얼굴 인식 기술은 군중에서 적합한 사람을 식별하는 데는 잘 수행되지만 사람의 고령화는 작업을 크게 복잡하게 만듭니다. 어떤 경우에는 감당하기 어려워집니다. 사람에 대한 새로운 이미지가 없으면 얼굴 식별 시스템의 작업을 심각하게 방해하는 데 5년이면 충분합니다.
Marcel Grimmer 박사가 이끄는 Norwegian University of Science and Technology(NTNU)의 과학자 그룹은 현대적인 솔루션에 대한 실망스러운 결론에 도달했습니다. 인공 지능 알고리즘을 사용하여 50,000명의 사람 얼굴을 생성하고 인공적으로 노화시켜 얼굴 식별 시스템이 이 작업에 대처하는 방법을 확인했습니다.
상업용 얼굴 인식 시스템의 제작자는 알고리즘의 작동 원리를 공개하지 않으므로 오픈 소스 솔루션이 테스트 대상으로 선택되었습니다. 테스트 과정에서 연구원들은 샘플이 오래될수록 시스템의 정확도가 떨어지고 샘플과 대조한 이미지의 차이가 5년에 이르면 눈에 띄는 장애가 시작되는 것을 발견했습니다. 20년이라는 한계점에 도달하고 나면 긍정적인 결과가 나올 가능성은 극히 희박해졌습니다.
중요한 측면은 샘플의 연령이었습니다. 시스템이 20세 미만 또는 60세 이상의 사람들의 얼굴에 대처하는 것이 더 어려웠습니다. 이 기간 동안 연령 관련 변화가 더 빨리 발생합니다. Grimmer 씨는 아기의 얼굴이 두 달 만에 많이 변한다고 설명했습니다. 매달 아기의 사진을 찍을 수 있지만 결과에 대한 보장은 여전히 없습니다. 얼굴의 작은 변화는 최대 20년까지 기록됩니다. 비슷한 과정이 60세 이후에 시작됩니다. "머리 모양이 다시 바뀌고 주름이 더 뚜렷해집니다." 즉, 긍정적인 반응의 비율도 감소합니다.
얼굴 인식 시스템을 원활하게 실행하는 가장 간단한 솔루션은 이미지 샘플을 정기적으로 업데이트하는 것입니다. 다만, 특정 업무에 따라 다르며, 사생활 침해에 있어서 연령 변화는 사생활 침해에 대한 자연스러운 보호 수단이 될 수 있습니다.
2022-08-25 15:26:35
작가: Vitalii Babkin