얼굴 인식: 작동 원리, 이점, 과제 및 개인 정보 보호 문제

인간은 얼굴을 인식하는 데 능숙하지만 표정과 감정도 아주 자연스럽게 해석합니다. 연구에 따르면 우리는 그 안에서 개인적으로 친숙한 얼굴을 식별할 수 있습니다. 380ms 발표 후 낯선 얼굴은 460ms. 그러나 이 본질적으로 인간적인 특성은 이제 인공 지능과 컴퓨터 비전 분야에서 경쟁자가 되었습니다. 이러한 선구적인 기술은 사람의 얼굴을 그 어느 때보다 정확하고 효율적으로 인식하는 솔루션을 개발하는 데 도움이 됩니다.

이러한 최신 혁신적이고 비침해적인 기술은 삶을 더 단순하고 흥미롭게 만들었습니다. 얼굴 인식 기술은 빠르게 발전하는 기술로 성장했습니다. 2020년 안면 인식 시장의 가치는 $ 3.8 억, 그리고 2025년까지 그 규모가 두 배로 증가할 예정입니다. – 8.5억 달러 이상으로 예상됩니다.

얼굴 인식이란 무엇입니까?

얼굴 인식 기술은 얼굴 특징을 매핑하고 저장된 얼굴 지문 데이터를 기반으로 사람을 식별하는 데 도움이 됩니다. 이 생체 인식 기술은 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 저장된 얼굴 지문을 라이브 이미지와 비교합니다. 또한 얼굴 감지 소프트웨어는 캡처된 이미지를 이미지 데이터베이스와 비교하여 일치하는 항목을 찾습니다.

안면 인식은 공항의 보안 강화를 위해 많은 애플리케이션에 사용되어 왔으며, 법 집행 기관이 범죄자, 포렌식 분석 및 기타 감시 시스템을 탐지하는 데 도움을 줍니다..

얼굴 인식은 어떻게 작동합니까?

얼굴 인식 소프트웨어는 컴퓨터 비전을 사용한 얼굴 인식 데이터 수집 및 이미지 처리로 시작합니다. 이미지는 고도의 디지털 스크리닝을 거쳐 컴퓨터가 사람의 얼굴, 사진, 동상 또는 포스터를 구별할 수 있습니다. 머신 러닝을 사용하여 데이터 세트의 패턴과 유사점을 식별합니다. ML 알고리즘은 얼굴 특징 패턴을 인식하여 주어진 이미지에서 얼굴을 식별합니다.

• 얼굴의 높이 대 너비 비율
• 얼굴의 색
• 눈, 코, 입 등 각 기능의 너비.
• 고유 한 특징

얼굴마다 기능이 다르듯이 얼굴 인식 소프트웨어도 다릅니다. 그러나 일반적으로 모든 얼굴 인식은 다음 절차를 사용하여 작동합니다.

1. 얼굴 감지

   얼굴 기술 시스템은 군중 속에서 또는 개별적으로 얼굴 이미지를 인식하고 식별합니다. 기술 발전으로 인해 카메라를 바라보거나 시선을 돌리는 자세에 약간의 변화가 있는 경우에도 소프트웨어가 얼굴 이미지를 더 쉽게 감지할 수 있습니다.

2. 얼굴 분석

   다음은 캡처된 이미지의 분석입니다. ㅏ 얼굴 인식 시스템 눈 사이의 거리, 코의 길이, 입과 코 사이의 공간, 이마의 너비, 눈썹 모양 및 기타 생체 속성과 같은 고유한 얼굴 특징을 정확하게 식별하는 데 사용됩니다.

   사람 얼굴의 뚜렷하고 식별 가능한 특징을 결절점이라고 하며 모든 사람의 얼굴에는 약 80개의 결절점이 있습니다. 얼굴 매핑, 기하학 인식, 측광을 통해 얼굴 분석 및 식별이 가능합니다. 인식 데이터베이스 정확히.

3. 이미지 변환

   얼굴 이미지를 캡처한 후 아날로그 정보를 사람의 생체 특징을 기반으로 디지털 데이터로 변환합니다. 부터 기계 학습 알고리즘은 숫자만 인식하므로 얼굴 지도를 수학 공식으로 변환하는 것이 적절합니다. 그런 다음 페이스프린트라고도 하는 이 숫자 표현을 얼굴 데이터베이스와 비교합니다.

4. 짝 찾기

   마지막 단계는 얼굴 지문을 알려진 얼굴의 여러 데이터베이스와 비교하는 것입니다. 이 기술은 사용자의 기능을 데이터베이스의 기능과 일치시키려고 합니다.

일치하는 이미지는 일반적으로 사람의 이름과 주소와 함께 반환됩니다. 이러한 정보가 누락된 경우 데이터베이스에 저장된 데이터를 사용합니다. 

얼굴 인식은 어디에 사용되나요?

오늘날 얼굴 인식 시스템은 일상 생활에 들어오고 있으며, 그 사용은 종종 눈에 띄지 않을 수 있습니다. 삶을 더 편리하게 하고 안전을 더하기 위해 얼굴 인식이 차이를 만드는 몇 가지 눈에 띄는 예를 소개합니다.

• 건강 관리: 의사들은 얼굴 특징을 훑어보면서 어린이의 특정 희귀 유전적 질환을 식별하기 위해 얼굴 인식을 사용합니다. 그 예로는 Face2Gene 앱환자의 얼굴 구조를 알려진 사례와 비교하여 아이가 누난 증후군인지 앤젤만 증후군인지 판별하는 데 도움이 되는 검사입니다.
• 호텔 : 일부 호텔에서는 체크인 속도를 높이기 위해 얼굴 인식을 도입하고 있습니다. 중국에서는 메리어트 호텔, 손님이 로비에 입장할 수 있도록 허용 키오스크를 이용해 얼굴 스캔을 빠르게 실시하면 접수 데스크에서 긴 줄을 설 필요도 없고, 입장도 쾌적한 분위기로 만들 수 있습니다.
• 접근성 : 시각 장애인이 쉽게 자신을 인증할 수 있게 해줍니다. 더 이상 비밀번호, PIN 또는 다른 것이 필요하지 않습니다. 얼굴 인식을 통해 은행 앱에 액세스하거나 기기를 잠금 해제할 수 있어 일상 업무를 훨씬 더 실현 가능하게 만들어줍니다.
• 교실: 보안 측면 외에도, 도로 학교는 얼굴 인식을 사용하여 학생 참여를 모니터링합니다. 예를 들어, 이 시스템은 학생들이 수업에서 진행되는 학습에 주의를 기울이고 있는지에 대한 경고를 제공하여 교사가 즉시 방법을 변경할 수 있도록 합니다.
• 이벤트 보안: 얼굴 인식 기술은 군중 관리와 콘서트 및 스포츠 경기와 같은 대규모 이벤트의 안전 강화에 적용되었습니다. 한 가지 예로 경기장 게이트에 배치하여 티켓 소지자를 확인하고 무단 입장을 금지하는 것이 있습니다.
• 자동차 : 자동차 제조업체는 이제 더 나은 운전 경험을 위해 자동차에 얼굴 인식을 통합하고 있습니다. 특정 차량은 운전자의 얼굴을 인식하고, 좌석 위치와 미러를 자동으로 조정하고, 심지어 특정 재생 목록을 재생할 수도 있습니다.

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얼굴 인식의 장점은 무엇입니까?

얼굴 인식은 비교적 새로운 기술이며 여러 가지 긍정적인 측면을 제공합니다. 얼굴 인식을 사용하는 것의 장점은 다음과 같습니다.

• 공공 안전 강화: 경찰서에서는 실종자와 수배범을 식별하기 위해 얼굴 인식을 사용합니다. 예를 들어, 인도는 잃어버린 아이들을 성공적으로 가족에게 돌려보냈습니다. 실종자 데이터베이스와 사진을 비교한 후.
• 보안 거래: 많은 은행과 결제 시스템은 얼굴 인식을 사용하여 거래를 더 안전하게 만듭니다. 예를 들어, 중국의 Alipay에서는 사용자가 얼굴을 스캔하는 것만으로 결제를 승인할 수 있습니다.이로써 사기 발생 가능성이 줄어들고 비현금 결제의 편의성이 제공됩니다.
• 더 나은 의료 서비스: 병원은 얼굴 인식 시스템을 도입하여 환자 디렉토리에 원활하게 접근하고 등록 절차를 가속화했습니다. 일부 시스템은 환자의 신체적 고통이나 정서적 장애를 감지하여 의사가 더 나은 치료를 제공할 수 있도록 합니다.
• 보안 : 얼굴 인식 기술은 스마트폰 보안을 영원히 바꿔 놓았습니다. Apple의 Face ID는 휴대전화의 잠금을 해제할 뿐만 아니라 디지털 지갑과 뱅킹 앱과 같은 민감한 앱의 보호도 가능하게 합니다.

얼굴 인식의 단점

그것은 특정한 장점이 있습니다. 그러나 더 중요한 것은 윤리, 프라이버시, 정확성 문제를 제기합니다. 다음은 몇 가지 단점입니다.

• 잘못된 비난: 얼굴 인식 시스템으로 인해 잘못된 비난이 발생할 수 있습니다. Randall Reid의 사례2022년 루이지애나주에서 얼굴 인식 소프트웨어를 통한 DNA 오인으로 체포된 그는 사실 한 번도 발을 들여놓은 적이 없는 곳이었습니다.
• 문화적, 성적 편견: 연구에 따르면 얼굴 인식 시스템은 유색인종과 여성을 인식하는 데 덜 정확합니다. 이러한 시스템의 성능에 대한 미국 정부를 위해 준비된 자세한 보고서에서, 그들은 소수민족 배경을 가진 사람들을 일상적으로 잘못 식별한다는 사실이 밝혀졌습니다.이로 인해 법집행 과정에서 불법적인 체포나 차별이 발생할 가능성이 있습니다.
• 사생활 침해 : 얼굴 인식의 자리는 이제 윤리적 우려를 불러일으킵니다. 때로는 동의 없이 생체 인식 데이터를 수집하고 저장하기 때문입니다. 예를 들어, 일부 소매점은 얼굴 인식 기술을 사용하여 고객 행동을 추적하여 감시와 개인의 자유에 대한 우려를 불러일으킵니다.
• 정보 보안의 취약성: 얼굴 데이터를 저장하는 행위 자체가 해킹에 노출됩니다. 해커들이 민감한 생체 인식 정보를 해독한 것처럼 Black Hat 해커들은 단 2분 만에 다음과 같은 사실을 보여주었습니다. 애플의 페이스ID가 해킹될 수 있다.

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얼굴 인식의 예

• Amazon 인지도: Amazon 클라우드 기반 얼굴 인식 소프트웨어는 비디오 영상을 사용하여 사건의 신체 내부에 있는 사람을 찾아내는 법 집행 수색을 수행했습니다. 그러나 이 회사는 경찰이 2020년까지 더 이상 이를 사용하지 않을 것이라고 발표했으며, 민간인을 보호하는 연방법이 제정되기를 ​​기다리고 있습니다.
• Apple Face ID: Apple은 사용자가 휴대폰 잠금을 해제하고, 앱에 로그인하고, 안전하게 구매할 수 있도록 하는 얼굴 인식 시스템을 자사 기기에 구현했습니다. 이는 소비자용 전자 제품의 편의성과 보안을 위한 완벽한 표준입니다.
• 페이스북(메타): 2010년, 페이스북은 사진에 태그를 달기 위한 얼굴 인식 기술을 출시했습니다. 이러한 기술을 사용하는 것은 선택 사항이며, 사진을 업로드한 후 사진 자체에서 인식되었으므로 자동으로 친구를 태그할 수 있습니다.
• Google 포토 : Google은 이미지를 정리하고 자동으로 태그를 지정하기 위해 얼굴 인식 기술을 사용하는데, 이를 통해 사용자는 얼굴이 인식된 이미지를 더 쉽게 추적하고 찾을 수 있습니다.
• Snapchat에서 : 얼굴 인식 소프트웨어 분야를 개척한 스냅챗은 다양한 사물과 스포츠 인물에 적용할 수 있는 인기 있는 특이한 필터를 개발하는 데 이 기술을 활용합니다.