얼굴 인식이란? 온라인에서 얼굴을 검색하는 방법은?

얼굴 인식은 어떻게 작동하나요?

작동 방식을 이해하려면 먼저 중요한 질문부터 살펴봐야 합니다.

얼굴 인식이란 무엇인가요?

얼굴 인식에는 두 가지 주요 유형이 있습니다. 아이폰에 사용되는 방식은 **접근 제어(access control)**라고 하며, 스마트폰 카메라가 얼굴에 적외선(IR) 패턴을 투사합니다. 그런 다음 이 패턴의 왜곡을 감지하여 얼굴의 3D 깊이 지도를 생성하고, 이를 통해 기기의 잠금을 해제합니다.

다른 하나는 lenso.ai와 같은 웹사이트에서 사용하는 얼굴 인식입니다. 이 사이트는 단 한 장의 사진만으로 얼굴을 찾아냅니다. 사용자의 얼굴을 온라인에 있는 얼굴들과 비교하여 해당 이미지가 공유된 위치를 확인할 수 있습니다.

AI는 사진 속 얼굴을 어떻게 인식할까요? 쉽게 설명하기

AI는 일반적인 역이미지 검색과 마찬가지로 머신러닝을 통해 얼굴 인식 방법을 학습합니다. 쉽게 말해, 다양한 사람들의 사진을 보여주며 소프트웨어가 코, 눈, 입, 이들 사이의 거리 등 얼굴의 특징을 인식하는 방법을 배우게 하는 것입니다. 이후 이미지를 벡터로 변환하고 서로 비교하여 유사한 얼굴을 찾습니다.

이해가 잘 안 되시나요? 이미지 검색에 사용되는 머신러닝을 쉽게 설명한 영상이 있습니다:

얼굴 검색의 기본 - 상세 설명

역이미지 검색 도구는 **CBIR (Content-Based Image Retrieval)**이라는 시스템을 사용합니다. 이는 텍스트 대신 이미지를 사용해 검색할 수 있는 기능입니다. 텍스트 설명이 아니라 색상, 형태, 픽셀 배열 같은 시각적 요소에 집중합니다. 그리고 이미지를 분석해 중요한 특징을 추출하고, 이를 디지털 벡터로 변환합니다.

정확도를 높이기 위해, 이 도구들은 딥러닝(Deep Learning) — 즉, 계층화된 신경망을 사용하여 시간이 지남에 따라 복잡한 특징을 인식하는 능력을 발전시킵니다. 사용자가 이미지를 업로드하면, 시스템은 이를 대규모 인덱스에 저장된 다른 특징들과 비교합니다. 이는 이미지 자체가 아닌, 온라인에서 발견된 이미지의 참조 링크를 저장한 인덱스입니다.

얼굴 인식도 이와 유사하게 작동하지만, 사람의 얼굴에 특화되어 있습니다. 눈, 코, 입 등 주요 특징들의 모양과 거리 관계를 분석해 얼굴 맵을 생성합니다. 이 얼굴 맵도 벡터로 변환되어 데이터베이스에 있는 다른 벡터들과 비교됩니다. 벡터 값이 비슷하면, 같은 얼굴일 가능성이 높다고 판단됩니다.