푸딩이야기 - 4

얼굴인식이 어떠한 과정을 거쳐서이루어지는지 궁금해 하시는 분들이 있을 것 같습니다.

엄밀히 말하면 얼굴인식은 영상이나 이미지에서 얼굴 영역을 추출하는 얼굴 검출(face detection)과 특징을 추출하고 템플릿을 생성한 후, 이를 다시 기존에 등록되어 있는 이미지 데이터베이스와 비교하여 유사도를 계산하는 얼굴 인식(face recognition) 두가지 과정을 거쳐서 이루어집니다.

얼굴인식은 그 접근방법에 따라 다양한 알고리즘이 사용될 수 있습니다.
대표적으로는 주성분분석(Principal component analysis), 국지적특징점분석(Local feature analysis), 베이시안얼굴인식(Bayesian face recognition), 선형판별분석(Linear Discriminant analysis) 등의 다변량 분석 방법(multivariate analysis)들이 있으며, 뉴럴네트웍(neural network)과 결합하는 개량된 모델들도 자주 논문이 발표되고 있는 상황입니다.

이러한 다변량 분석 방법들이 필요한 이유는 얼굴의 특징이라는 것이 매우 복합적인 특징의 조합으로 구성되는데에서 기인합니다.

수학적인 이야기들은 뒤로하고, 초기 얼굴인식은 지문인식이나 홍체인식처럼 보안분야에 주로 쓰이기 위한 용도로 개발되었다고 합니다.

사실 푸딩이 얼굴인식기술을 도입하게 된 것은 고객들께 지속적으로 늘어나는 사진의 분류를 편리하게 해드리기 위함이었습니다.

하지만, 얼굴인식이라는 기술이 가지는 생경함이랄까요?
푸딩을 만드는 멤버들은, 푸딩이 가진 얼굴인식이라는 기술과 기능을 쉽게 알리고, 얼굴인식이 가지는 일종의 거부감을 불식시키기위한 접근방법들을 고민했습니다.

그렇게 해서 탄생된 것이 연예인 닮은꼴과 닮은꼴 찾기 퀴즈 입니다.
즉, 누구나 자신이 누구와 닮았을지, 혹은 주변인들이 누구와 닮았을지를 알고 싶어한다는 욕구가 있다는 점에서 서비스를
착안한것이지요.

사실은 내가 누구와 닮았는지를 알고 싶어하는 욕구도 있겠지만, 다른사람들에게 어떻게 보일지가 중요할 것 같다는 게 저희 생각이었습니다.그래서, 흔희 '너 나이들어보인다' '너 여성스러워보인다' 라는 느낌까지 같이 만들어주면 어떨까라는 생각이 들었던것이구요.

푸딩 얼굴인식을 하면, 닮은 꼴 연예인을 찾아주는 기능도 있지만, 의외로 나이와 성별에 관심을 가지는 고객들이 많은 것 같습니다. 다들 나이보다 적게 보이고 싶긴 하나봅니다. ^^

얼굴인식엔진의 정확도 향상을 위해서는 상당기간 튜닝이 필요합니다. 그래서, 엔진을 통해 꽤 많은 시간을 들여, 그럴듯한(?) 결과 값, 그리고 고객들이 공감할 만한 결과 값이 나올 때까지, 상당시간 튜닝에 힘을 쏟았었습니다. threshold 를 너무 높이면, 정확도는 향상되지만 재미가 반감되고, threshold 를 너무 낮추면 공감하기 힘든 결과가 나올 수 있었기 때문이었습니다.

2008년도에 나와 한동안 인기를 끌었던 얼굴인식 웹서비스는, 2010년에 다시 아이폰 애플리케이션으로 재탄생되었고,
푸딩이라는 브랜드를 알리고, 고객들이 푸딩에 쉽게 접근하게 하는데 매우 중요한 역할을 하게되었습니다.

푸딩얼굴인식웹사이트 (http://www.pudding.kr/face)

푸딩얼굴인식 아이폰애플리케이션 (http://itunes.apple.com/kr/app/id378461555?mt=8)

이 서비스를 통해 저희가 얻은소중한 경험은혁신적인 기술도 중요하지만, 기술을 이용하게될 '고객의 benefit' 그리고 '고객의 잠재된 needs 를 파악하는 것이 어쩌면 더 중요할 수 있다.' 라는 사실이었습니다.

만일 푸딩이 처음 얼굴인식 엔진을 도입하기로 했던 그 당시의 계획대로, 사진을 분류하기 위한 용도로만 한정하여 이 기술을 사용했다면, 오늘날 푸딩얼굴인식의 인기는 얻지 못했을 것입니다.

푸딩의 기획자들은 이러한 customer insight 발견하고, 실제로 구현해 낸 참으로 자랑스런 동료들입니다.