우리가 인지하지 못했지만, 안면 인식 기술은 우리와 가까운 곳에서 자주 사용되고 있다. 대표적인 예로 아이폰의 페이스 아이디를 언급할 수 있다. 이 외에도 세계 여러 도시에서 보안을 위해 안면 인식 기술을 지원하는 카메라를 사용하기도 한다.
그러나 올해 코로나19가 기승을 부리면서 마스크 착용이 보편화됐다. 이 때문에 페이스 아이디를 비롯한 각종 안면 인식 기술로 사람의 얼굴을 정확히 파악하고, 신원을 확인하는 것이 어려워지고 있다. 그러나 이제는 달라지고 있다.
안면 인식 기술, 마스크 속 얼굴 확인 절대 못한다?
미국 온라인 테크 매체 더버지가 미국 국립표준 기술 연구소(NIST)의 데이터를 인용, 안면 인식 기술 알고리즘의 마스크 속 얼굴 확인 정확도가 향상되고 있다고 보도했다. 안면 인식 기술 개발 업체가 자발적으로 전달한 알고리즘 150종을 분석한 결과이다.
NIST는 올해 7월에도 똑같이 안면 인식 기술의 얼굴 인식 정확도를 평가했다. 당시 마스크에 가려진 얼굴을 제대로 인식하지 못했다. 어찌보면 당연한 결과이다.
그러나 NIST가 12월 2일(현지 시각)에 발표한 연구 결과 보고서에는 안면 인식 기술의 마스크 속 얼굴 인식 정확도가 훨씬 높아졌다. 마스크로 얼굴을 완전히 가렸을 때, 얼굴 인식 오류 발생 확률은 평균 5%를 기록했다. NIST가 평가한 안면 인식 기술 알고리즘의 오류 발생 확률은 0.05%인 것으로 확인됐다.
이에, NIST 연구진은 "여전히 안면 인식 기술은 마스크로 가리지 않은 얼굴을 더 정확히 인식한다. 그러나 코로나19 이후 제출된 일부 알고리즘을 분석한 결과, 최근 들어 마스크로 가린 얼굴의 인식 정확도가 크게 향상된 것을 확인했다"라고 설명했다.
NIST의 연구, 한계점이 있다?
NIST의 보고서를 작성한 저자들은 안면 인식 기술의 정확도 평가 과정에 한계가 있다는 사실을 인정했다. 테스트 과정에서 비자 사진이나 실제 국경을 건너는 과정에서 포착된 인물의 사진을 사용했다.
반면, 마스크로 얼굴을 가린 인물 이미지는 모두 실제 사람의 모습이 아닌 디지털로 생성된 이미지였다.
또, 연구진은 "마스크를 착용한 인물 인식 정확도를 평가할 때, 피부색이나 다양한 마스크 디자인, 질감 등 다양한 요소를 종합적으로 고려하는 데 어려움이 있었다"라고 밝혔다.
연구진은 연구 과정에는 파란색 수술용 마스크를 착용한 이미지만 이용했다. 그러나 연구진은 마스크로 얼굴을 가린 부분의 면적에 따라 안면 인식 기술의 정확도에 차이가 존재한다는 사실을 확인했다.
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