AI를 능가하는 얼굴 인식능력을 가진 '슈퍼 인식자'는 어떻게 선발될까? 과학관련





 범죄 수사처럼 많은 사람의 얼굴을 식별해야 할 상황에서는 AI를 이용한 고정밀도 화상인식 시스템이 도움이 될 것 같지만 사실 화상 인식 시스템은 간단히 속일 수 있다 는 의견이 나오고 있는 등 결코 완벽한 기술은 아닙니다. 이러한 상황에서 활약하는 존재가 「슈퍼 인식자」라는 높은 얼굴 식별・기억 능력을 가진 사람들입니다.  이들의 뛰어난 능력을 알아내기 위한 「UNSW 페이스 테스트」는 어떤 것인지 뉴사우스웨일즈대학(UNSW)이 연구논문으로 해설한 내용을 보시죠. 


UNSW Face Test: A screening tool for super-recognizers
https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0241747

슈퍼 인식자(Super recogniser)」란 용어는 2009년에 생겼으며 만난 사람의 80% 이상을 기억하는 사람을 의미합니다. 전체 인구 중 극소수에 불과한 슈퍼 인식자는 살인사건 수사나 이벤트 입장객 체크 등에서도 능력을 발휘하기 때문에 여러 국가의 경찰이 채용한다고 합니다. 

AI超えの顔認識技術を生まれつき持つ特殊能力者「スーパーレコグナイザー」とは? - GIGAZINE



슈퍼 인식자는 「내가 사람 얼굴을 남들보다 잘 기억하는 것 같다」고 느끼는 사람에게 온라인 테스트를 받도록 하고 높은 점수를 받은 사람에게 트레이닝 코스를 안내하여 선발합니다.  UNSW는 「UNSW 페이스 테스트」와 관련된 2020년 11월 16일에 공개된 논문에서 그 실태를 해설했습니다. 


높은 얼굴 식별 능력은 실제 현장에서 중요한 역할을 하지만 슈퍼 인식자는 전체인구의 2~3%에 불과하며 이러한 능력자를 찾기도 어렵습니다. 참가자 본인의 직접 신청을 통해 「어느 정도가 탁월한 능력인지」를 판단하는 기준이 필요한 상황에서 UNSW의 페이스 테스트가 활용됩니다.  테스트를 통해 피험자의 얼굴 식별 능력이 어느 정도인지, 그 능력이 특이하다고 볼 수 있는 수준인지를 판단할 수 있다고 합니다.  



또한 슈퍼 인식자 후보의 비교뿐 아니라 일반적인 식별 능력을 가진 사람의 테스트 결과도 저장하여 뛰어난 식별 능력과 일반적인 식별 능력 간에 얼굴을 식별하는 「공통점」을 찾는다고 합니다. 이 공통점을 분석하여 '식별 능력'을 보다 상세히 프로파일링할 수 있습니다. 

나아가 UNSW 페이스 테스트는 「얼굴 이외 요소도 포함된 사진이 이용된다」는 특징이 있습니다. 증명사진 같이 「하얀 배경에 얼굴만」 나온 사진이 아니라 장소나 명암, 찍힌 사람의 나이나 포즈, 표정 등 「주변 상황」을 포함한 사진으로 식별 테스트를 실시하여 식별 작업을 더욱 어렵게 하여 슈퍼 인식자 선정에 적합한, 효과적이면서 신뢰성 높은 독자적인 테스트가 가능하다고 합니다.



UNSW 페이스 테스트는 전용 홈페이지를 통해 누구나 무료로 수강할 수 있습니다. 




UNSW 시드니의 학생 데이터베이스 중에서 랜덤으로 236명분의 증명사진과  그와 세트로 촬영된 스튜디오 품질의 사진이 표시됩니다(조사 단계). 자동으로 전환되는 다양한 인종・성별・특징을 가진 사람의 얼굴을 기억해 나갑니다. 그 후 또 다른 사진이 표시되어 「이 사진의 인물을 아까 사진에서 보셨습니까?」라는 질문이 나옵니다(테스트 단계). 




두 번째 태스크에서는 먼저 스튜디오 품질의 사진 1장이 5초간 표시되고 그 내용을 기억합니다(조사 단계) . 그 후 다른 사진 더미 중에서 타깃 사진인 경우는 오른쪽으로, 그렇지 않으면 왼쪽으로 구분합니다. UNSW 페이스 테스트는 이 두 가지로 구성되며 5~10분 정도면 끝납니다. 




본테스트의 신뢰성을 검증하기 위해 5가지 샘플, 총 2만 4084명의 참가자를 대상으로 테스트를 실시했습니다. 290명의 샘플 테스트 결과는 아래 이미지와 같이 분포되었습니다. 페이스 테스트 점수는 50~60%가 가장 크게 분포했고 일반적인 참가자 중 70%를 넘는 경우는 거의 없었습니다. 또 2만 번 이상의 테스트 중 가장 높은 점수는 93.3%로 100%는 없었다는 점에서 UNSW는 난해한 테스트라는 점에서의 유효성을 주장했습니다.  




또 아래 이미지는 「단계적으로 어려운 식별 내용을 어떻게 배치해야 보다 우수한 인재풀을 뽑을 수 있을까」를 나타낸 그래프입니다. 그래프 맨 위의 줄은, UNSW 페이스 테스트가 어려워지면(그래프 가로 축) 기존의 다른 테스트(CFMT+/GFMT)의 점수 분포보다 정돈됨을 나타냅니다. 다른 테스트에서는 퍼포먼스를 단계적으로 높여도 동일한 패턴은 볼 수 없으므로 UNSW 페이스 테스트가 다른 테스트와 비교해서 보다 높은 능력의 타깃을 찾아낼 수 있음을 알 수 있습니다. 




슈퍼 인식자를 통한 얼굴 식별 능력은 AI가 기계적으로 판정할 수 없는 범위까지 커버할 수 있습니다. 따라서 법집행기관의 실무 등에 효과적으로 공헌하며  「얼굴을 어떻게 식별할 것인가?」라는 기준을 정함으로서 기계적인 얼굴 인식의 기초를 구축하는 분야에서도 큰 기대를 받고 있습니다. 



덧글

  • 포스21 2021/01/02 08:23 # 답글

    얼굴인식이라.. 중국에서 열심히 하는 거 같던데? 표본이 매우 크고 의욕도 넘쳐나니 꽤 좋은 결과가 예상됩니다. -_-
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