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형태인식 : 얼굴인식

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사회적 동물인 인간이 다른 사람들의 얼굴을 잘 알아보고 기억할 수 있다는 것은 어찌 보면 당연하다. 접하게 되는 많은 사람들의 얼굴을 구별하지 못하고, 더구나 얼굴을 보며 그 사람에 관한 정보를 기억해 내지 못한다면 아마 사회생활 자체가 불가능하기 때문이다.
여하튼 심리학자들은 우리 인간의 경우 사람 얼굴을 알아보고 기억해내는 전문적인 장치가 있다고 추측하고 있다. 그리고 이 전문 장치가 대뇌에 있다는 주장도 있으며, 방추모양 얼굴영역(FFA, fusiform face area)이다. 그리고 이 부분이 손상 당하면 얼굴인식불능증(prospagnosia)에 빠진다고 한다. 물론 이 주장에 대한 찬반 논란은 아직도 진행 중이다.


뇌에서 얼굴을 인식하는 영역이 손상되면 얼굴인식불능증에 빠진다는 주장이 있다.


그런가 하면 얼굴지각이 특별하다는 직관적인 예시도 있다. 톰슨(Thompson)이라는 심리학자가 만든 [그림2]의 상단 좌측 사진을 보기 바란다. 누굴까? 모르겠으면 그 아래 사진을 보자. 최근 ‘철의 여인’이란 이름으로 영화화된 영국의 전 수상 대처이다.


[그림2] 얼굴지각에 관한 직관적 예시

이 예에서 알 수 있듯이 흥미롭게도 사람들은 위아래 바뀐 사진으로는 사람 얼굴을 잘 알아보지 못한다고 한다. 여러분도 갖고 있는 사진들로 친구들에게 실험해 보길 바란다. 이번에는 우측 상단 사진을 보자. 표정을 읽을 수 있는지 모르겠다. 웃는 얼굴? 화난 얼굴? 표정을 읽기가 쉽지 않을 것이다. 그러면 다시 왼쪽 두 사진을 보자. 정상적인 좌측 하단 사진에서는 웃는 모습을 확실히 읽을 수 있으나, 좌측 상단 사진에서는 아무래도 명확하지 않게 느낄 것이다. 우측 상단 사진에서는 뭘 바꾼 것인지 찾아보길 바란다. 정답. 코만 빼놓고 두 눈과 입을 뒤집은 것이다. 뭐 이상하게 느낀 것은? 이젠 우측 하단 사진을 보면 갑자기 ‘기괴한 얼굴’이 보이게 될 것이다. 그런데 이 사진은 위의 사진을 제대로 바꾼 것에 불과하고 눈과 입은 동일하다.

첫인상
사람을 처음 마주할 때, 대부분 가장 먼저 보게 되는 얼굴. 이처럼 얼굴은 첫인상을 결정하는 중요한 판단요소다. 그런데 좋은 첫인상은 단지 ‘느낌’에 불과한 건 아니다. 첫인상의 비밀 속에는 다름 아닌 수학이 숨어있다.

지난 8월 영국 요크대 심리학과의 톰 하틀리 교수가 좋은 첫인상을 결정하는 얼굴 부위에 관한 연구결과를 미국국립과학원회보(PNAS)에 발표했다. 예전부터 첫인상이 아주 짧은 시간 안에 판가름 난다는 연구는 많았지만, 얼굴의 특정 부위와 첫인상의 상관관계를 밝혀낸 연구는 찾기 어려웠다.

실험에 앞서 하틀리 교수는 첫인상에 영향을 줄 수 있는 얼굴의 특성을 65가지로 추려냈다. 머리의 길이와 너비, 눈썹의 색과 굴곡, 코가 휘어진 정도, 면도 상태 등을 세세하게 고려했다. 그리고 1000명의 얼굴 사진을 수집한 뒤 컴퓨터 그래픽 작업을 통해 앞서 나온 65가지의 특성을 살린 그림으로 변환했다. 30명의 실험 참가자를 모은 연구팀은 얼굴을 묘사한 그림을 보고 다가가기 쉬운 정도, 동안, 카리스마의 세가지 기준으로 첫인상을 평가해 달라고 부탁했다.

평가 결과를 선형 모형에 대입한 결과, 각 기준에 따라 첫인상으로 높게 평가받은 얼굴 부위의 특성이 드러났다. 선형 모형은 여러 변수 사이의 관계가 선 모양으로 나타나 상관관계를 파악하기 쉽다.

우선 상대방에게 다가가기 쉬운 정도는 입과 깊은 연관이 있었다. 입의 가로 길이가 길고, 윗입술과 아랫입술의 각도가 클수록 호감도가 높아 상대에게 다가가기 쉬웠다. 또한 입이 웃는 모양을 하거나 인중의 길이가 짧을수록 그 정도는 더욱 높아졌다.

동안과 카리스마는 눈과 관련이 깊었다. 눈과 홍채의 크기가 클수록 상대방을 동안이라고 느꼈다. 또한 턱선이 가파르거나 피부색이 밝을수록 동안이라고 느끼는 정도는 더욱 높아졌다. 카리스마는 눈과 눈썹사이의 거리가 짧고 눈썹이 짙을수록 그 정도가 높게 나타났다. 카리스마는 동안이라고 느끼는 정도와는 반대로 피부색이 어둡고 얼굴의 골격이 두드러질수록 더욱 높아졌다. 또한 면도 흔적이 진할수록 카리스마를 강하게 느꼈다.

 

얼굴인식

지난 3월 세계에서 가장 많은 사용자를 보유한 SNS 업체 페이스북이 ‘딥 페이스’란 이름의 얼굴 인식 알고리즘을 공개했다. 페이스북에 사진을 올리면 알고리즘이 알아서 사진 속 인물의 이름을 알아낸다. 정확도는 무려 97.25%다. 실제 눈으로 사람을 구별해내는 정확도가 97.53%라는 것을 감안하면 거의 같은 수준이다. 페이스북은 이미 이 알고리즘을 적용했다. 현재는 사용자가 직접 인물의 이름을 지정해 줄 필요 없이 알고리즘이 찾아준 결과만 확인하면 된다.

얼굴 인식 알고리즘의 기초, 주성분 분석법

얼굴의 주요 특징을 추출해 비교 분석하는 방법이다. 주로 두 눈 사이의 거리, 코의 길이와 너비, 턱 선의 길이와 같이 수로 나타낼 수 있는 특징이 비교 대상이다. 얼굴의 대칭이나 광대의 모양도 함께 고려한다. 우선 얼굴의 특징에 해당하는 부분의 픽셀을 골라낸다. 픽셀은 사진을 구성하는 최소 단위의 정사각형이다. 전문가들은 얼굴 인식을 위해서는 최소 100x100 픽셀 이상의 사진이 필요하다고 보고 있다.

추출이 끝나면 픽셀의 위치나 밝기 같은 수치 자료의 평균값을 구해 특징이 부각된 새로운 얼굴을 만든다. 그 뒤, 생성된 얼굴과 기존의 얼굴 사진을 비교해가며 분산값이 가장 낮은 사진을 찾아낸다. 분산은 변수들의 흩어진 정도를 나타내는 값으로, 분산이 낮을수록 두 사진이 비슷하다. 하지만 원래 갖고 있던 방대한 양의 사진과 일일이 비교해야 하는 만큼 시간이 오래 걸리고 사진의 밝기나 표정 변화에 따라 인식이 어려워진다.

알고리즘의 원리는 페이스북에 쌓여 있는 사진 중에서 찾고자 하는 사람의 얼굴과 가장 비슷한 얼굴을 찾아내는 것이다. 인식해야 할 대상의 사진이 페이스북에 없다면 현재로서는 인식이 불가능하다. 얼굴 인식 과정은 다소 복잡하다. 우선 사진에서 얼굴의 주요 부분을 분석해 3D 그래픽으로 재구성한다. 이를 정면을 바라보는 각도로 변환한 후, 다시 실제 사진으로 만들어 낸다. 촬영된 각도에 상관없이 얼굴을 인식할 수 있다. 마지막으로 재가공된 사진을 기존의 사진과 비교하면서 가장 비슷한 사진을 찾아낸다. 페이스북에서는 향후 이 ‘딥 페이스’를 활용해 맞춤형 사진 분류, 광고 등 다양한 분야에 적용할 계획이다.


 

단계별로 보는 페이스북의 얼굴 인식 원리

페이스북에서는 업로드되는 모든 사진에 이 과정을 거친다. 얼굴 인식을 하고자 하는 사진 속 얼굴과의 비교를 쉽게 하기 위해서다.

❶ 사진에서 얼굴 부분을 인식.
❷ 인식한 얼굴 부분을 별도 추출.
❸ 얼굴의 주요 부분 67곳에 점을 찍어 델로네 삼각 분할법으로 얼굴의 윤곽을 나눔.
❹ 나눠진 조각을 컴퓨터 작업을 거쳐 3차원으로 변환.
❺ 얼굴 특징의 중요도에 따라 밝기를 조절.
❻ 67개의 점을 기준으로 3차원 얼굴을 다시 2차원으로 변환.
❼ 최종적으로 정면을 바라보는 사진으로 조정.