얼굴 검색 도구란 무엇인가요?

얼굴 검색에 대해 들어보셨을 것입니다. 사진을 바탕으로 인터넷에서 사람을 찾는 시스템입니다.

쉽게 말해: 자신의 사진을 업로드하면 얼굴 검색 도구가 다른 웹사이트에 있는 자신의 사진을 찾아줍니다.

AI 모델은 어떻게 만드나요?

먼저 하드웨어가 필요합니다. 대규모 AI 모델을 개발할 때 개발자들은 보통 성능이 뛰어난 GPU 여러 개가 탑재된 컴퓨터를 사용합니다. GPU는 많은 수학적 계산을 동시에 처리할 수 있습니다.

그다음 개발자들이 코드를 작성합니다. 모델이 무엇을 배워야 하는지, 학습에 어떤 데이터를 사용할지 정할 때 Python과 PyTorch, TensorFlow 같은 AI 프레임워크를 주로 사용합니다.

코드가 준비되면 이미지를 수집하고 모델을 학습시킵니다. 모델에 아주 많은 예시를 보여주는 것입니다. 처음에는 대부분 잘못된 답을 내놓습니다. 모델이 틀릴 때마다 ‘가중치’라고 하는 내부 설정을 조금씩 조정해 만족스러운 결과에 가까워지도록 합니다.

이제 얼굴 검색 AI 모델이 이미지에서 얼굴을 찾고 비교하는 방법과 인터넷에서 이미지가 수집되는 방법을 알아보겠습니다.

얼굴 인식은 어떻게 작동하나요?

얼굴 인식은 몇 가지 단계로 이루어집니다. 가장 간단하게 설명하면 다음과 같습니다.

1. 사진에서 얼굴 찾기

첫 번째 단계는 업로드한 이미지에서 얼굴을 찾는 것입니다. 시스템은 얼굴의 위치를 감지하고 사진의 배경이나 다른 물체와 구분합니다.

얼굴 인식 모델은 어떻게 학습하나요?

얼굴 인식 모델은 많은 얼굴 이미지를 사용해 학습합니다. 학습 과정에서 AI는 사람들을 구별하는 데 어떤 얼굴 특징이 도움이 되는지 배웁니다. 시간이 지나면서 같은 사람의 서로 다른 사진에서 공통점을 찾아내는 방법도 익힙니다.

쉽게 말해: AI에 아주 많은 이미지를 보여주어 얼굴을 구별하는 방법을 가르치는 것입니다.

2. 얼굴 특징 분석하기

그다음 AI가 얼굴을 분석합니다. 여러 얼굴 특징 사이의 거리를 계산하고 그 결과를 수학적으로 표현합니다.

3. 얼굴을 벡터로 변환하기

시스템은 ‘큰 눈’ 같은 설명을 저장하는 대신 얼굴 특징을 숫자로 표현합니다. 이렇게 하면 컴퓨터가 하나의 얼굴을 수백만 개의 다른 얼굴과 더 쉽고 빠르게 비교할 수 있습니다.

4. 얼굴 비교하기

AI는 감지한 얼굴 특징을 검색 인덱스나 데이터베이스에 있는 얼굴과 비교합니다. 벡터가 비슷한 얼굴은 일치할 가능성이 있는 결과로 간주합니다.

그런 다음 시스템이 유사도 점수를 계산해 가장 비슷한 결과부터 보여줄 수 있습니다.

크롤러: 이미지는 어떻게 수집하나요?

얼굴 검색 엔진이 이미지를 찾으려면 먼저 이미지 인덱스를 만들어야 합니다. 이때 웹 크롤러를 사용합니다.

크롤러는 누구나 접근할 수 있는 웹페이지를 자동으로 방문하는 프로그램입니다. 검색 엔진이 이런 페이지에서 이미지를 찾으면 인덱스에 추가합니다. 이미지에서 얼굴이 감지되면 시스템은 얼굴 벡터를 만들 수 있으며, 나중에 사용자가 업로드한 사진과 비교할 수 있습니다.

얼굴 검색 모델과 LLM은 같은 것인가요?

얼굴 검색과 LLM을 혼동하는 경우가 있습니다. 답은 간단합니다.

얼굴 검색 모델과 LLM은 서로 다릅니다. 다만 둘 다 AI 모델의 한 종류입니다.

LLM은 ChatGPT나 Google Gemini처럼 텍스트를 생성하는 모델입니다.

따라서 lenso.ai나 eyematch.ai 같은 얼굴 검색 도구는 LLM이 아닙니다. 이들은 자체 AI 모델을 사용하는 이미지 역검색 엔진입니다.

또한 lenso.ai는 비생성형 AI를 사용하며 LLM이 아닙니다. 생성형 AI와 비생성형 AI의 차이점은 다음 글에서 자세히 알아볼 수 있습니다: 생성형 AI와 비생성형 AI(기존 AI)는 어떻게 다를까요?

Author

Kinga Jasinska

Marketing Specialist