightㆍSL) 기술을 적용한 ‘페이스ID’를 본인 확인 수단으로 지정했다. SL 방식은 특정 패턴의 레이저를 얼굴에 쏘고서, 얼굴 모양에 따라 패턴이 변형된 정도를 분석한다. 삼성전자 등 스마트폰 제조사들의 또 다른 3D 얼굴인식 방식은 비행시간거리측정(Time of FlightㆍToF) 방식이다. ToF 방식은 레이저를 피사체에 발사한 다음, 피사체에 닿거나 반사돼 돌아오는 시간을 측정해 거리를 계산하고 이미지 센서가 찍은 사진과 합성해 결과를 도출해낸다. 미세한 차이까지 감지할 수 있는 것이 장점이다.

최근 빠른 속도로 발전하는 AI(인공지능) 기술은 얼굴인식 기술의 진화를 가속화하고 있다. 컴퓨터가 사람처럼 데이터를 분석하고 학습할 수 있도록 하는 딥러닝(deep learning)을 통해 AI는 수많은 얼굴 정보를 익히고, 얼굴인식 능력을 획기적으로 향상시킬 수 있기 때문이다. AI는 대상 얼굴의 미세 질감을 계속 학습하기 때문에, 안경을 끼거나 수염이 난 모습이더라도 같은 사람으로 인식할 수 있다.

얼굴인식의 활용

얼굴인식 기술은 이미 주요 산업 영역에서 폭넓게 활용되고 있다. 대표적으로, 치안 및 보안 분야를 들 수 있다. 국내외의 주요 공공기관은 범죄자 색출이나 테러범 차단을 위해서 얼굴인식 기술을 적극적으로 활용한다. 인천공항도 얼굴인식을 통한 출국 서비스를 구축하는 중이다. 출국 수속 시 승객의 신분증과 여권, 항공권을 확인하는 절차가 얼굴인식으로 간소화될 예정이다. 승객이 탑승권과 여권, 얼굴 정보를 등록하면 인천국제공항공사가 승객 여권 사진과 현장 얼굴을 비교해 동일 인물인지를 판단한다.

국내 경찰에서도 범죄예방 및 수사를 위한 얼굴인식 기술을 개발해왔다. 경찰청은 2차원 얼굴 영상의 한계를 해결하기 위해서, 3차원 얼굴 촬영 시스템도 함께 운영하는 중이다. 현재 얼굴 정면과 측면, 전신사진을 찍는 기존 방식에 3차원 얼굴 모델까지 같이 사용하고 있다. 이젠 CCTV(폐쇄회로카메라)로 촬영한 범죄 용의자 얼굴의 촬영 각도가 변화될 때도 3차원 정합이 가능하다.

이외에도 얼굴인식 기술은 다양한 분야에 활용된다. 금융 분야에서는 통장이나 카드 없이도 얼굴인식으로 결제나 송금 등의 서비스를 할 수 있다. 중국 최대 전자상거래업체 알리바바나 GS25의 무인 편의점 매장 등에서는 미리 정보를 등록하면, 상품 구매 시 얼굴인식 결제가 가능하다.

한편, 얼굴인식 기술을 안전하게 적용하기 위해선 해결할 문제도 적지 않다. 자신도 모르는 사이에 공항 또는 상가 등에서 이동경로가 분석되고 개인정보가 수집될 수도 있다는 점이 문제다. 사람들의 행동을 감시하는 절대권력 '빅 브라더(Big Brother)'와 같이 감시에 의한 개인정보 유출 및 사생활 침해 문제가 대두된다.우리나라는 아직 얼굴인식 기술의 확산이 더딘 편이나, 비대면·비접촉기술이 주목받으면서 향후 활용이 촉진될 것으로 전망된다. 앞으로, 얼굴인식 기술 산업의 발전과 시민의 권리와 자유를 조화롭게 가져갈 수 있는 제도적·기술적 노력에 힘써야 할 것이다.

정리·글 / IT동아 정연호 (hoho@itdonga.com)