얼굴 인식 기술은 많은 발전을 거듭해 왔고 계속 발전하고 있습니다. 현재 상용화되어 많이 활용하고 있는 기술은 ‘협력 시스템’을 기반으로 합니다. 정해진 거리에서 적절한 밝기를 유지하여 카메라를 똑바로 바라보고 찍은 이미지를 데이터베이스에 저장된 이미지와 대조하는 방식입니다. 이 방식은 출입국 심사 등 보안이 필요한 곳에서 개인의 신원을 확인해야 하는 경우에 유용하게 사용할 수 있습니다.
이와 더불어 아직 상용화 단계는 아니지만 빠르게 발전하고 있는 기술은 ‘비협력 시스템’입니다. 많은 사람들 속에서 특정 얼굴을 인식하는 방식으로 밝기와 얼굴 각도 모두 제각각인 상황에서 안경, 스카프, 모자를 착용했거나 움직이는 사람들을 인식하는 것입니다.
얼굴 인식은 이미지를 활용하는 기술이므로 먼저 인식할 사람의 얼굴을 이미지로 입력해야 합니다. 카메라 성능이 좋아져서 얼굴 인식에 사용할 이미지의 화질도 더욱 선명해지고 있습니다. 그렇다면 이 이미지로 어떻게 사람을 구별할 수 있을까요?
촬영한 이미지를 데이터베이스에 저장된 이미지와 단순하게 비교하면 배경, 얼굴의 각도, 주위의 밝기 등 변수가 너무 많이 발생할 것입니다. 같은 장소에서 찍은 사진도 시간, 찍는 위치, 날씨 등에 따라 매번 다른 사진이 되기 마련이죠. 따라서 얼굴 인식을 위해 이미지에서 ‘얼굴’ 데이터를 골라내야 합니다. 또한 얼굴 데이터는 컴퓨터가 이해할 수 있도록 숫자로 변환해 주어야 하지요.
사람의 얼굴을 하나의 복잡한 입체 도형이라고 생각해 봅시다. 여러분의 얼굴에는 다른 사람과는 구별되는 특징이 있겠지요. 예를 들면 얼굴의 모양이나 눈 사이의 거리 같은 것들입니다. 컴퓨터는 이러한 얼굴의 특징을 숫자로 나타내고 계산합니다. 사람의 얼굴이 여러 개의 숫자 값이 되는 것입니다.