지난 9월 12일, 애플은 3가지 새로운 아이폰 모델 외에도 페이스 ID를 선보였다. 이는 휴대전화 주인의 얼굴을 인식해 잠금을 해제하는 새로운 기능이다. 이 시스템은 기계학습의 일종인 신경망 뿐 아니라, 기계 전면부 셀프 카메라 근처에 배치된 여러 센서들의 도움을 받고 있다.
애플의 안면 인식은 사진 속 2차원 장소에 어울리는 태그를 제시하는 페이스북 방식과는 다르다. 최신 아이폰은 사람 얼굴을 3차원으로 인식하여, 이 데이터를 휴대전화 잠금 해제에 필요한 생체 인증 지표로 사용한다. 유감스럽게도 이 기능은 애플의 999달러짜리 플래그십 스마트폰 아이폰 X에만 있다. 페이스 ID를 구현하는 트루뎁스 카메라 시스템의 센서 중에는 적외선 카메라와 도트 프로젝터도 있다. 이 기술을 설명한 애플의 선임부사장 필 쉴러에 따르면 도트 프로젝터는 30,000개 이상의 적외선 점을 사용자의 얼굴에 투사하여 나온 데이터를 통해 휴대전화의 잠금을 해제한다.
안면 인식 절차의 제1단계는 트루뎁스 카메라 시스템의 적외선 사진 촬영이다. 그리고 하드웨어의 또 다른 장비가 사용자의 얼굴에 수천 개의 적외선 점을 투사한다. 쉴러는 “적외선 사진과 점 패턴을 신경망으로 보내 사용자 얼굴의 수학 모델을 만든다. 이 수학 모델을 기존에 저장해 준 모델과 비교해 일치하면 휴대전화의 잠금을 해제하는 것이다.” 라고 말한다.
구조형 광
미시건 주립 대학의 컴퓨터 과학 공학과 교수이자 생체 인증 전문가인 아닐 자인에 따르면 컴퓨터 시각 체계를 보조하기 위해 3차원 객체에 뭔가를 투사하는 기술은 수 십년전까지 거슬러 올라간다고 한다. 이를 구조형 광 기술이라고 한다.
자인에 따르면 컴퓨터 시각 체계는 보통 두 개의 카메라를 사용해 깊이감을 측정해 입체 시각을 얻는다. 그러나 구조형 광 기술에서는 두 카메라 중 하나를 객체에 빛을 비추는 프로젝터로 대체한다. 애플은 도트 패턴을 사용하지만 자인에 따르면, 줄무늬나 장기판 패턴 등 다른 패턴도 사용할 수 있다고 한다.
자인에 따르면, “카메라와 프로젝터 간에 적절한 조정을 거치면 시스템이 보는 곡선형 객체의 깊이감을 알아낼 수 있다”고 한다. 평평한 면에 투사되는 점들과 곡면에 투사되는 점들은 시스템의 눈에는 완전히 다르게 보인다. 그리고 인간의 얼굴은 곡면으로만 이루어져 있다.
기조 연설 중 쉴러는 사진이나 안면 마스크 같은 속임수에도 속아 넘어가지 않는 대책을 취해 놓았으며 헐리우드의 전문 마스크 제작자들과 분장사들의 솜씨에도 분별력에 이상은 없었다고 밝혔다. 자인은 그 원인을 이 시스템이 적외선을 사용하므로 진짜 피부와 합성소재 마스크를 구분할 수 있기 때문으로 지적했다.
마지막으로, 이 시스템은 안면 인식 과정에서 확보한 데이터를 신경망의 힘을 이용해 압축한다. 신경망은 인공 지능에서 많이 쓰이는 도구다. 과학자들은 신경망에 데이터를 주입해 신경망을 가르칠 수 있다. 예를 들어 연구자는 라벨이 붙은 고양이 사진을 신경망에 엄청나게 많이 보여주어 고양이의 모습을 가르칠 수 있다. 그러면 신경망은 완전히 새로운 사진을 보았을 때 그 속에 고양이가 있는지 없는지 알 수 있게 된다. 신경망의 이러한 능력은 이미지에만 국한되지 않는다. 일례로 페이스북은 여러 유형의 신경망을 사용해 문자 언어도 번역하고 있다.
현재 출시된 다른 휴대전화들도 안면 인식 체계가 있는 경우가 많다. 대표적인 것이 삼성전자의 S8 휴대전화와 신형 노트8 디바이스다. 휴대전화의 셀프 카메라를 사용한다.
그러나 이 회사는 안면 신원 인식 기능은 지문 인식 기능만큼 안전하지 않다고 경고하고 있다. 때문에 삼성페이를 사용할 때는 안면 인식 기능을 쓸 수 없다. 그러나 애플에서는 페이스 ID 체계를 사용해 애플페이 거래에 필요한 인증을 할 수 있다고 선전하고 있다.
자인은 애플의 생체인증 페이스 ID 시스템이 기술을 한 단계 더 발전시켰다고 평했다. 모든 사람들이 생체 인증 신경 엔진을 만들 수는 없다는 것이 그렇게 본 이유였다. 생체인증 신경 엔진을 만든다는 것은 안면 인식 체계를 훈련시킨다는 뜻이며, 그러려면 10억 장 이상의 사진을 보여주어야 한다. 자인에 따르면, 이는 다른 기업이 흉내 내기 어려운 작업이라고 한다.
서울경제 파퓰러사이언스 편집부 / by Rob Verger
< 저작권자 ⓒ 서울경제, 무단 전재 및 재배포 금지 >
