안면인식시스템

Facial recognition system
미국 공항의 안면 인식 소프트웨어
오사카 메트로 모리노미야 역 내 자동 개찰기 얼굴 인식 시스템 탑재

얼굴 인식 시스템[1] 잠재적으로 디지털 이미지 또는 비디오 프레임에서 사람의 얼굴얼굴의 데이터베이스와 일치시킬 수 있는 기술입니다. 이러한 시스템은 일반적으로 ID 확인 서비스를 통해 사용자를 인증하기 위해 사용되며, 주어진 이미지에서 얼굴의 특징을 정확하게 파악하고 측정함으로써 작동합니다.[2]

컴퓨터 응용 프로그램의 한 형태로 시작하여 1960년대에 유사한 시스템에서 개발이 시작되었습니다. 안면 인식 시스템은 시작된 이래로 최근 스마트폰로봇 공학과 같은 다른 형태의 기술에서 더 광범위하게 사용되고 있습니다. 컴퓨터화된 안면 인식은 사람의 생리적 특성을 측정하는 것을 포함하기 때문에 안면 인식 시스템은 생체 인식으로 분류됩니다. 생체 인식 기술로서 안면 인식 시스템의 정확도는 홍채 인식, 지문 이미지 획득, 손바닥 인식 또는 음성 인식에 비해 떨어지지만 비접촉식 공정으로 인해 널리 채택되고 있습니다.[3] 안면 인식 시스템은 고급 인간-컴퓨터 상호 작용, 비디오 감시, 법 집행, 승객 심사, 고용 및 주거에 대한 결정, 이미지의 자동 색인화에 배치되었습니다.[4][5]

안면 인식 시스템은 오늘날 정부와 민간 기업에서 전 세계적으로 사용되고 있습니다.[6] 그 효과는 다양하며 일부 시스템은 비효율적이기 때문에 이전에 폐기되었습니다. 안면 인식 시스템의 사용은 또한 시민의 사생활을 침해하고, 일반적으로 잘못된 신원 확인을 하며, 성별 규범[7][8] 인종 프로파일링을 장려하고,[9] 중요한 생체 정보를 보호하지 못한다는 주장과 함께 논란을 불러 일으켰습니다. 딥페이크와 같은 합성 매체의 등장으로 보안에 대한 우려도 높아졌습니다.[10] 이러한 주장은 미국의 여러 도시에서 안면 인식 시스템의 금지로 이어졌습니다.[11] 사회적 우려가 커지면서 소셜 네트워킹 회사 메타 플랫폼은 2021년 페이스북 얼굴 인식 시스템을 폐쇄하고 10억 명 이상의 사용자의 얼굴 스캔 데이터를 삭제했습니다.[12][13] 그 변화는 그 기술의 역사상 가장 큰 안면 인식 사용의 변화 중 하나였습니다.

안면인식 기술의 역사

자동 얼굴 인식은 1960년대에 우디 블레드소(Woody Bledsoe), 헬렌 찬 울프(Helen Chan Wolf), 찰스 비슨(Charles Bisson)에 의해 개척되었는데, 그의 작업은 컴퓨터가 사람의 얼굴을 인식하도록 가르치는 것에 중점을 두었습니다.[14] 그들의 초기 얼굴 인식 프로젝트는 컴퓨터가 인식에 사용하기 전에 사람이 사진에서 얼굴 특징의 좌표를 설정할 필요가 있었기 때문에 "인간 기계"라고 불렸습니다. 그래픽 태블릿을 사용하여 사람은 동공 중심, 눈의 안쪽과 바깥쪽 모서리, 헤어라인의 정점과 같은 얼굴 특징 좌표를 정확하게 파악할 수 있습니다. 좌표는 입 너비와 눈 너비를 포함한 20개의 개별 거리를 계산하는 데 사용되었습니다. 사람은 한 시간에 약 40장의 사진을 처리할 수 있으며, 이러한 계산된 거리의 데이터베이스를 구축할 수 있습니다. 그런 다음 컴퓨터는 각 사진의 거리를 자동으로 비교하고 거리 사이의 차이를 계산한 다음 가능한 일치 항목으로 닫힌 기록을 반환합니다.[14]

1970년, 카네데 타케오는 사람의 개입 없이 턱과 같은 해부학적 특징을 찾고 얼굴 특징 사이의 거리 비율을 계산하는 얼굴 매칭 시스템을 공개적으로 시연했습니다. 이후의 테스트에서 시스템이 항상 얼굴의 특징을 안정적으로 식별할 수 없다는 것이 밝혀졌습니다. 그럼에도 불구하고, 그 주제에 대한 관심이 커졌고 1977년 카나데는 안면 인식 기술에 관한 최초의 상세한 책을 출판했습니다.[15]

1993년 국방고등연구사업단(DARPA)과 육군연구소(ARL)는 얼굴인식 기술 프로그램 FERET을 설립하여 생산적인 실생활 환경에서 사용할 수 있는 "자동 얼굴인식 능력"을 개발하여 보안, 정보, 그리고 그들의 임무를 수행하는 법 집행자들." 연구실에서 시도된 얼굴 인식 시스템을 평가하고 FERET 테스트를 통해 기존의 자동화된 얼굴 인식 시스템의 성능은 다양하지만, 통제된 환경에서 촬영된 정지 영상에서 얼굴을 인식하는 데 기존의 소수의 방법을 사용할 수 있음을 발견했습니다.[16] FERET 테스트는 자동화된 안면 인식 시스템을 판매하는 세 개의 미국 회사를 탄생시켰습니다. 비전 코퍼레이션과 미로 주식회사는 모두 1994년에 FERET 테스트 결과를 판매 포인트로 사용한 연구원들에 의해 설립되었습니다. Visage Technology는 1996년 신분증 방어 계약자가 MITAlex Pentland가 개발한 안면 인식 알고리즘에 대한 권리를 상업적으로 이용하기 위해 설립되었습니다.[17]

1993년 FERET 안면 인식 벤더 테스트 이후, 웨스트 버지니아와 뉴 멕시코에 있는 자동차 부서(DMV) 사무소는 사람들이 다른 이름을 사용하여 여러 운전면허증을 취득하는 것을 방지하기 위해 자동 안면 인식 시스템을 사용하는 최초의 DMV 사무소가 되었습니다. 미국의 운전면허증은 그 당시 일반적으로 받아들여지는 사진 확인 형태였습니다. 미국 전역의 DMV 사무소는 기술 업그레이드를 진행 중이었고 디지털 ID 사진의 데이터베이스를 구축하는 과정에 있었습니다. 이를 통해 DMV 사무소는 기존 DMV 데이터베이스와 비교하여 새로운 운전면허증을 찾기 위해 얼굴 인식 시스템을 시장에 배포할 수 있었습니다.[18] DMV 사무실은 자동화된 안면 인식 기술의 첫 번째 주요 시장 중 하나가 되었으며, 미국 시민들에게 안면 인식을 표준 식별 방법으로 소개했습니다.[19] 1990년대 미국 교도소 인구의 증가는 미국 주들이 디지털 생체 인식 데이터베이스를 통합한 연결되고 자동화된 신분 확인 시스템을 구축하도록 이끌었고, 어떤 경우에는 안면 인식을 포함하기도 했습니다. 1999년에 미네소타는 얼굴 인식 시스템을 통합했습니다.비전틱스는 경찰, 판사 및 법원 직원이 주 전역에서 범죄자를 추적할 수 있는 머그예약 시스템을 개발했습니다.[20]

전단 매핑에서 빨간색 화살표는 방향을 바꾸지만 파란색 화살표는 방향을 바꾸지 않고 고유 벡터로 사용됩니다.
얼굴 검출을 위한 Viola-Jones 알고리즘은 Haar와 유사한 기능을 사용하여 이미지에서 얼굴을 찾습니다. 여기 코다리와 비슷하게 생긴 하르 특징이 얼굴에 적용됩니다.

1990년대까지, 얼굴 인식 시스템은 주로 사람의 얼굴 사진 초상화를 사용하여 개발되었습니다. 1990년대 초 주성분 분석(PCA)을 통해 다른 물체를 포함하는 영상에서 얼굴을 안정적으로 위치시키기 위한 얼굴 인식에 대한 연구가 주목을 받았습니다. 얼굴 감지의 PCA 방법은 아이겐페이스(Eigenface)라고도 하며 매튜 터크(Matthew Turk)와 알렉스 펜틀랜드(Alex Pentland)가 개발했습니다.[21] Turk와 Pentland는 Karhunen-Loève 정리요인 분석의 개념적 접근법을 결합하여 선형 모델을 개발했습니다. 고유 얼굴은 인간 얼굴의 전역 및 직교 특징을 기반으로 결정됩니다. 사람의 얼굴은 여러 고유 얼굴의 가중 조합으로 계산됩니다. Turk and Pentland의 PCA 얼굴 검출 방법은 특정 모집단의 사람 얼굴을 암호화하는 데 사용되는 고유 얼굴이 거의 없었기 때문에 얼굴을 검출하기 위해 처리해야 하는 데이터의 양을 크게 줄였습니다. 1994년 Pentland는 얼굴 인식에 PCA를 사용하기 위해 고유 눈, 고유 입 및 고유 코를 포함한 고유 얼굴 특징을 정의했습니다. 1997년에는 선형 판별 분석(LDA)을 사용하여 Fisher face를 생성함으로써 얼굴[22] 인식의 PCA Igenface 방법이 개선되었습니다.[23] LDA Fisherfaces는 PCA 기능 기반 얼굴 인식에 주로 사용되었습니다. 아이겐페이스는 얼굴 재구성에도 사용되었습니다. 이러한 접근 방식에서는 얼굴의 특징이나 부분을 연결하는 얼굴의 전체 구조가 계산되지 않습니다.[24]

얼굴 인식에 대한 순수한 특징 기반 접근 방식은 1990년대 후반에 Gabor 필터를 사용하여 얼굴 특징을 기록하고 특징을 연결하기 위해 얼굴 구조의 그리드를 계산하는 Bochum 시스템에 의해 추월되었습니다.[25] Christoph von der Malsburg보훔 대학의 그의 연구팀은 1990년대 중반에 피부 분할을 사용하여 이미지에서 얼굴을 추출하기 위해 Elastic Bunch Graph Matching을 개발했습니다.[21] 1997년까지 말스버그가 개발한 얼굴 감지 방법은 시중의 대부분의 다른 얼굴 감지 시스템을 능가했습니다. 이른바 '보훔 시스템'이라고 불리는 얼굴 감지 시스템은 공항 등 번화한 장소의 운영자들에게 ZN-Face로 시중에 판매되었습니다. 이 소프트웨어는 "완벽하지 않은 얼굴 보기로 식별할 수 있을 정도로 강력했습니다. 그것은 또한 종종 콧수염, 수염, 변화된 헤어스타일과 안경(심지어 선글라스)과 같은 식별 장애를 통해 볼 수 있습니다.[26]

비디오 영상에서 실시간 얼굴 검출은 2001년 Viola-Jones 얼굴에 대한 객체 검출 프레임워크를 통해 가능해졌습니다.[27] 폴 비올라(Paul Viola)와 마이클 존스(Michael Jones)는 얼굴 감지 방법과 디지털 이미지의 물체 인식에 대한 하얼(Haar)과 같은 특징 접근 방식을 결합하여 최초의 실시간 정면 시점 얼굴 감지기인 에이다부스트(AdaBoost)를 출시했습니다.[28] 2015년까지 Viola-Jones 알고리즘은 휴대용 기기임베디드 시스템에 소형 저전력 검출기를 사용하여 구현되었습니다. 따라서 Viola-Jones 알고리즘은 얼굴 인식 시스템의 실제 적용 범위를 넓힐 뿐만 아니라 사용자 인터페이스원격 회의의 새로운 기능을 지원하는 데 사용되었습니다.[29]

우크라이나는 미국에 기반을 둔 클리어뷰 AI 안면인식 소프트웨어를 이용해 사망한 러시아 병사들의 신원을 확인하고 있습니다. 우크라이나는 8천6백 명의 수색을 벌여 사망한 러시아 군인 582명의 가족을 확인했습니다. 이 소프트웨어를 사용하는 우크라이나군의 IT 봉사단은 이후 사망한 군인들의 가족들에게 연락을 취하며 우크라이나 내 러시아 활동에 대한 경각심을 고취시키고 있습니다. 주요 목표는 러시아 정부를 불안정하게 만드는 것입니다. 심리전의 한 형태로 볼 수 있습니다. 5개 정부 부처에서 약 340명의 우크라이나 정부 관계자들이 이 기술을 사용하고 있습니다. 우크라이나로 들어오려는 스파이를 잡는 데 사용됩니다.[30]

클리어뷰 AI의 안면 인식 데이터베이스는 법 집행 조사 과정이나 국가 안보와 관련하여 이 기술을 사용할 수 있는 정부 기관만 사용할 수 있습니다.[31]

소프트웨어는 Clearview AI에 의해 우크라이나에 기증되었습니다. 러시아는 반전 운동가들을 찾기 위해 그것을 사용하는 것으로 생각됩니다. 클리어뷰 AI는 원래 미국 법 집행을 위해 설계되었습니다. 전쟁에 사용하면 새로운 윤리적 문제가 발생합니다. 런던의 한 감시 전문가인 스티븐 헤어는 우크라이나인들을 인간적으로 보이게 만들지도 모른다고 우려했습니다. "그것이 실제로 작동하고 있습니까? 아니면 러시아인들이 '이 무법적이고 잔인한 우크라이나인들을 봐, 우리 소년들에게 이런 짓을 하는 거야'라고 말하게 만드는 건가요?"[32]

얼굴 인식 기술

OpenCV를 사용한 자동 얼굴 감지

사람은 많은 노력 없이 얼굴을 인식할 수 있지만,[33] 얼굴 인식은 컴퓨팅에서 어려운 패턴 인식 문제입니다. 얼굴 인식 시스템은 2차원 이미지를 기반으로 조명 및 표정과 함께 입체적이고 외관 변화가 있는 사람의 얼굴을 식별하려고 시도합니다. 이 계산 작업을 수행하기 위해 안면 인식 시스템은 4단계를 수행합니다. 첫 번째 얼굴 감지는 이미지 배경에서 얼굴을 분할하는 데 사용됩니다. 두 번째 단계에서 분할된 얼굴 이미지는 얼굴 포즈, 이미지 크기 및 조명그레이스케일과 같은 사진 특성을 고려하도록 정렬됩니다. 정렬 과정의 목적은 세 번째 단계인 얼굴 특징 추출에서 얼굴 특징의 정확한 로컬라이제이션을 가능하게 하는 것입니다. 눈, 코, 입 등의 특징을 이미지에서 정확히 짚어내고 측정하여 얼굴을 나타냅니다. 그렇게 설정된 얼굴의 특징 벡터는 네 번째 단계에서 얼굴의 데이터베이스와 일치합니다.[34]

전통적인.

AT&T 연구소 캠브리지의 일부 고유면

일부 얼굴 인식 알고리즘은 피험자의 얼굴 이미지에서 랜드마크 또는 특징을 추출하여 얼굴 특징을 식별합니다. 예를 들어, 알고리즘은 눈, 코, 광대 및 턱의 상대적인 위치, 크기 및/또는 모양을 분석할 수 있습니다.[35] 그런 다음 이러한 기능을 사용하여 일치하는 기능이 있는 다른 이미지를 검색합니다.[36]

다른 알고리즘은 얼굴 이미지 갤러리를 정규화한 다음 얼굴 데이터를 압축하여 얼굴 인식에 유용한 데이터만 이미지에 저장합니다. 그런 다음 프로브 이미지를 얼굴 데이터와 비교합니다.[37] 초기의 성공적인 시스템[38] 중 하나는 일련의 현저한 얼굴 특징에 적용되는 템플릿 매칭 기술을[39] 기반으로 하며, 일종의 압축된 얼굴 표현을 제공합니다.

인식 알고리즘은 크게 두 가지 접근법으로 나눌 수 있습니다: 특징을 구별하는 기하학적 접근법 또는 이미지를 값으로 확장하고 템플릿과 값을 비교하여 분산을 제거하는 통계적 접근법입니다. 일부에서는 이러한 알고리즘을 전체 모델과 기능 기반 모델의 두 가지 광범위한 범주로 분류합니다. 전자는 얼굴을 전체적으로 인식하려고 시도하는 반면, 특징 기반은 특징에 따라 등의 구성 요소로 세분화하여 각각의 공간적 위치뿐만 아니라 다른 특징에 대해서도 분석합니다.[40]

일반적인 인식 알고리즘으로는 고유면을 이용한 주성분 분석, 선형 판별 분석, 피셔페이스 알고리즘을 이용한 탄성 다발 그래프 매칭, 은닉 마르코프 모델, 텐서 표현을 이용한 다중 선형 부분공간 학습, 뉴런 동기 동적 링크 매칭 등이 있습니다.[citation needed][41] 현대의 안면 인식 시스템은 딥 러닝과 같은 기계 학습 기술을 점점 더 많이 사용합니다.[42]

원거리 인간식별(HID)

얼굴 환각을 사용하여 얼굴의 저해상도 이미지를 향상시켜 원거리(HID)에서 사람 식별을 가능하게 합니다. CCTV 이미지에서 얼굴은 종종 매우 작습니다. 그러나 얼굴의 특징을 식별하고 플롯하는 얼굴인식 알고리즘은 고해상도 영상을 필요로 하기 때문에, 신호대잡음비가 높은 환경에서 촬영된 영상을 얼굴인식 시스템이 사용할 수 있도록 해상도 향상 기술이 개발되었습니다. 얼굴 인식 시스템에 이미지가 제출되기 전에 이미지에 적용되는 얼굴 환각 알고리즘은 인구통계학적 및 연령과 관련된 얼굴 특성을 통합할 수 있는 픽셀 대체 또는 가장 가까운 이웃 분포 지수를 가진 예제 기반 기계 학습을 사용합니다. 얼굴 환각 기술을 사용하면 고해상도 얼굴 인식 알고리즘의 성능이 향상되고 초해상도 알고리즘의 고유 한계를 극복하는 데 사용될 수 있습니다. 얼굴 환각 기술은 얼굴이 위장된 이미지를 사전 치료하는 데에도 사용됩니다. 여기서 선글라스와 같은 변장을 제거하고 얼굴 환각 알고리즘을 영상에 적용합니다. 이와 같은 얼굴 환각 알고리즘은 변장이 있거나 없는 유사한 얼굴 이미지에 대한 훈련이 필요합니다. 변장을 제거하여 발견된 영역을 채우려면 얼굴 환각 알고리즘이 얼굴의 전체 상태를 올바르게 매핑해야 하는데, 이는 저해상도 이미지에 포착된 순간적인 표정 때문에 불가능할 수 있습니다.[43]

입체 인식

인간 얼굴의 3D 모델

3차원 얼굴 인식 기술은 3D 센서를 사용하여 얼굴 모양에 대한 정보를 포착합니다. 그런 다음 이 정보는 눈구멍, 코, 턱의 윤곽과 같은 얼굴 표면의 독특한 특징을 식별하는 데 사용됩니다.[44] 3D 얼굴 인식의 한 가지 장점은 다른 기술과 마찬가지로 조명의 변화에 영향을 받지 않는다는 것입니다. 또한 프로필 보기를 포함한 다양한 시야각에서 얼굴을 식별할 수 있습니다.[44][36] 얼굴의 3차원 데이터 포인트는 얼굴 인식의 정밀도를 크게 향상시킵니다. 3차원 얼굴 인식 연구는 구조화된 빛을 얼굴에 투사하는 정교한 센서를 개발함으로써 가능합니다.[45] 3차원 매칭 기법은 표정에 민감하지만, 따라서 Technion의 연구원들은 미터법 기하학의 도구를 등각법으로 취급하기 위해 적용했습니다.[46] 얼굴의 3D 이미지를 포착하는 새로운 방법은 다른 각도를 가리키는 3개의 추적 카메라를 사용합니다; 한 카메라는 피사체의 앞쪽을 가리키고, 두 번째 카메라는 옆을 가리키고, 세 번째 카메라는 각도를 가리키게 됩니다. 이 모든 카메라는 실시간으로 피험자의 얼굴을 추적하고 얼굴을 감지하고 인식할 수 있도록 함께 작동합니다.[47]

열화상 카메라

장파장 적외선(체온열) 광에서 촬영한 두 사람의 의사 컬러 영상

얼굴 인식을 위해 입력 데이터를 수집하는 또 다른 방법은 열 감지 카메라를 사용하는 것인데, 이 절차를 통해 카메라는 머리 모양만 감지하고 안경, 모자 또는 메이크업과 같은 피사체 액세서리는 무시합니다.[48] 기존 카메라와 달리 열화상 카메라는 플래시를 사용하지 않고 카메라의 위치를 노출하지 않고도 저조도 및 야간 상황에서도 얼굴 이미지를 촬영할 수 있습니다.[49] 그러나 얼굴 인식을 위한 데이터베이스는 제한적입니다. 열화상 얼굴 이미지의 데이터베이스를 구축하려는 노력은 2004년까지 거슬러 올라갑니다.[48] 2016년까지 IIITD-PSE 및 Notre Dame thermal face 데이터베이스를 포함한 여러 데이터베이스가 존재했습니다.[50] 현재의 열 얼굴 인식 시스템은 실외 환경에서 촬영된 열 이미지에서 얼굴을 안정적으로 검출할 수 없습니다.[51]

2018년 미국 육군 연구소(ARL)의 연구원들은 열화상 카메라를 사용하여 얻은 얼굴 이미지를 기존 카메라를 사용하여 캡처한 데이터베이스의 이미지와 일치시킬 수 있는 기술을 개발했습니다.[52] 두 가지 다른 영상 양식에서 얼굴 인식을 연결하는 방법으로 인해 교차 스펙트럼 합성 방법으로 알려져 있는 이 방법은 여러 얼굴 영역과 세부 정보를 분석하여 하나의 영상을 합성합니다.[53] 특정 열화상 이미지를 해당 가시적인 얼굴 이미지로 매핑하는 비선형 회귀 모델과 잠재 프로젝션을 이미지 공간으로 다시 투영하는 최적화 문제로 구성됩니다.[49] ARL 과학자들은 이 접근법이 글로벌 정보(즉, 얼굴 전체의 특징)를 로컬 정보(즉, 눈, 코 및 입에 관한 특징)와 결합함으로써 작동한다고 지적했습니다.[54] ARL에서 수행된 성능 테스트에 따르면 다중 영역 교차 스펙트럼 합성 모델은 기본 방법보다 약 30%, 최첨단 방법보다 약 5%의 성능 향상을 보여주었습니다.[53]

어플

소셜 미디어

2013년에 설립된 Looksery는 Kickstarter에서 얼굴 수정 앱을 위한 자금을 모으기 시작했습니다. 성공적인 크라우드 펀딩 후, Looksery는 2014년 10월에 시작했습니다. 이 애플리케이션은 사용자의 모양을 수정하는 얼굴용 특수 필터를 통해 다른 사람과 비디오 채팅을 할 수 있습니다. Facetune 및 Perfect365와 같이 이미 시장에 출시된 이미지 증강 애플리케이션은 정적 이미지로 제한된 반면 Looksery는 증강 현실을 라이브 비디오로 허용했습니다. 2015년 말 SnapChat은 Looksery를 구입하여 랜드마크 렌즈 기능이 되었습니다.[55] 스냅챗 필터 애플리케이션은 얼굴 감지 기술을 사용하고 이미지에서 식별된 얼굴 특징을 기반으로 3D 메쉬 마스크가 얼굴 위에 겹칩니다.[56] 안면 인식 방지 마스크를 사용하여 안면 인식 소프트웨어를 속이려는 다양한 기술이 있습니다.[57]

딥페이스는 페이스북의 한 연구 그룹이 만든 딥러닝 얼굴 인식 시스템입니다. 디지털 이미지에서 사람의 얼굴을 식별합니다. 연결 가중치가 1억 2천만 개가 넘는 9개 계층의 신경망을 사용하며, 페이스북 사용자가 업로드한 4백만 개의 이미지에 대해 훈련을 받았습니다.[58][59]시스템은 FBI의 차세대 신원확인 시스템이 85%였던 것에 비해 97% 정확하다고 합니다.[60]

틱톡의 알고리즘은 특히 효과적인 것으로 여겨져 왔지만, 많은 사람들은 앱이 사용자가 원하는 콘텐츠를 추측하는 데 매우 효과적인 원인이 된 정확한 프로그래밍에 대해 궁금해했습니다.[61] 2020년 6월 틱톡은 "For You" 페이지와 안면 인식이 포함되지 않은 사용자에게 동영상을 추천하는 방법에 대한 성명을 발표했습니다.[62] 그러나 2021년 2월 틱톡은 앱이 사용자 비디오와 알고리즘 모두에서 얼굴 인식을 사용하여 나이, 성별 및 민족성을 식별했다고 주장하는 미국 소송에 대해 9200만 달러의 합의에 동의했습니다.[63]

신분증확인

얼굴 인식의 새로운 용도는 ID 확인 서비스의 사용에 있습니다. 많은 회사와 다른 회사들이 이러한 서비스를 은행, ICO 및 기타 e-비즈니스에 제공하기 위해 현재 시장에서 일하고 있습니다.[64] 얼굴 인식은 다양한 컴퓨팅 플랫폼과 기기에 생체 인식 인증의 한 형태로 활용되어 왔습니다;[36] 안드로이드 4.0 "Ice Cream Sandwich"스마트폰의 전면 카메라를 사용하여 얼굴 인식을 잠금 해제 수단으로 추가했습니다.[65][66] 마이크로소프트는 얼굴 인식 로그인을 키넥트 액세서리를 통해 Xbox 360 비디오 게임 콘솔에 도입했으며,[67] "Windows Hello" 플랫폼(적외선 조명 카메라가 필요함)을 통해 Windows 10에 도입했습니다.[68] 2017년 애플의 아이폰X 스마트폰은 적외선 조명 시스템을 사용하는 '페이스 ID' 플랫폼으로 제품군에 안면 인식 기능을 도입했습니다.[69]

얼굴ID

애플은 플래그십 아이폰X에 지문 기반 시스템인 터치ID의 생체 인증 후속 제품으로 페이스ID를 선보였습니다. 얼굴 ID에는 사용자의 얼굴에 3만 개 이상의 적외선 점을 투사하는 '로미오' 모듈과 패턴을 읽어주는 '줄리엣' 모듈 두 부분으로 구성된 안면 인식 센서가 있습니다.[70] 이 패턴은 장치의 중앙 처리 장치(CPU)에 있는 로컬 "보안 엔클레이브"로 전송되어 전화 소유자의 얼굴과 일치하는 것을 확인합니다.[71]

애플은 얼굴 패턴에 접근할 수 없습니다. 시스템은 무단 액세스를 방지하기 위해 눈을 감은 상태에서 작동하지 않습니다.[71] 이 기술은 사용자의 외모 변화로부터 학습하므로 모자, 스카프, 안경 및 많은 선글라스, 수염 및 메이크업과 함께 작동합니다.[72] 또한 어둠 속에서도 작동합니다. 3만 개의 얼굴 점을 제대로 읽어내기 위해 사용자의 얼굴에 보이지 않는 적외선 빛을 뿜어내는 전용 적외선 플래시인 '플로드 일루미네이터'를 사용하면 됩니다.[73]

헬스케어

얼굴 인식 알고리즘은 코, 뺨 및 인간 얼굴의 다른 부분의 특정 특징을 사용하여 일부 질병을 진단하는 데 도움이 될 수 있습니다.[74] 머신 러닝은 개발된 데이터 세트에 의존하여 얼굴 치수만을 기반으로 유전적 이상을 식별하는 데 사용되었습니다.[75] FRT는 수술 절차 전에 환자를 확인하는 데에도 사용되었습니다.

2022년 3월, 포브스의 출판물에 따르면, 인공지능 개발 회사인 FDNA는 10년 동안 유전학자들과 협력하여 약 5,000개의 질병에 대한 데이터베이스를 개발했으며 그 중 1500개의 질병을 안면 인식 알고리즘으로 감지할 수 있다고 주장했습니다.[76]

정부 서비스를 이용하기 위한 FRT 배치

인디아

한 인터뷰에서, 국가 보건국 최고 책임자인 R.S. 샤르마 박사는 안면 인식 기술이 백신을 찾는 사람들의 신원을 인증하기 위해 아드하르와 함께 사용될 것이라고 말했습니다.[77] 10개 인권·디지털 권리 단체와 150여 명의 개인들이 중앙정부의 백신 접종 추진 과정에 안면인식 기술이 배치되는 것에 대해 경각심을 일깨우는 인터넷 자유재단의 성명에 서명했습니다.[78] 의무적인 안전 조치를 담은 적절한 법안 없이 오류가 발생하기 쉬운 시스템을 구현하면 시민들이 필수 서비스를 박탈하고 이 검증되지 않은 기술을 인도의 백신 출시와 연결하면 백신 전달 시스템에서 사람들만 제외됩니다.[79]

2021년 7월, 메갈라야 정부의 보도 자료는 안면 인식 기술(FRT)을 사용하여 "연금 수급자의 생명 인증 확인" 모바일 애플리케이션을 사용하여 디지털 생명 인증서를 발급하는 연금 수급자의 신원을 확인할 것이라고 밝혔습니다.[80] 보도자료에 따르면, 이 통지는 연금 수급자들에게 "스마트폰을 사용하여 집에서 편안하게 연금 수급 당국에 자신의 생활을 확인할 수 있는 안전하고 쉽고 번거롭지 않은 인터페이스"를 제공하는 것을 목적으로 합니다. 법대생인 제이드 제레미야 링도 씨는 관련 당국에 "해당 신청은 개인정보 처리를 관장하는 어떠한 고정법도 없이 진행돼 적법성이 결여돼 있고 정부가 데이터를 처리할 권한도 없다"고 강조하는 법적 통지문을 보냈습니다.[81]

보안 서비스 구축

스위스 유럽 감시: 얼굴 인식 및 차량 제작, 모델, 색상 및 번호판 판독기

영연방

호주 국경군뉴질랜드 관세청은 여행자의 얼굴을 전자 여권 마이크로 칩의 데이터와 비교하는 얼굴 인식을 사용하는 자동화된 국경 처리 시스템인 SmartGate를 설치했습니다.[82][83] 캐나다의 모든 국제 공항은 여행자의 얼굴을 ePassport에 저장된 사진과 비교하는 Primary Inspection Kiosk 프로그램의 일부로 얼굴 인식을 사용합니다. 이 프로그램은 2017년 초에 밴쿠버 국제공항에 처음 도입되었으며 2018-2019년에 나머지 모든 국제공항에 적용되었습니다.[84]

영국 경찰은 2015년부터 공개 행사에서 실시간 안면 인식 기술을 시험해 왔습니다.[85] 2017년 5월, 사우스 웨일즈 경찰이 운영하는 밴에 장착된 자동 안면 인식 시스템(AFR)을 사용하여 한 남성이 체포되었습니다. 아르스 테크니카는 "[AFR]이 체포로 이어진 것은 이번이 처음인 것 같다"고 보도했습니다.[86] 그러나브라더 워치의 2018년 보고서에 따르면 이러한 시스템은 98%까지 부정확한 것으로 나타났습니다.[85] 이 보고서는 또한 사우스 웨일즈 경찰메트로폴리탄 경찰 두 명의 영국 경찰이 공공 행사와 공공 공간에서 실시간 안면 인식을 사용하고 있다는 것을 밝혔습니다.[87] 2019년 9월 사우스 웨일즈 경찰의 안면 인식 사용은 합법적이라는 판결을 받았습니다.[87] 라이브 안면 인식은 2016년부터 런던 거리에서 시도되었으며 2020년 초부터 메트로폴리탄 경찰로부터 정기적으로 사용될 예정입니다.[88] 2020년 8월 항소법원은 2017년과 2018년 사우스 웨일즈 경찰이 안면 인식 시스템을 사용한 방식이 인권을 침해했다고 판결했습니다.[89]

미국

하츠필드 잭슨 애틀랜타 국제공항에서 미국 세관국경보호국이 개발한 "생체 얼굴 스캐너"가 장착된 항공기 탑승 게이트

미국 국무부는 1억 1천 7백만 명의 미국 성인 데이터베이스를 보유한 세계에서 가장 큰 얼굴 인식 시스템 중 하나를 운영하고 있으며, 일반적으로 운전면허 사진에서 추출한 사진을 가지고 있습니다.[90] 아직 완성까지는 멀었지만, 사진 속에 누가 있었는지 단서를 주기 위해 특정 도시에서 사용되고 있습니다. FBI는 그 사진들을 긍정적인 신원 확인을 위한 것이 아니라 수사 도구로 사용합니다.[91] 2016년 현재 샌디에이고와 로스앤젤레스에서 경찰이 찍은 사진에서 사람을 식별하기 위해 안면 인식이 사용되고 있으며(실시간 비디오에는 없고 사진 예약에 반대하는 경우에만 해당)[92] 웨스트 버지니아댈러스에서 사용이 계획되었습니다.[93]

최근 몇 년 동안 메릴랜드(Maryland)는 사람들의 얼굴을 운전면허 사진과 비교하여 얼굴 인식을 사용했습니다. 이 시스템은 경찰에 구금된 프레디 그레이가 사망한 후 제멋대로인 시위대를 체포하기 위해 볼티모어에서 사용되면서 논란을 불러 일으켰습니다.[94] 다른 많은 주에서도 유사한 시스템을 사용하거나 개발하고 있지만 일부 주에서는 사용을 금지하는 법률이 있습니다.

FBI는 또한 범죄 및 민간 데이터베이스에서 추출할 수 있는 지문 및 홍채 스캔과 같은 보다 전통적인 생체 인식뿐만 아니라 얼굴 인식을 포함하도록 차세대 식별 프로그램을 도입했습니다.[95] 연방 일반 책임 사무소는 FBI가 사생활과 정확성과 관련된 다양한 우려를 다루지 않았다고 비판했습니다.[96]

2018년부터 미국 세관국경보호국은 "생체 얼굴 스캐너"를 미국 공항에 배치했습니다. 출국 국제선을 이용하는 승객은 CBP의 데이터베이스에 저장된 신분증 사진과 일치시켜 얼굴 이미지를 캡처하고 확인한 후 체크인, 보안 및 탑승 절차를 완료할 수 있습니다. 미국 시민권을 소지한 여행객을 위해 촬영한 이미지는 최대 12시간 이내에 삭제됩니다. 교통안전국(TSA)은 앞으로 보안검색 과정에서 국내 항공여행에도 비슷한 프로그램을 도입하겠다는 뜻을 밝힌 바 있습니다. 미국 시민 자유 연합은 이 프로그램이 감시 목적으로 사용될 것을 우려하여 이 프로그램에 반대하는 단체 중 하나입니다.[97]

2019년에 연구원들은 이민세관 집행국이 미등록 이민자에게 면허를 제공하는 일부 주를 포함하여 주 운전면허 데이터베이스에 대해 안면 인식 소프트웨어를 사용한다고 보고했습니다.[96]

2022년 12월, 미국의 16개 국내 주요 공항은 얼굴 인식 기술을 테스트하기 시작했는데, 여기서 카메라가 있는 키오스크는 승객들이 사기꾼이 아닌지 확인하기 위해 여행자들의 신분증에 있는 사진들을 확인합니다.[98]

중국

2006년 중국 정부는 전국적으로 CCTV 감시를 시행하기 위해 스카이넷 프로젝트를 시작했고, 2018년 현재 2천만 대의 카메라가 있으며, 이 중 상당수는 실시간 안면 인식이 가능합니다. 이 프로젝트를[99] 위해 전국에 배치된 일부 공식 주장은 현재 스카이넷 시스템이 중국 전체 인구를 1초에, 세계 인구를 2초에 스캔할 수 있다고 주장합니다.[100]

베이징 서역에서 안면인식 기술이 적용된 탑승구

2017년 칭다오 경찰은 10년째 진행 중인 칭다오 국제 맥주 축제에서 안면 인식 장비를 이용해 25명의 수배 용의자를 특정할 수 있었습니다.[101] 이 장비는 15초 비디오 클립을 녹화하고 피험자의 여러 스냅샷을 촬영하여 작동합니다. 그 데이터는 경찰국 데이터베이스의 이미지와 비교 분석되며 20분 안에 98.1%의 정확도로 대상자를 식별할 수 있습니다.[102]

2018년 정저우와 베이징의 중국 경찰은 스마트 안경을 사용하여 용의자를 식별하고 주소를 검색하며 집 밖으로 이동하는 사람들을 추적하기 위해 안면 인식을 사용하여 정부 데이터베이스와 비교되는 사진을 촬영했습니다.[103][104]

중국은 2017년 말 현재 신장에 안면인식과 인공지능 기술을 배치했습니다. 이 지역을 방문한 기자들은 주유소, 쇼핑 센터 및 모스크 입구와 같은 지역의 안면 인식 검문소뿐만 아니라 여러 도시에 약 100미터마다 설치된 감시 카메라를 발견했습니다.[105][106] 2019년 5월, Human Rights Watch신장의 위구르 공동체에 대한 데이터를 수집하고 추적하는 데 사용되는 경찰 감시 앱인 통합 공동 운영 플랫폼(IJOP)에서 Face++ 코드를 발견했다고 보고했습니다.[107] Human Rights Watch는 2019년 6월에 중국 회사 Megvii가 IJOP에 협력하지 않은 것으로 보이며 앱 내 Face++ 코드가 작동할 수 없다고 수정된 보고서를 발표했습니다.[108] 2020년 2월, 코로나바이러스 발생 이후, Megvii는 군중 속에서 코로나바이러스 감염 증상이 있는 사람들을 식별하는 것을 돕기 위해 시작한 체온 선별 시스템을 최적화하기 위해 은행 대출을 신청했습니다. 대출 신청서에서 Megvii는 마스크를 쓴 개인을 식별하는 정확성을 향상시켜야 한다고 말했습니다.[109]

중국의 많은 공공 장소는 철도역, 공항, 관광지, 엑스포, 사무실 건물 등 안면 인식 장비로 구현됩니다. 2019년 10월, 저장 과학 기술 대학교의 한 교수는 고객의 개인 생체 정보를 남용한 혐의로 항저우 사파리 공원을 고소했습니다. 사파리 공원은 안면 인식 기술을 사용하여 연하장 소지자의 신원을 확인합니다. 중국의 약 300개의 관광지가 안면 인식 시스템을 설치하고 방문객을 받아들이는 데 사용합니다. 이번 사례는 중국에서 안면 인식 시스템을 사용한 것은 이번이 처음인 것으로 알려졌습니다.[110] 2020년 8월 자유아시아방송은 2019년 텐센트위챗 앱을 사용해 미국에 있는 친구에게 동영상을 전달한 타이위안시 시민 겅관쥔(Geng Guanjun)이 "다툼을 벌이고 문제를 자극"한 혐의로 유죄 판결을 받았다고 보도했습니다. 법원 문서에는 중국 경찰이 안면인식 시스템을 이용해 겅관쥔을 '해외 민주주의 운동가'로 지목하고, 중국 네트워크 관리·선전 부서가 위챗 사용자를 직접 감시한다는 내용이 담겼습니다.[111]

2019년 홍콩의 시위자들은 중국 당국의 감시에 사용되는 카메라와 안면 인식 시스템을 포함할 수 있다는 우려 속에 스마트 가로등을 파괴했습니다.[112]

인디아

안면 인식 기술(FRT)이 완전히 정확하지는 않지만,[113] 인도에서는 경찰이 신원 확인을 위해 점점 더 많이 배치되고 있습니다. FRT 시스템은 신원이 확인될 용의자와 경찰이 이용할 수 있는 신원이 확인된 범죄자의 데이터베이스 사이의 확률 일치 점수 또는 신뢰 점수를 생성합니다. 국가 자동 안면 인식 시스템(AFRS)[114]은 이미 내무부 산하 기관인 국가 범죄 기록국(NCRB)에 의해 개발되고 있습니다. 이 프로젝트는 중앙 및 국가 보안 기관의 안면 인식 기술 시스템과 호환되는 전국 사진 데이터베이스를 개발하고 배포하는 것을 목표로 합니다. 인터넷 자유 재단은 이 프로젝트에 대한 우려를 표시했습니다.[115] NGO는 FRT 시스템의 정확성이 "일상적으로 과장되고 실제 숫자는 부족한 점이 많다"고 강조했습니다.[115] 이러한 결함이 있는 FRT 시스템의 구현은 이러한 인식 과정에서 높은 오탐률과 오탐률을 초래할 것입니다."

정의 K.S. Puttaswamy 인도 연합(22017 10 SCC 1)에서 인도 대법원의 결정에 따라 헌법 제21조에 따라 기본권으로 보호되는 국민의 프라이버시권에 대한 국가의 정당한 침해는 특정한 기준, 즉 합법성, 필요성, 비례성과 절차적 [116]안전장치 인터넷 자유 재단에 따르면, 국가 자동 안면 인식 시스템(AFRS) 제안은 "합법성의 부재", "가장 명백한 자의성", "안전 장치 및 책임의 부재"를 이유로 이러한 기준 중 어느 것도 충족하지 못합니다.[117]

국가 차원의 AFRS 프로젝트가 아직 진행 중인 동안 인도의 여러 주 경찰국은 이미 다음과 같은 안면 인식 기술 시스템을 배치하고 있습니다: 텔랑가나의 TSCOP + CCTNS,[118] 펀자브의 펀자브 인공 지능 시스템(PAIS),[119] 우타르 프라데시의 트리네트라,[120] 우타라칸드의 경찰 인공 지능 시스템,[121] 델리 AFR, 자동화된 복합 생체 인식 시스템(AMB)IS) 마하라슈트라주 타밀나두주 페이스타그. 국가 전자 통치 계획(NeGP)에 따른 임무 모드 프로젝트인 범죄범죄 추적 네트워크 시스템([122]CCTNS)은 인도 전역의 경찰서를 연결하고 서로 "[123]대화"하도록 돕는 시스템으로 간주됩니다. 이 프로젝트의 목적은 모든 경찰서의 조사, 고발장, 피의자 및 수배자뿐만 아니라, 등록된 FIR을 포함한 모든 FIR 관련 정보를 디지털화하는 것입니다. 이것은 인도의 범죄 및 범죄자에 대한 국가 데이터베이스를 구성합니다. CCTNS는 데이터 보호법 없이 구현되고 있습니다. CCTNS는 이미지에서 비디오에 이르기까지 다양한 입력에서 사람을 식별하거나 확인하기 위해 배치될 수 있는 모든 범죄 및 범죄 관련 얼굴 데이터 저장소인 AFRS와 통합될 것을 제안합니다.[124] 이로 인해 시민 사회 단체와 개인 정보 보호 전문가들의 개인 정보 보호 문제가 제기되었습니다. 두 프로젝트 모두 국가의 손에 의해 "대량 감시"의 도구로 비난 받아 왔습니다.[125] 라자스탄에서는 최근 경찰 앱이 용의자의 얼굴과 알려진 사람들의 데이터베이스를 실시간으로 대조할 수 있는 안면 인식 모듈과 통합되었습니다. 라자스탄 경찰은 현재 모든 체포된 사람들의 사진을 CCTNS 데이터베이스에 업로드하도록 의무화함으로써 이 모듈의 범위를 넓히기 위해 노력하고 있으며, 이는 "알려진 범죄자들의 풍부한 데이터베이스를 개발하는 데 도움이 될 것"입니다.[126]

카메라로 고정된 헬멧은 라자스탄 경찰이 법과 명령 상황에서 경찰의 행동과 활동을 포착하기 위해 설계되고 사용되고 있으며, 이는 나중에 그러한 사건의 조사 동안 증거가 될 수 있습니다.[126] PAIS(펀잡 인공 지능 시스템), 앱은 딥 러닝, 머신 러닝, 그리고 경찰 직원을 돕기 위해 범죄자의 신원을 확인하기 위해 얼굴을 인식합니다.[126] 텔랑가나주는 8개의 라크 CCTV 카메라를 설치했으며,[126] 수도 하이데라바드는 서서히 감시의 중심지로 변모하고 있습니다.[127]

잘못된 긍정은 안면 인식 기술이 사람을 그들이 아닌 사람이라고 잘못 인식할 때 발생합니다. 즉, 그것은 잘못된 긍정적인 결과를 산출합니다. 그들은 종종 기존 편견에 대한 차별과 강화를 초래합니다. 예를 들어, 2018년 델리 경찰은 자사의 FRT 시스템이 2%의 정확도를 가지고 있다고 보고했는데, 2019년에는 1%로 하락했습니다. FRT 시스템은 심지어 다른 성별을 정확하게 구별하지 못했습니다.[128]

델리 정부는 인도 우주 연구 기구(ISRO)와 협력하여 범죄 지도 분석 및 예측 시스템(CMAPS)이라는 새로운 기술을 개발하고 있습니다. 이 프로젝트는 "범죄를 통제하고 법과 질서를 유지하기 위한" 우주 기술을 배치하는 것을 목표로 합니다.[126] 시스템은 범죄자의 데이터를 포함하는 데이터베이스와 연결될 것입니다.[126] 이 기술은 범죄 현장에서 실시간 데이터를 수집하는 데 사용될 것으로 예상됩니다.[126]

델리 경찰이 사용하고 있는 안면 인식 시스템에 대한 정보를 요청하는 인터넷 자유 재단(Internet Freedom Foundation)이 제출한 정보에 대한 권리 요청에 대한 회신(참조번호 DEPOL/R/E/20/07128)에서,[129] 경찰청 차장실과 공보관 : 2005년 정보제공권법 제8조 (d)목에 따른 정보를 제공할 수 없다고 범죄.[130] 콜카타 경찰청장실에 2020년 7월 30일자 정보권(RTI) 요청서가 접수되어 해당 부서에서 사용하고 있던 안면 인식 기술에 대한 정보를 찾고 있습니다.[131] RTI법 제24조 제4항에 따라 해당 부서가 공개를 면제받았다는 내용은 부인되었습니다[132].

라틴 아메리카

2000년 멕시코 대통령 선거에서 멕시코 정부는 유권자 사기를 막기 위해 얼굴 인식 소프트웨어를 사용했습니다. 어떤 사람들은 여러 표를 얻기 위해 여러 개의 다른 이름으로 투표하기 위해 등록했습니다. 새로운 얼굴 이미지를 유권자 데이터베이스에 이미 있는 이미지와 비교함으로써 당국은 중복 등록을 줄일 수 있었습니다.[133]

콜롬비아에서 대중 교통 버스는 콜롬비아 경찰이 찾는 승객을 식별하기 위해 FaceFirst Inc.의 안면 인식 시스템을 갖추고 있습니다. FaceFirst Inc.는 또한 파나마의 토쿠멘 국제 공항을 위한 안면 인식 시스템을 만들었습니다. 얼굴 인식 시스템은 파나마 경찰이나 인터폴이 찾는 여행객 중 개인을 식별하기 위해 배치됩니다.[134] 토쿠멘 국제공항은 공항을 통과하는 수배자를 식별하기 위해 수백 대의 실시간 얼굴 인식 카메라를 사용하여 공항 전체의 감시 시스템을 운영하고 있습니다. 얼굴 인식 시스템은 처음에 미화 1,100만 달러 계약의 일부로 설치되었으며 60대의 컴퓨터 클러스터, 공항 건물용 광섬유 케이블 네트워크, 공항 터미널과 약 30개 공항 게이트에 150대의 감시 카메라를 설치했습니다.[135]

2014 브라질 월드컵에서 브라질 연방 경찰은 얼굴 인식 고글을 사용했습니다. 2016년 리우데자네이루 하계 올림픽에서도 "중국산" 얼굴 인식 시스템이 배치되었습니다.[134] Nuctech Company마라카낭 경기장을 위한 145개의 터미널과 데오도로 올림픽 공원을 위한 55개의 터미널을 제공했습니다.[136]

유럽 연합

유럽 연합의 최소 21개국의 경찰은 행정적 또는 범죄적 목적으로 안면 인식 시스템을 사용하거나 사용할 계획입니다.[137]

그리스

그리스 경찰은 인트라콤 텔레콤과 생중계 안면 인식 시스템을 갖춘 최소 1,000대의 기기 제공 계약을 통과시켰습니다. 배송은 2021년 여름 전으로 예상됩니다. 계약의 총 가치는 4백만 유로 이상이며 상당 부분 유럽 위원회의 내부 보안 기금에서 지불됩니다.[138]

이탈리아

이탈리아 경찰은 2017년 얼굴 인식 시스템인 SISTema Automatico Riconoscento Imagini(SARI)를 획득했습니다. 2020년 11월 내무부는 망명을 신청한 것으로 의심되는 사람들을 확인하기 위해 실시간으로 사용할 계획을 발표했습니다.[139]

네덜란드

네덜란드는 2016년부터 안면인식과 인공지능 기술을 도입했습니다.[140] 네덜란드 경찰의 데이터베이스에는 현재 130만 명의 네덜란드 시민들의 사진이 220만 장 이상 포함되어 있습니다. 이는 인구의 약 8%를 차지합니다. 네덜란드에서는 경찰이 시립 CCTV에서 얼굴 인식을 사용하지 않습니다.[141]

남아프리카 공화국

2016년 남아프리카 공화국에서 요하네스버그 시는 자동 번호판 인식과 안면 인식 기능을 갖춘 스마트 CCTV 카메라를 출시한다고 발표했습니다.[142]

소매점에서의 전개

현재 Identiv인 미국 회사 3VR은 이미 2007년부터 소매업체에 안면 인식 시스템과 서비스를 제공하기 시작한 업체의 한 예입니다.[143] 2012년에 이 회사는 "고객 대기 시간을 줄이기 위한 웰 및 대기 줄 분석", "직원의 개인화된 고객 인사를 용이하게 하기 위한 안면 감시 분석", "POS(Point of Sales) 데이터와 안면 인식을 결합하여 충성도 프로그램을 만들 수 있는" 기능과 같은 이점을 광고했습니다.[144]

미국

2018년 전국 소매 연합 손실 방지 연구 위원회는 안면 인식 기술을 평가할 가치가 있는 "유망한 새로운 도구"라고 평가했습니다.[145]

2020년 7월, 로이터 통신은 약국 체인인 라이트 에이드(Rite Aid)가 2010년대 동안 페이스퍼스트(FaceFirst), 딥캠(DeepCam) LLC 및 기타 공급업체의 안면 인식 비디오 감시 시스템 및 구성 요소를 미국의 일부 소매점에 배치했다고 보도했습니다.[145] Rite Aid의 자산 보호 담당 부사장인 Cathy Langley는 시스템을 언급하기 위해 "기능 일치"라는 문구를 사용했고, 시스템을 사용하면 회사의 상점에서 폭력과 조직적인 범죄를 줄일 수 있다고 말했습니다. 전 자산 보호 담당 부사장 Bob Oberosler는 직원의 안전성 향상과 법 집행 기관의 개입 필요성 감소를 강조했습니다.[145] 리트 에이드(Rite Aid)는 이 보도에 대한 2020년 로이터 통신에 보낸 성명에서 안면 인식 소프트웨어 사용을 중단하고 카메라를 껐다고 밝혔습니다.[145]

전미 소매 연맹 손실 방지 연구 위원회의 리드 헤이즈(Read Hayes) 이사에 따르면, 라이트 에이드(Rite Aid)의 감시 프로그램은 소매업계에서 가장 큰 프로그램이거나 가장 큰 프로그램 중 하나였다고 합니다.[145] 홈디포, 메나드, 월마트, 세븐일레븐 등도 대규모 시범 프로그램이나 안면 인식 기술 도입에 참여하고 있습니다.[145]

로이터가 2020년에 조사한 라이트 에이드 매장 중 유색인종이나 인종 집단이 가장 큰 지역 사회에 있는 매장은 기술이 설치될 가능성이 3배나 높아 미국에서 인종 [145]분리와 인종 프로파일링의 실질적인 역사와 관련된 우려가 제기되었습니다. Rite Aid는 개별 상점의 도난 이력, 지역 국가 범죄 데이터, 사이트 인프라를 기반으로 장소 선정이 "데이터 기반"이라고 말했습니다.[145]

호주.

2019년에는 시드니의 스타 카지노에서 도난 방지를 위한 안면 인식이 사용되었으며 뉴질랜드의 게임장에도 배치되었습니다.[146]

2022년 6월, 소비자 그룹 초이스(Choice)는 호주에서 Kmart, Bunnings 및 The Good Guys에서 안면 인식이 사용되고 있다고 보고했습니다. 굿 가이즈는 그 후 호주 정보 위원회 사무실에 CHOICE가 법적 문제를 제기할 때까지 기술을 정지시켰으며, Bunnings는 기술을 계속 사용하고 Kmart는 기술에 대한 시험을 유지했습니다.[147]

추가 사용

플로리다 올랜도 근처에 있는 디즈니 매직 킹덤에서 공원 출입을 위한 안면 인식 기술을 시험하는 동안

2001년 1월 미식축구 챔피언십 경기인 슈퍼볼 XXXV에서 플로리다 탬파베이의 경찰들은 비아이지 얼굴 인식 소프트웨어를 사용하여 잠재적인 범죄자들과 행사에 참석한 테러리스트들을 찾았습니다. 경미한 범죄 기록을 가진 19명의 사람들이 잠재적으로 신원이 확인되었습니다.[148][149]

얼굴 인식 시스템은 또한 사진 관리 소프트웨어에 의해 사진의 피사체를 식별하기 위해 사용되어 왔으며, 개인이 이미지를 검색하는 것과 같은 기능을 가능하게 할 뿐만 아니라 사진에서 자신의 존재가 감지된 경우 특정 연락처와 공유할 사진을 제안합니다.[150][151] 2008년까지 안면 인식 시스템은 일반적으로 보안 시스템에서 액세스 제어로 사용되었습니다.[152]

미국의 대중 음악컨트리 음악 유명인사 테일러 스위프트(Taylor Swift)는 2018년 콘서트에서 안면 인식 기술을 몰래 사용했습니다. 카메라는 매표소 근처의 키오스크에 내장되어 있었고 콘서트에 가는 사람들이 알려진 스토커들을 위해 시설에 들어갈 때 그들을 스캔했습니다.[153]

2019년 8월 18일, 더 타임즈는 UAE 소유의 맨체스터 시티(Manchester City)가 운전자 프로그램에 안면 인식 시스템을 배치하기 위해 텍사스(Texas)에 본사를 둔 기업인 Blink Identity(블링크 아이덴티티)를 고용했다고 보도했습니다. 구단은 에티하드 경기장에서 서포터들을 위한 단일 고속 레인을 계획했습니다.[154] 하지만 민권단체들은 구단이 이 기술을 도입하면 "대량 감시 도구를 정상화할 위험이 있다"며 주의를 당부했습니다. 리버티의 정책 및 캠페인 담당자인 한나 카우치만은 팬들이 일상 생활에서 추적 및 모니터링할 수 있는 매우 민감한 개인 정보를 개인 회사와 공유해야 할 의무가 있기 때문에 맨체스터 시티의 조치는 경각심을 불러일으킨다고 말했습니다.[155]

2019년 호주와 뉴질랜드의 카지노에서는 도난 방지를 위해 안면 인식을 시작했고, 시드니의 스타 카지노의 한 대표는 술집에 돌아온 후원자를 환영하는 것과 같은 '고객 서비스'도 제공할 것이라고 말했습니다.[146]

2020년 8월, 미국의 COVID-19 범유행 속에서, 뉴욕과 로스앤젤레스의 미식축구 경기장은 다가오는 경기에 안면 인식 장치를 설치할 것이라고 발표했습니다. 가능한 한 터치가 없는 입력 과정을 만드는 것이 목적입니다.[156] 플로리다 올랜도 근처에 있는 디즈니의 매직 킹덤도 팬데믹 기간 동안 터치 없는 경험을 만들기 위해 안면 인식 기술 테스트를 발표했습니다. 테스트는 원래 2021년 3월 23일부터 4월 23일 사이에 진행될 예정이었으나 2021년 4월 말 현재 제한된 기간이 제거되었습니다.[157]

미디어 회사들은 사진과 비디오의 추적, 정리 및 보관을 간소화하기 위해 얼굴 인식 기술을 사용하기 시작했습니다.[158]

장단점

다른 생체 인식 시스템과 비교하여

2006년에는 최신 얼굴 인식 알고리즘의 성능을 FRGC(Face Recognition Grand Challenge)에서 평가했습니다. 고해상도 얼굴 이미지, 3-D 얼굴 스캔 및 홍채 이미지가 테스트에 사용되었습니다. 그 결과 새로운 알고리즘은 2002년의 얼굴 인식 알고리즘보다 10배, 1995년의 알고리즘보다 100배 정확한 것으로 나타났습니다. 알고리즘 중 일부는 얼굴을 인식하는 데 있어 인간 참가자들을 능가할 수 있었고 일란성 쌍둥이를 독특하게 식별할 수 있었습니다.[44][159]

안면 인식 시스템의 핵심적인 장점 중 하나는 검사 대상자의 협조가 필요하지 않아 대량 식별이 가능하다는 것입니다. 공항, 멀티플렉스 및 기타 공공 장소에 설치된 적절하게 설계된 시스템은 행인들이 시스템을 인식하지 않고도 군중 사이에서 개인을 식별할 수 있습니다.[160] 그러나 다른 생체 인식 기술에 비해 얼굴 인식이 가장 신뢰할 수 있고 효율적이지 않을 수 있습니다. 얼굴 이미지에서 큰 정도의 변형이 가능하기 때문에 얼굴 인식 시스템에서 품질 측정은 매우 중요합니다. 얼굴 촬영 중 조도, 표정, 포즈 및 소음과 같은 요인이 얼굴 인식 시스템의 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.[160] 모든 생체 인식 시스템 중에서 안면 인식은 오검수율과 거부율이 [160]가장 높아 철도와 공항 보안, 법 집행, 주거와 취업 결정 등의 경우 안면 인식 소프트웨어의 효과나 편향성에 의문이 제기되고 있습니다.[161][5]

약점

2008년 카네기 멜론 로보틱스 연구소의 연구원인 Ralph Gross는 얼굴의 시야각과 관련된 한 가지 장애물에 대해 설명합니다: "얼굴 인식은 전면 얼굴에서 꽤 잘 되고 20도가 떨어졌지만, 프로필을 향하자마자 문제가 있었습니다."[44] 포즈 변화 외에도 저해상도 얼굴 이미지는 인식하기가 매우 어렵습니다. 이것은 감시 시스템에서 얼굴 인식의 주요 장애물 중 하나입니다.[162] 또한 카메라 설정이 다른 피부톤보다 하얀 피부의 선명한 이미지를 선호할 수 있다고 제안되었습니다.[5]

얼굴 인식은 표정이 다양하면 효과가 떨어집니다. 활짝 웃으면 시스템이 덜 효과적일 수 있습니다. 예를 들어, 캐나다는 2009년에 여권 사진에서 중립적인 표정만을 허용했습니다.[163]

연구자들이 사용하는 데이터 세트에도 불일치가 있습니다. 연구자들은 여러 주제에서 수십 개의 주제까지 그리고 수백 개의 이미지에서 수천 개의 이미지까지 어디에서나 사용할 수 있습니다. 데이터 세트는 다양하고 포괄적이거나 주로 백인 남성의 이미지를 포함할 수 있습니다. 연구자들은 서로 사용한 데이터 세트를 사용할 수 있도록 하거나 최소한 표준 또는 대표 데이터 세트를 갖는 것이 중요합니다.[164]

일부 안면 인식 시스템에 대해 높은 정확도가 주장되었지만 이러한 결과는 보편적이지 않습니다. 지속적으로 가장 나쁜 정확도는 18세에서 30세 사이의 흑인과 여성입니다.[5]

안면 인식 시스템은 유색인종에 대한 가정과 이진 성별에 대한 가정을 지지하고 판단한다는 비판을 받아 왔습니다.[166][167][168][169][170][171][172][173][174] 시스젠더의 얼굴을 남성 또는 여성으로 분류할 때, 이러한 시스템은 종종 꽤 정확하지만,[166] 일반적으로 트랜스젠더비이진자 정체성을 결정할 수 없거나 혼란스러웠습니다.[166] 이러한 시스템은 성 규범을 유지하고 있기 때문에 시스젠더 남성의 긴 머리 사진을 보여주어도 짧은 머리 남성의 성 규범을 따르는 것과 남성의 얼굴 생김새를 따르는 것 사이에 알고리즘이 나뉘어져 혼란을 겪었습니다.[166][174] 사람들의 이러한 우발적인 오성은 출생배정된 자신의 성과 동일시하지 않는 사람들에게 자신의 성 정체성을 무시하고 무효화함으로써 매우 해로울 수 있습니다. 이것은 그들의 성 정체성에 관계없이 그들의 성 표현을 무효화하기 때문에 전통적인 성 규범에 기인하지 않는 사람들에게도 해롭습니다.

비효과성

이 기술을 비판하는 사람들은 2004년 현재 런던 뉴햄 자치구의 시스템 데이터베이스에 몇몇 범죄자들이 살고 있고 시스템이 몇 년 동안 운영되고 있음에도 불구하고 단 한 명의 범죄자도 인정하지 않았다고 불평합니다. "경찰이 아는 한 뉴햄의 자동 얼굴 인식 시스템이 살아있는 표적을 포착한 적은 단 한 번도 없었습니다."[149][175] 이 정보는 이 시스템이 범죄를 34% 감소시켰다고 주장하는 것과 상충되는 것으로 보입니다(따라서 버밍엄에도 적용되었습니다).[176]

2002년 플로리다주 탬파에 있는 지역 경찰국의 실험도 마찬가지로 실망스러운 결과를 보였습니다.[149] 보스턴 로건 공항의 한 시스템은 2년 동안의 테스트 기간 동안 어떤 매치도 만들지 못하고 2003년에 폐쇄되었습니다.[177]

2014년 Facebook은 표준화된 두 가지 옵션 얼굴 인식 테스트에서 온라인 시스템이 97.25%의 정확도를 기록한 반면 사람의 벤치마크는 97.5%[178]라고 밝혔습니다.

시스템은 종종 100%에 가까운 정확도를 가진 것으로 광고됩니다. 결과가 보편적이지 않기[5] 때문에 오해의 소지가 있습니다. 연구에서는 대규모 애플리케이션에 필요한 것보다 더 작고 덜 다양한 샘플을 사용하는 경우가 많습니다. 안면 인식이 완전히 정확하지 않기 때문에 잠재적인 일치 항목 목록을 만듭니다. 그런 다음 인간 조작자는 이러한 잠재적인 일치 항목을 살펴보아야 하며 연구에 따르면 조작자는 목록에서 정확한 일치 항목을 선택하는 데 약 절반만 해당됩니다. 이로 인해 잘못된 용의자를 표적으로 삼는 문제가 발생합니다.[91][179]

논란

사생활 침해

Electronic Frontier Foundation, Big Brother Watch, ACLU와 같은 시민 권리 단체와 개인 정보 보호 운동가들은 감시 기술의 사용으로 개인 정보가 손상되고 있다고 우려를 표명합니다.[180][85][181] 얼굴 인식은 개인을 식별하는 데 사용될 뿐만 아니라 개인이 등장하는 다른 사진, 블로그 게시물, 소셜 미디어 프로필, 인터넷 행동 및 여행 패턴과 같은 개인과 관련된 다른 개인 데이터를 발견하는 데 사용될 수 있습니다.[182] 누가 언제든지 자신의 소재와 사람들에 대한 지식에 접근할 수 있을지에 대한 우려가 제기되고 있습니다.[183] 또한 개인은 얼굴을 숨기지 않는 한 얼굴 인식 추적을 피하거나 방해할 수 있는 능력이 제한적입니다. 이는 마케팅 담당자, 정부 기관 또는 임의의 낯선 사람이 얼굴 인식 시스템에 의해 캡처된 개인의 신원 및 관련 개인 정보를 비밀리에 수집할 수 있도록 함으로써 일상적인 개인 정보의 역동성을 근본적으로 변화시킵니다.[182] 소비자는 자신의 데이터가 무엇에 사용되는지 이해하지 못하거나 인식하지 못할 수 있으며,[183] 이로 인해 개인 정보가 공유되는 방식에 동의할 수 없습니다.

2015년 7월, 미국 정부 책임 사무소는 미국 상원에서 개인정보 보호, 기술 및 법률에 관한 소위원회, 사법위원회, Ranking Member, Report to the Privacy, Technology and Law를 실시했습니다. 보고서는 안면 인식 기술의 상업적 사용, 개인 정보 보호 문제 및 해당 연방법에 대해 논의했습니다. 이전에는 안면 인식 기술에 관한 문제가 논의되었으며 연방법이 첨단 기술의 영향과 지속적으로 일치하도록 미국의 개인 정보 보호법을 업데이트할 필요가 있음을 나타냅니다. 보고서는 일부 산업, 정부 및 민간 단체가 "자발적 개인 정보 보호 지침"을 개발하는 과정에 있거나 개발 중이라고 언급했습니다. 이러한 지침은 이해 관계자마다 다르지만, 전반적인 목표는 동의를 얻고 시민들에게 안면 인식 기술의 의도된 사용을 알리는 것이었습니다. 그 보고서에 따르면, 자발적인 개인 정보 보호 지침은 시민들이 그들의 개인 정보가 어떻게 사용되는지 알지 못할 때 발생하는 개인 정보 보호 우려를 방지하는 데 도움이 되었습니다.[183]

2016년 러시아 기업 엔텍랩은 러시아 사용자들이 거리에서 낯선 사람의 사진을 찍어 소셜미디어 플랫폼 VT(Vkontakte)의 소셜미디어 프로필과 연결할 수 있다는 약속으로 파인드페이스 얼굴 인식 시스템을 출시하면서 국제 언론에서 사생활 스캔들을 일으켰습니다.[184] 2017년 12월, 페이스북은 태그가 붙어있지 않더라도 페이스북이 그들의 얼굴이라고 생각하는 것이 포함된 사진을 업로드하면 사용자에게 알려주는 새로운 기능을 출시했습니다. Facebook은 이전의 반발 속에서 새로운 기능을 긍정적으로 평가하려고 시도했습니다.[185] 페이스북의 개인 정보 보호 책임자인 롭 셔먼은 사람들이 온라인에서 사진을 더 잘 통제할 수 있는 새로운 기능이라고 말했습니다. "우리는 이것을 정말 강력한 기능으로 생각했습니다."라고 그는 말합니다. "당신이 모르는 사진이 존재할 수도 있습니다."[186] 페이스북의 딥페이스는 2008년 생체정보 개인정보 보호법(BIPA)을 정면으로 위반하여 사전 동의를 받지 않고 사용자의 얼굴 인식 데이터를 수집하고 저장하고 있다는 주장과 함께 생체정보 개인정보 보호법에 따른 여러 집단 소송의 대상이 되었습니다.[187] 가장 최근 사건은 2016년 1월 법원의 관할권이 부족하다는 이유로 기각됐습니다.[188] 미국에서는 Clearview AI와 같은 감시 회사들이 안면 인식 시스템 개발에 사용될 수 있는 데이터를 위해 소셜 미디어 플랫폼의 사용자 계정을 긁어내는 데이터를 얻기 위해 미국 수정 헌법 제1조에 의존하고 있습니다.[189]

2019년 파이낸셜 타임즈는 런던 킹스크로스 지역에서 안면 인식 소프트웨어가 사용되고 있다고 처음 보도했습니다.[190] 런던 킹스크로스 본선 역 주변의 개발에는 상점, 사무실, 구글의 영국 본사 및 세인트 마틴 칼리지의 일부가 포함됩니다. 영국 정보 위원회에 따르면, "사람들이 합법적으로 일상 생활을 하는 동안 얼굴을 스캔하는 것은 우리 모두를 걱정시켜야 할 사생활에 대한 잠재적인 위협입니다."[191][192] 엘리자베스 덴햄 영국 정보 위원은 Argent사가 운영하는 킹스크로스 얼굴 인식 시스템의 사용에 대한 조사를 시작했습니다. 2019년 9월, Argent는 킹스크로스에서 안면 인식 소프트웨어를 더 이상 사용하지 않을 것이라고 발표했습니다. Argent는 소프트웨어가 2016년 5월에서 2018년 3월 사이에 개발의 중심부를 달리는 보행자 거리를 커버하는 두 대의 카메라에 배치되었다고 주장했습니다.[193] 2019년 10월, 런던 부시장 소피 린덴의 보고서에 따르면 메트로폴리탄 경찰은 비밀 거래에서 국왕 교차 안면 인식 시스템에 사용하기 위해 7명의 사진을 아르헨티나에 전달했다고 밝혔습니다.[194]

자동 얼굴 인식은 2017년에서 2019년 사이에 사우스 웨일즈 경찰에 의해 여러 차례 시도되었습니다. 이 기술의 사용은 개인 에드워드 브리지스(Edward Bridges)가 자선 단체인 Liberty(R(Bridges) 대 South Wales Police(사우스웨일스 경찰서장)의 지원을 받아 법정에서 이의를 제기했습니다. 사건은 항소법원에서 심리되었고 2020년 8월에 판결이 내려졌습니다.[195] 판례는 안면인식 사용에 법적 틀이나 비례성이 미흡하고, 1998년2018년 데이터보호법을 위반했다는 이유로 안면인식 사용이 사생활 침해라고 주장했습니다. 이 사건은 브리지스에게 유리하게 결정되었고 손해배상은 하지 않았습니다. 그 사건은 잘못을 인정하는 판결로 해결되었습니다.[195] 이 사건에 대응하여 영국 정부는 공공 공간에서의 안면 인식 사용을 규제하는 법안의 통과를 여러 번 시도했습니다. 제안된 법안은 CCTV 위원과 유사한 방식으로 정부 서비스의 안면 인식 사용을 규제할 수 있는 권한을 가진 위원을 임명하려고 시도했습니다. 그러한 법안은 아직 발효되지 않았습니다[2021년 9월 현재].[119]

2023년 1월, 레티시아 제임스 뉴욕 법무장관은 회사가 회사를 상대로 소송에 참여하는 변호사들이 메디슨 스퀘어 가든에 들어가는 것을 막기 위해 안면 인식 기술을 사용했다는 보도에 따라 메디슨 스퀘어 가든 엔터테인먼트에 안면 인식 기술 사용에 대한 더 많은 정보를 요청했습니다. 그녀는 이러한 조치가 연방, 주 및 지역 인권법에 위배될 수 있다고 지적했습니다.[196]

법 집행의 불완전한 기술

2018년 현재, 얼굴 인식 기술이 유색인종에게 덜 정확하게 작동하는지 여부에 대해서는 여전히 논란이 되고 있습니다.[197] Joy Buolamwini (MIT 미디어 랩)과 Timnit Gebru (마이크로소프트 리서치)의 한 연구에 따르면 3개의 상업적 안면 인식 시스템 내 유색인종 여성의 성별 인식 오류율은 23.8%에서 36%인 반면, 밝은 피부의 남성의 경우 0.0%에서 1.6% 사이였습니다. 전체적으로 남성을 식별하는 정확도는 91.9%로 여성(79.4%)보다 높았으며 성별에 대한 비이진적 이해를 수용하는 시스템은 없었습니다.[198] 또한 상업적 안면 인식 모델을 훈련하는 데 사용된 데이터 세트가 더 넓은 모집단을 대표하지 않고 피부가 밝은 남성 쪽으로 치우쳐 있음을 보여주었습니다. 그러나, 다른 연구는 전국의 사법 기관에 판매되는 몇몇 상업적인 안면 인식 소프트웨어가 백인보다 흑인에 대한 거짓 비일치율이 더 낮다는 것을 보여주었습니다.[199]

전문가들은 얼굴 인식 시스템이 실제로 경찰이 보호하려고 한다고 주장하는 시민들에게 피해를 줄 수 있다고 우려합니다.[200] 그것은 불완전한 생체 인식으로 간주되며, 조지타운 대학 연구원 클레어 가비가 수행한 연구에서 그녀는 "그것이 누군가의 긍정적인 신원을 제공한다는 것에 대해 과학계에 합의가 없다"고 결론지었습니다.[201] 법률 옹호자와 안면 인식 소프트웨어 회사 모두 이 기술의 오류가 매우 크기 때문에 이 기술은 사건의 일부만 제공해야 하며, 개인을 체포할 수 있는 증거는 제공하지 않아야 한다고 말합니다.[201] 안면 인식 기술 회사가 인종 편향 테스트의 요구 사항에 대해 보류하는 규정이 없는 것은 법 집행에서 사용을 채택하는 데 있어 중대한 결함이 될 수 있습니다. 법 집행 기관에 마케팅을 하는 회사인 CyberExtruder는 소프트웨어의 편향에 대한 테스트나 연구를 수행하지 않았다고 말했습니다. CyberExtruder는 일부 피부색은 현재 기술의 한계로 소프트웨어가 인식하기가 더 어렵다는 점에 주목했습니다. "아주 어두운 피부를 가진 사람들이 안면 인식을 통해 높은 의미로 식별하기 어려운 것처럼, 아주 창백한 피부를 가진 사람들도 마찬가지입니다."라고 사이버 익스트루더의 수석 소프트웨어 엔지니어인 블레이크 센프트너는 말했습니다.[201]

미국 국립표준기술연구소(NIST)는 FRT 시스템의 1:1 검증[202] 및 1:많은 식별에 대한 광범위한 테스트를 수행했습니다.[202] 또한 다양한 인구 통계학적 그룹 간에 FRT의 정확도가 다른지 테스트했습니다. 독립적인 연구는 현재 FRT 시스템이 100% 정확도를 가지고 있지 않다는 결론을 내렸습니다.[203]

데이터 보호

2010년 페루는 개인을 식별하는 데 사용할 수 있는 생체 정보를 민감한 데이터로 정의하는 개인 정보 보호법을 통과시켰습니다. 2012년 콜롬비아는 생체 정보를 민감한 정보로 정의하는 포괄적인 데이터 보호법을 통과시켰습니다.[134] EU의 2016년 일반정보보호규정(GDPR) 제9조 제1항에 따르면 '자연인을 고유하게 식별하기 위한' 목적의 생체인식 데이터 처리는 민감하고 이렇게 처리된 안면인식 데이터는 민감한 개인정보가 됩니다. GDPR이 EU 회원국의 법으로 통과된 것에 대해 EU에 기반을 둔 연구원들은 GDPR에 따라 안면 인식 데이터 처리에 대한 개인의 동의를 받아야 한다면 메가페이스 규모의 안면 데이터베이스가 다시는 구축될 수 없다고 우려했습니다.[204] 2019년 9월, 스웨덴 데이터 보호 당국(DPA)은 수업 중 시간이 많이 걸리는 점호를 대체하기 위해 이 기술을 사용한 학교에 대해 EU의 일반 데이터 보호 규정(GDPR) 위반에 대해 사상 최초로 재정 처벌을 내렸습니다. DPA는 학교가 영향 평가를 완료하지 않고 학생들의 생체 정보를 불법적으로 취득한 것을 발견했습니다. 게다가 학교는 DPA에게 시범 계획을 인지시키지 않았습니다. 200,000 SEK(€19,000/$21,000)의 벌금이 부과되었습니다.[citation needed]

미국에서는 여러 미국 주에서 생체 정보의 개인 정보 보호를 위한 법을 통과시켰습니다. 일리노이 생체정보 개인정보 보호법(BIPA), 캘리포니아 소비자 개인정보 보호법(CCPA) 등이 그 예입니다.[205] 2020년 3월 캘리포니아 주민들은 클리어뷰 AI가 온라인에서 불법적으로 생체 인식 데이터를 수집하고 얼굴 인식 기술의 도움으로 생체 인식 데이터 데이터베이스를 구축해 기업과 경찰에 판매했다고 주장하며 집단 소송을 제기했습니다. 당시 클리어뷰 AI는 이미 BIPA에[206] 따른 두 건의 소송과 개인정보보호전자문서법(PIPEDA) 준수 여부에 대한 캐나다 개인정보보호위원회의 조사에 직면했습니다.[207]

안면 인식 기술 사용 금지

아메리카 합중국

2019년 5월, 캘리포니아 샌프란시스코는 경찰 및 기타 지방 정부 기관의 사용에 안면 인식 소프트웨어 사용을 금지하는 첫 번째 미국 주요 도시가 되었습니다.[208] 샌프란시스코 감독관인 애런 페스킨은 기관들이 감시 기술을 구매하기 위해 샌프란시스코 감독관 위원회의 승인을 받아야 하는 규정을 도입했습니다.[209] 이 규정은 또한 기관이 새로운 감시 기술에 대한 의도된 용도를 공개적으로 공개하도록 요구합니다.[209] 2019년 6월, 매사추세츠주 서머빌동부 해안에서 정부가 사용하는 안면 감시 소프트웨어,[210] 특히 경찰 수사 및 시정 감시를 금지하는 첫 번째 도시가 되었습니다.[211] 2019년 7월, 캘리포니아 오클랜드는 도시 부서의 안면 인식 기술 사용을 금지했습니다.[212]

미국 시민 자유 연합(ACLU)은 감시 기술의[211] 투명성을 위해 미국 전역에서 캠페인을 벌여왔으며 샌프란시스코와 서머빌의 안면 인식 소프트웨어 금지를 지지해 왔습니다. ACLU는 이 기술로 보안과 감시에 도전합니다.[citation needed][213]

조지 플로이드 시위 동안 매사추세츠주 보스턴에서는 시 정부에 의한 안면 인식 사용이 금지되었습니다.[214] 2020년 6월 10일부로 도시 사용이 금지되었습니다.[11]

인디애나주 웨스트 라파예트 시의회는 안면 인식 감시 기술을 금지하는 조례를 통과시켰습니다.[217]

2020년 10월 27일, 22개의 인권 단체들은 마이애미 대학에 안면 인식 기술을 금지할 것을 요구했습니다. 이것은 학생들이 학교가 학생 시위자들을 식별하기 위해 소프트웨어를 사용했다고 비난한 후에 발생했습니다. 그러나 대학 측은 혐의를 부인했습니다.[218]

매사추세츠주의 주 경찰 개혁법은 2021년 7월부터 시행될 예정입니다. 찰리 베이커 주지사는 의회에서 통과된 금지법을 거부했습니다.[219] 대신 법에는 사법부의 영장이 필요하고, 수색을 수행할 수 있는 인력을 제한하고, 기술이 어떻게 사용되는지에 대한 자료를 기록하고, 향후 규제에 대한 권고를 할 수 있는 위원회를 만들어야 합니다.[220]

유럽 연합

2020년 1월, 유럽 연합은 공공 공간에서의 안면 인식에 대한 모라토리엄을 제안했지만 빠르게 폐기했습니다.[221][222]

2020년 10월 유럽 "얼굴을 되찾아라" 연합이 출범했습니다. 연합은 안면 인식을 금지할 것을 요구하며 2021년 2월 유럽 시민 이니셔티브를 시작했습니다. 60개 이상의 단체들은 유럽 위원회에 생체 감시 기술의 사용을 엄격하게 규제할 것을 요구하고 있습니다.[223]

감정인식

18~19세기에는 얼굴 표정이 인간의 도덕적 가치나 진정한 내면 상태를 드러낸다는 믿음이 널리 퍼졌고 관상은 서양에서 존경받는 과학이었습니다. 19세기 초부터 사진은 정신이상치매를 감지하기 위해 얼굴의 특징과 표정의 관상학적 분석에 사용되었습니다.[224] 1960년대와 1970년대에 인간의 감정과 그 표현에 대한 연구는 사건에 대한 감정적 반응의 정상적인 범위를 정의하려고 노력했던 심리학자들에 의해 재창조되었습니다.[225] 자동화된 감정 인식에 대한 연구는 1970년대부터 인간이 다른 인간에게 감정을 전달하는 가장 중요한 두 가지 방법으로 여겨지는 표정말투에 초점을 맞추고 있습니다. 1970년대에는 감정의 신체적 표현을 위한 Facial Action Coding System(FACS) 분류가 확립되었습니다.[226] 그것의 개발자 Paul Ekman은 모든 인간에게 보편적인 여섯 가지 감정이 있으며 이것들이 표정에서 코딩될 수 있다고 주장합니다.[227] 자동 감정 특정 표현 인식에 대한 연구는 지난 수십 년 동안 인간 얼굴의 정면 보기 이미지에 초점을 맞추었습니다.[228]

2016년, 얼굴 특징 감정 인식 알고리즘은 고화질 CCTV, 고해상도 3D 얼굴 인식홍채 인식과 함께 대학 연구실에서 벗어날 수 있는 새로운 기술 중 하나였습니다.[citation needed] 2016년 페이스북은 카네기 멜론 대학의 얼굴 특징 감정 인식 기업 분사인 FacioMetrics를 인수했습니다. 같은 해 애플사는 얼굴 특징 감정 인식 스타트업 이모티엔트를 인수했습니다.[229] 2016년 말까지 얼굴 인식 시스템의 상업적 공급업체는 얼굴 특징에 대한 감정 인식 알고리즘을 통합하고 배포하겠다고 제안했습니다.[citation needed] 2019년 말까지 MIT의 미디어랩 분사 Affectiva[230] 운전 중 사람의 감정을 인식할 수 있는 표정 감정 감지 제품을 제공했습니다.[229]

안면인식방지시스템

안면 인식 방지 기술의 개발은 사실상 개인 정보 보호 연구원과 빅 데이터 회사 간의 군비 경쟁입니다. 빅 데이터 회사들은 점점 더 컨벌루션 AI 기술을 사용하여 훨씬 더 발전된 안면 인식 모델을 만듭니다. 안면 인식을 차단하는 솔루션은 최신 소프트웨어나 다양한 유형의 안면 인식 모델에서 작동하지 않을 수 있습니다. 얼굴 인식 차단의 인기 있는 예 중 하나는 CVD 노즐 메이크업 및 헤어컷 시스템이지만, 크리에이터들은 웹사이트에서 특정 얼굴 인식 알고리즘과 싸우기 위해 설계되었기 때문에 꽤 오랫동안 구식이었고 작동하지 않을 수 있다고 지적합니다.[231] 또 다른 예는 특히 코로나19 팬데믹 이후 마스크와 선글라스를 착용한 사람을 식별할 수 있는 안면 인식의 등장입니다.[232]

빅데이터 기업이 개인정보 보호 연구원보다 훨씬 많은 자금을 지원한다는 점을 감안하면 안면인식 방지 시스템이 따라잡기는 매우 어렵습니다. 또한 마스크나 소프트웨어 난독화와 같이 과거에 촬영되고 저장된 이미지에 사용되었던 난독화 기술이 미래 기술에 의한 이미지의 얼굴 인식 분석으로부터 사용자를 보호할 것이라는 보장도 없습니다.[233]

2013년 1월, 일본 국립 정보학 연구소의 연구원들은 적외선을 이용한 얼굴 인식 소프트웨어를 이용하여 그 아래에 있는 얼굴을 인식할 수 없게 만드는 '프라이버시 바이저' 안경을 개발했습니다.[234] 최신 버전은 티타늄 프레임, 광반사 소재, 마스크를 사용하여 각도와 패턴을 사용하여 흡수 및 튕겨내는 광원을 통해 안면 인식 기술을 방해합니다.[235][236][237][238] 그러나 이러한 방법은 적외선 안면 인식을 방지하는 데 사용되며 일반 이미지의 AI 안면 인식에는 작동하지 않습니다. 일부 프로젝트는 적대적 머신 러닝을 사용하여 기존 얼굴 인식 소프트웨어를 혼란스럽게 하는 새로운 인쇄 패턴을 고안합니다.[239]

얼굴 인식 시스템으로부터 보호하기 위해 작동할 수 있는 한 가지 방법은 컴퓨터 비전 대들보로 알려진 얼굴을 감지하기 위해 사용되는 알고리즘을 방지하는 특정한 머리 모양과 화장 패턴입니다.[231] 덧붙여서, 주갈로스에게 인기 있는 메이크업 스타일은 안면 인식으로부터 보호할 수도 있습니다.[240]

전염성 바이러스로부터 보호하기 위해 착용하는 안면 마스크는 안면 인식 시스템의 정확도를 떨어뜨릴 수 있습니다. 2020년 NIST 연구에서는 인기 있는 일대일 매칭 시스템을 테스트한 결과 마스크를 착용한 개인의 실패율이 5~50%인 것으로 나타났습니다. 버지는 이번 연구에 포함되지 않은 대량 감시 시스템의 정확도가 일대일 매칭 시스템의 정확도보다 훨씬 낮을 것이라고 추측했습니다.[241] 애플 페이의 얼굴 인식은 짙은 화장, 두꺼운 수염, 심지어 선글라스를 포함하여 많은 장벽을 통과할 수 있지만 마스크에서는 실패합니다.[242] 하지만, 가면을 쓴 얼굴의 얼굴 인식은 점점 더 신뢰할 수 있게 되고 있습니다.

또 다른 해결책은 인간 사용자에게 정상적으로 보이는 동안 안면 인식 시스템을 속일 수 있는 이미지에 난독화를 적용하는 것입니다. 이미지를 온라인이나 소셜 미디어에 게시할 때 사용할 수 있습니다. 그러나, 일단 인터넷 상에서 이미지를 제거하는 것이 어렵기 때문에, 이러한 이미지들에 대한 난독화는 패배할 수 있고, 미래의 기술 발전에 의해 사용자의 얼굴이 식별될 수 있습니다. 2020년에 개발된 이 기술의 두 가지 예는 ANU의 'Camera Adversaria' 카메라 앱과 이미 촬영사진에 난독화를 적용하는 시카고 대학의 포크스 이미지 클로킹 소프트웨어 알고리즘입니다.[233] 그러나 2021년까지 Fawkes 난독화 알고리즘은 Fawkes의 효율성을 낮추기 위해 알고리즘을 변경한 Microsoft Azure에 의해 이미 구체적인 표적이 되었습니다.[243]

참고 항목

목록

참고문헌

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