ML-Kit([링크])
기존 사용하던 얼굴인식 및 인증에 대한 솔루션을 고도화 시키고 싶어서 일전부터 눈독들이고 있던 ML-Kit을 활용하여 얼굴인식 및 인증 작업을 하기로 하였다.
사실 일전에 QRScanner 작업을 진행하면서 ML-Kit을 처음알게 되었는데 그때 face-detection에 대한 가이드를 읽어보았고 미리 테스트도 했었다. 다만 그때 카메라의 성능을 최대한으로 키웠던 상황에서 테스트를 진행했었고 많이 끊기길래 "아.. 이거 엄청 무겁구나.. 못쓰겠다.." 라고 느꼈었는데
이번에 다시 진행하면서 세팅도 다시해보면서 어? 그때 체크가 부족했구나. 라고 느끼게 되었다. 그리고 기능을 하나씩 보면서 tensorflow.lite가 ML-Kit에 핵심 엔진이구나 라고 느꼈습니다.
일단 저는 ML-Kit을 이용하여 사용자의 얼굴 렉트가 잡혔을 경우 사용자에게 특정 움직임을 요구하여 부정방지를 진행하였고 그 후에 외부라이브러리를 이용하여 얼굴의 특징점을 뽑아 저장하였고 저장 된 얼굴 외 다른 얼굴의 안면정보를 비교하여 특징점 유사도를 뽑아내는 작업을 진행하였다.
그 외에도 object detection과 face detection의 smiling? 그 부분을 통해 spoofing을 할 수 있을까에 대한 고민을 해보았으나 만족스러운 결과가 나오지 않아 더 공부를 하고 있습니다. spoofing에 관련되어서 혹시나 팁을 공유해주실수 있으시면 댓글 부탁드립니다.
결과 object detection 부분이 내가 기대하는 수준까지 되지는 못했다.
현재는 mlkit에서 안면이미지만 가져오고 외부 라이브러리를 통해 특징점을 비교한다.
끝.
