웹 항해일지: 얼굴 인식 기술 활용

by SL

얼굴 인식 기술을 다양한 분야에 활용한 사례가 보여서 소개한다.

Face Recognition Technology Comes to Malls and Nightclubs

얼굴 인식 기술을 활용한 광고 기법 하나. 라스베가스의 어느 카지노에는 그 앞에 가면 자동으로 고객에게 맞는 레스토랑을 추천해주는 서비스가 있다고 한다. 인텔의 Anonymous Video Analytics 기술을 사용한 것인데, 그 사람의 얼굴을 보고 성별과 나이대를 추정해서 그에 어울리는 곳을 추천해주는 것이다. 젊은 여성과 중년 남성의 취향이 같지는 않을 테니. 하나 더 재미있는 것은 센서를 써서 그 사람이 광고를 보고있는지를 판단하는 기능인데, 여러 사람이 있더라도 광고 디스플레이를 보고 있는 사람에게 타겟팅할 수 있을 듯.

얼굴 인식 기술을 활용한 서비스 하나. SceneTap이라는 스마트폰 앱이 있는데, 주요 기능은 저녁에 갈 만한 클럽이나 바를 추천해주는 것이다. 사용자의 얼굴을 보고 그에게 어울리는 곳을 추천해주는 방식은 물론 아니다 :) 카메라는 스마트폰이 아니라 클럽에 달려 있다. 그 카메라를 통해서 클럽에 입장한 사람수, 그들의 성비와 평균 나이대를 알아낸 뒤 그에 따라 사용자에게 적당한 곳을 추천해준다는 재미난 아이디어다. 인터넷에서 좋다는 카페나 식당을 찾아갔다가 기다리는 손님이 많아서 좌절한 경험이 꽤 있는데, 한국의 맛집앱에도 적용되면 인생살이가 좀 편해질 것 같다.

문제는 역시 프라이버시인데, 개인의 신원 식별이 아니라 성별과 나이대 같은 정보만 추출하는 것이라고 방어한다.

Facial recognition software spots family resemblance

피카사의 얼굴 인식 기능을 써서 사진 정리하다가 가족의 사진을 나로 잘못 분류한 것을 보고 묘한 기분이 든 적이 있다. 그렇다면 아예 두 사람이 가족인지를 판별하기 위해 얼굴 인식 기능을 이용할 수 있을까? 이 기사에 소개된 연구 결과를 보면 가능성이 있는 듯하다.

연구진은 22개의 얼굴 특징을 이용해서 기계 학습을 시킨 끝에 사람보다 조금 더 정확하게 분류하는 알고리즘 개발에 성공했다고 한다. 이들은 이 용도로 쓰기에 적합한 얼굴 특징 6개를 찾아냈는데, 바로 눈의 색깔과 짙음(darkness), 피부의 색깔과 짙음, 코와 입 사이의 거리, 눈과 코 사이의 거리라고 한다. (응? 진짜 이것만으로 구분이 돼?)

학습 데이터로는 유명인 150명과 그 자녀의 사진을 썼는데, 지난 번에 거짓말 탐지 연구를 위해 법정 발언을 분석한 것도 그렇고 참 생각도 못한 다양한 데이터들을 가져다 분석하는 것 같다. 이 연구를 당장 어떻게 써먹을 수 있을지는 모르겠지만 일단 흥미로우니깐.