1. 생체인식(Biometric Recognition)의 개요
(1) 정의
- **생체인식(Biometric Recognition)**은 사람의 고유한 신체적(Physiological) 또는 행동적(Behavioral) 특성을 이용하여 개인을 식별(Identification)하거나 인증(Authentication)하는 기술이다.
- 신체적 특징: 지문(Fingerprint), 얼굴(Face), 홍채(Iris), 망막(Retina), 정맥(Vein) 등
- 행동적 특징: 음성(Voice), 서명(Signature), 걸음걸이(Gait), 키보드 타건 습관(Keystroke Dynamics) 등
(2) 특징
- 고유성(Uniqueness): 동일한 특징을 가진 사람이 거의 없음
- 불변성(Permanence): 시간이 지나도 크게 변하지 않음 (단, 노화·상해 등 영향 있음)
- 편재성(Universality): 대부분 사람에게 존재
- 수집 용이성(Collectability): 기술적으로 쉽게 측정 가능해야 함
- 위변조 난이성(Resistance to Circumvention): 위조나 도용이 어려워야 함
(3) 활용 영역
- 보안 인증(Security Authentication) → 스마트폰 잠금, 출입통제
- 법의학(Forensics) → 범죄 수사, 신원 확인
- 금융(Finance) → 비대면 계좌 개설, 결제 인증
- 공공 서비스 → 여권/출입국 심사, 행정 서비스
2. 얼굴 인식(Face Recognition)의 개요
-
얼굴 인식은 비접촉식(Non-contact), 자연스러운(Natural) 인증 방법으로 사용자 편의성이 높음.
-
일반적인 처리 단계:
- 얼굴 탐지(Face Detection)
- 전처리(Preprocessing: 정규화, 정렬, 잡음 제거)
- 특징 추출(Feature Extraction)
- 비교/분류(Matching & Classification)
3. 얼굴 인식 알고리즘의 종류
기술 발전 단계별로 다음과 같이 분류할 수 있음.
(1) 전통적 방법 (Handcrafted Feature 기반)
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Eigenfaces (주성분 분석 PCA 기반)
- 얼굴 이미지를 고차원 벡터로 변환 후, 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)을 통해 주요 특징 벡터(Eigenvector)를 추출
- 장점: 구현이 간단, 계산 속도 빠름
- 단점: 조명 변화, 표정, 각도 변화에 취약
-
Fisherfaces (선형 판별 분석 LDA 기반)
- 선형 판별 분석(Linear Discriminant Analysis, LDA)을 이용하여 클래스 간 분산을 최대화하고 클래스 내 분산을 최소화
- Eigenfaces보다 분류 성능이 향상되지만 여전히 환경 변화에 취약
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Local Binary Pattern (LBP) 기반
- 각 픽셀 주변의 밝기 패턴을 이진화하여 지역 패턴(텍스처) 특징 추출
- 조명 변화에 상대적으로 강인
- 단점: 고차원 데이터 발생, 잡음에 민감
(2) 3차원(3D) 얼굴 인식
- 깊이 정보(Depth Information)를 활용하여 2차원 조명, 각도 문제 극복
- 특징: 눈·코·입 윤곽의 3D 형상 정보 활용
- 장점: 포즈 변화, 조명 변화에 강인
- 단점: 장비 비용(3D 카메라) 높음
(3) 기계학습(Machine Learning) 기반 방법
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Sparse Representation Classifier (SRC)
- 얼굴 이미지를 희소 벡터(Sparse Vector)로 표현하여 분류
- 잡음 및 가려짐(Occlusion)에 강함
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Support Vector Machine (SVM) 기반
- 얼굴 특징 벡터를 커널 기반 분류기로 학습
- 데이터셋 크기가 클 경우 한계 존재
(4) 딥러닝(Deep Learning) 기반 방법
최근 얼굴 인식의 주류 기술.
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DeepFace (Facebook, 2014)
- 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN) 기반 최초 상용 수준 얼굴 인식 모델
- 얼굴 정렬 + 9계층 신경망 구조
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FaceNet (Google, 2015)
- 삼중항 손실 함수(Triplet Loss Function)를 사용하여 임베딩 공간(Embedding Space)에서 얼굴 간 거리를 최소/최대화
- L2 거리 기반 얼굴 비교
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DeepID 계열 (Chinese University of Hong Kong, 2014~2016)
- 다중 신경망 학습을 통해 특징 임베딩 생성
- 얼굴 데이터셋(CASIA-WebFace 등)에서 높은 성능
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ArcFace (2018)
- Additive Angular Margin Loss를 도입하여 각도 기반 얼굴 임베딩 강화
- 대규모 공개 데이터셋에서 최고의 성능 기록
4. 비교 정리
| 구분 | 알고리즘 | 장점 | 단점 |
|---|---|---|---|
| 전통적 | PCA/Eigenfaces | 계산 단순, 빠름 | 조명·포즈 변화 취약 |
| 전통적 | LDA/Fisherfaces | 클래스 구분 강화 | 데이터셋 한계 존재 |
| 전통적 | LBP | 조명 강인성 | 고차원, 잡음 민감 |
| 3D | Depth 기반 | 포즈/조명 강인 | 비용 높음 |
| 기계학습 | SRC, SVM | 잡음 강인성 | 대규모 학습 시 한계 |
| 딥러닝 | DeepFace, FaceNet, ArcFace | 높은 정확도, 실시간 인증 가능 | 대규모 데이터와 고성능 장비 필요 |
5. 결론
- 생체인식은 디지털 신뢰성 보장을 위한 핵심 보안 기술이며, 그 중 얼굴 인식은 비접촉식·편의성 측면에서 가장 각광받고 있음.
- 전통적 알고리즘은 환경 변화에 취약하지만 계산이 단순하고 연구의 초석 역할을 했음.
- 딥러닝 기반 알고리즘은 현재 사실상 표준으로 자리잡았으며, ArcFace, FaceNet과 같은 임베딩 기반 방법이 상용 서비스(예: 모바일 인증, 출입통제, 결제)에 활용되고 있음.
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