페이스북이 가진 얼굴인식 기술이 사람의 눈으로 얼굴을 구별해내는 수준에 도달한 것으로 평가받았다. ‘인공지능’ 기술 덕분이다.
19일 포브스는 MIT테크놀러지리뷰를 인용해 페이스북 인공지능(AI) 팀이 개발한 얼굴인식 알고리즘 ‘딥페이스(DeepFace)’가 97.25% 정확도로 인간의 평균 눈 수준(97.53%)에 가깝다고 보도했다. 사진에서 사람 얼굴이 어둡게 찍혀도 카메라에서 멀리 있거나 옆을 보고 있어도 가려낸다.
딥페이스 기술은 아직 페이스북에 적용되지 않았지만 오는 6월 ‘국제전기전자기술자협회(IEEE)’ 콘퍼런스에서 공개된다.
기술 진보는 하루 이틀 만에 이뤄지지 않았다. 인수합병(M&A)을 거쳐 최신 인공지능, 빅데이터 분석 기술을 집약시켰다. 2년 전 페이스북에 인수된 페이스닷컴(Face.com)은 수십억 사진을 스캔해 얼굴에 태그하는 앱과 애플리케이션프로그래밍인터페이스(API)를 가졌었다.
인수 이후 페이스닷컴 창업자였던 얀지브 타이그먼을 주축으로 페이스북의 수석 연구원, 텔아비브대학 연구원이 함께 딥페이스 알고리즘을 개발해 왔다. 타이그먼은 “페이스북의 과거 알고리즘 대비 오류 비율이 25% 줄었다”고 말했다.
딥페이스는 어떻게 사람을 구별할까.
MIT의 테크놀러지리뷰는 딥페이스가 ‘가상으로 얼굴을 회전시킨 3D 모델’을 쓴다고 분석했다. 카메라에 비친 얼굴을 바탕으로 입체를 유추해내는 것이다. 평균적인 얼굴 전면부 3D 모델을 사용해 얼굴 각도를 수정해낸다. 유사한 이미지의 다른 사진에서 가상의 원형 얼굴을 비교해낼 수 있다. 1억2000만가지 연관관계를 파악해내는 9개의 계층에 대조하며 4000여명의 사용자 얼굴에서 추출한 400만개 얼굴 이미지 데이터를 활용한다.
대량의 데이터 속 패턴을 인지해 내는 학습 기능을 가진 일종의 ‘모의 신경망’ 네트워크가 핵심이다. 여기에 인공지능이 쓰인다.
페이스북 연구원들은 다른 얼굴을 구별해 내는 이 인공지능 기술을 얼굴인식이 아닌 ‘얼굴확인(facial verification)’ 과정이라 부른다. 확인을 거친 후 기존 얼굴인식 기술로 보강하는 것이다.
그간 페이스북은 눈과 코 거리 등을 파악하는 인식기술을 썼다. 유사한 얼굴 구조를 가진 사람을 잘못 태깅하는 오류가 종종 일어났지만 이 부분을 딥페이스로 상당히 수정했다.
유효정기자 hjyou@etnews.com
