"짙은색 마스크, 얼굴인식 감시 더 잘 막는다"

美 NIST, 마스크 착용시 얼굴인식 알고리즘 인식 결과 공개

마스크 착용이 코로나19 바이러스 확산을 막을 수 있을 뿐 아니라 원치 않는 대량감시 시스템으로 사람들을 지켜줄 수 있다는 연구 결과가 공개됐다고 IT매체 비즈니스인사이더가 28일(현지시간) 보도했다.

미 NIST가 마스크 착용시 얼굴인식 알고리즘 인식 테스트 결과를 공개했다. 사진= 미 NIST

미국 국립표준기술연구소(NIST)는 약 0.3%의 오류율을 가진 89개의 얼굴 인식 알고리즘을 테스트했다. 얼굴 인식 알고리즘을 마스크를 쓴 사용자에게 적용하자 얼굴 인식 오류율이 가장 적게는 5%에서 많게는 50%로 급격히 증가했다.

테스트 결과 마스크의 색상이나 모양에 따라 얼굴 인식률이 차이를 보이는 것으로 나타났다. 어두운 색상의 마스크가 파란색 수술용 마스크보다 얼굴 인식률이 떨어졌으며, 얼굴 전체를 덮는 넓은 형태의 마스크가 동그란 모양의 N95 마스크보다 인식률이 낮았다.

미국 연방 정부는 얼굴 인식 알고리즘을 통해 미국 전역에서 사람들의 움직임을 추적하고 범죄 용의자를 식별하고 있다. NIST는 최근 코로나19 바이러스 확산을 막기 위해 미국 전역에서 마스크 착용이 권장되자, 얼굴인식 기술이 마스크를 쓴 얼굴을 어떻게 처리하는지 알아보기 위해 해당 연구를 진행했다.

"이 알고리즘들 중 어떤 것도 안면 마스크를 처리하도록 설계되지 않았다"며, "페이스 마스크의 정확도와 관련해 기술이 계속적으로 향상될 것으로 기대한다"고 NIST는 밝혔다.

또, NIST가 올 여름 말에 마스크 착용을 고려해 개발된 새로운 얼굴인식 알고리즘을 테스트 할 계획이라고 덧붙였다.