구글은 사용자가 은행이나 이메일 계정에 로그인해 있을 때 휴대폰의 전면 카메라를 사용해 지속적으로 사용자 인증을 하는 실시간 얼굴인식 기술을 개발하고 있다.
 
지속 인증은 현재 세션의 시작부분에서만 인증을 하는 접근법에서 한층 발전된 것이다.
 
보안 전문가 Lenny Zeltser에 따르면 지속 인증을 구현하는 하나의 방법은 핸드폰의 센서 이용해 합법적인 사용자의 키 스트로크, 지문 등의 특별한 생체신호를 모니터링하여 불법적 사용자가 감지되면 접근을 막는 것이다.
 
핸드폰의 카메라를 사용하는 안면 인식은 이러한 목적을 이룰 수 있는 또 하나의 방법이다. 그러나 이전에는 실시간 사용에 적합하지 않았고 카메라가 실제 상황에서 볼 수 있는 것들을 감지하도록 디자인되지 않았다. 그러나 이제 기술은 부분적인 시야나 잘린 얼굴 들을 처리할 수 있게 한다.
 
Maryland 대학, Rutgers 대학, 구글의 ATAP부서의 연수원들은 그들이 이러한 문제를 해결했다고 생각하고 있다. 그들은 머신 러닝 기술을 사용하여 핸드폰의 전면 카메라가 비디오 모드에서 부분 얼굴이미지를 사용해 실시간 안면 인식을 수행할 수 있게 하는 가벼운 알고리즘을 개발했다. 이것은 FSFD(facial segment-based face detector)이라 불리며 세가지 주요 단계를 지닌다.
 
첫번째는 사람의 다양한 얼굴 이미지를 트레이닝 이미지로 사용된다. 이 이미지들은 얼굴 반쪽, 오른쪽 눈, 왼쪽 눈 등의 얼굴 요소들로 조각 내어진 후 트레이닝 이미지들에서 얼굴 영역을 추정하여 그룹짓는다.
 
머신-러닝 단계는 이 부분들을 ‘제안된 얼굴들'을 내놓는데 사용한다. 이는 안면-인식 시스템이 얼굴의 부분적 이미지들에 신뢰도 레벨을 할당시키기 위함이다.
 
한 연구원은 “주 아이디어는 프레임에서 얼굴 부분을 탐지하고 가장 얼굴에 담겨 있을 것 같은 영역을 얻어내어 결과들을 모으는 것이다”라고 말했다.
 
그들은 다른 조명 환경에서의 50명의 아이폰 유저들의 전면카메라 비디오 영상으로 시스템을 테스트했다. 이 결과에 따르면 FSFD는 부분 얼굴과 전체 얼굴을 탐지할 수 있었고 조명과 포즈의 변화에 가장 영향을 받지 않았다. 그것은 극도로 이상한 포즈에서 얼굴의 한부분만 보이는 경우에 인식에 실패했다.
 
연구원들은 FSFD기술이 안면 기반 지속 인증에 적합하다고 믿는다. 연구의 다음 단계는 얼굴의 랜드마크를 정밀하게 탐지를 하는 것일 것이다.
 
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<데일리시큐 페소아(fesoa) 기자> mkgil@dailysecu.com