얼굴 검색 용어집
얼굴 역검색은 기계 학습과 프라이버시 법에서 어휘를 빌려 오는데, 이 둘은 같은 단어를 다르게 쓰기도 합니다. 결과를 읽을 때나 규정을 읽을 때 나오는 용어를 쉬운 말로 정의하고, 각각이 실무에서 왜 중요한지 덧붙였습니다.
최종 검토
가장 많이 오해되는 것
- 임베딩은 얼굴의 기술이지 얼굴의 사진이 아니며, 사진으로 되돌릴 수 없습니다.
- 신뢰도 점수는 두 얼굴의 유사도이지 당신 판단이 맞을 확률이 아닙니다.
- 거짓 양성은 서로 다른 사람이 일치로 판정되는 것이며, 실제 해를 낳는 오류입니다.
- 생체 식별자는 법적 범주이며, 얼굴 프라이버시 법 대부분이 규제하는 대상입니다.
- 이미지 역검색과 얼굴 역검색은 같은 파일에 대한 서로 다른 연산입니다.
얼굴 임베딩이란?
임베딩은 모델이 얼굴에서 만들어 내는 숫자 기술입니다. 이목구비 사이의 기하학적 관계를 담은 고정 길이의 숫자 목록이지요. 압축된 사진이 아니며 사진으로 되돌릴 수도 없습니다. 같은 사람의 두 사진은 그 숫자 공간에서 가까이 놓인 임베딩을 만들고, 다른 사람의 두 사진은 멀리 놓인 임베딩을 만듭니다. 얼굴 검색이 하는 일은 전부 그 거리를 재는 것입니다.
신뢰도 점수란?
신뢰도 점수는 두 얼굴이 얼마나 닮았는지를 시스템이 정한 척도로 나타낸 값입니다. 일치가 맞을 확률로 오해하기 쉽지만 그렇지 않습니다. 90이라는 값은 같은 사람일 확률이 90퍼센트라는 뜻이 아니라, 모델의 척도로 두 임베딩이 매우 가깝다는 뜻입니다. 좋은 사진에서는 강한 증거이고 나쁜 사진에서는 훨씬 약한 증거입니다. 점수의 값어치에는 사진 품질이 이미 녹아 있습니다.
거짓 양성이란?
거짓 양성은 서로 다른 사람이 일치로 판정되는 것입니다. 남의 신원을 누군가에게 붙여 버리므로 진짜 해를 낳는 오류가 바로 이것입니다. 닮은 사람, 형제자매, 낮은 품질의 이미지는 모두 발생률을 높입니다. 일치를 결론이 아니라 다른 증거와 대조해 볼 단서로 다뤄야 하는 이유도, 어떤 얼굴 역검색 엔진도 신원을 확정한다고 정직하게 말할 수 없는 이유도 여기에 있습니다.
거짓 음성이란?
거짓 음성은 같은 사람이 있는데도 일치로 돌아오지 않는 것입니다. 더 조용한 실패이자 일상 사용에서는 더 흔한 실패이며, 나쁜 각도, 필터, 가림, 또는 그 얼굴이 색인된 공개 페이지 어디에도 없다는 사실이 원인입니다. 거짓 음성이 흔하기 때문에 빈 결과는 그 사람에게 온라인 존재가 없다는 증거로는 약합니다.
생체 식별자란?
생체 식별자는 기술적 범주가 아니라 법적 범주로, 신체적 특징에서 끌어낸, 개인 한 사람을 특정할 수 있는 데이터를 말합니다. 얼굴 임베딩은 대개 여기에 들어갑니다. 이것이 중요한 이유는 GDPR 제9조와 일리노이 BIPA를 포함한 얼굴 프라이버시 법 대부분이 사진을 보는 행위가 아니라 생체 식별자의 처리를 규제하기 때문입니다. 임베딩을 계산하는 것만으로도 규정이 작동할 수 있다는 뜻입니다.
이미지 역검색과 얼굴 역검색의 차이는?
같은 파일에 대한 서로 다른 두 연산입니다. 이미지 역검색은 사진의 지문을 떠서 그 사본을 찾습니다. 같은 파일의 재게시, 잘라내기, 크기 변경 같은 것이지요. 얼굴 역검색은 사진을 버리고 얼굴의 기술만 남겨 그 사람의 다른 사진을 찾는데, 겉보기는 전혀 닮지 않았을 수 있습니다. 엉뚱한 쪽에 묻는 것이 검색에서 아무것도 못 찾은 듯 보이는 흔한 이유입니다.
라이브니스 검출이란?
라이브니스 검출은 카메라가 보고 있는 것이 앞에 있는 진짜 사람인지, 아니면 들이댄 사진이나 화면이나 마스크인지를 판정합니다. 이는 신원 확인과 잠금 해제의 영역이지 얼굴 역검색의 영역이 아닙니다. FaceSearch는 라이브니스 검출을 하지 않습니다. 실시간 카메라가 아니라 당신이 제공하는 이미지로 작동하기 때문입니다. 둘은 함께 논의되고 규제되지만 하는 일은 전혀 다르므로, 개인정보 처리방침을 읽을 때 이 구분이 중요합니다.
여기서 말하는 색인이란?
색인은 공개적으로 접근 가능한 페이지에서 구축한, 검색 가능한 얼굴 임베딩의 모음입니다. 검색은 당신의 임베딩을 색인과 대조하는 일이므로, 색인이 곧 찾을 수 있는 범위의 경계를 정합니다. 로그인 뒤의 페이지, 크롤러를 막은 페이지, 한 번도 수집되지 않은 페이지는 여기에 들어 있지 않습니다. 사진이 아무리 좋아도 비공개 계정이 보이지 않는 이유입니다.
출처
- Face Recognition Vendor Test (FRVT) 1:1 Verification, National Institute of Standards and Technology
- Special category data, Information Commissioner's Office