광수 사진, 온라인 이미지 비교 솔루션 사용 결과 예시
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작성자 JAGLawyer 작성일22-03-02 06:46 조회677회 댓글0건
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MXFace 홈페이지에서 Dual Photo 안면 인식을 시도해봤습니다. 일단 아래와 같은 결과가 나옵니다.
다른 사진들도 올려봤는데 안면의 각도와 주요 얼굴 부위의 각도 범위에 있을 때 결과값의 신뢰도가 높아져요.
유료 서비스로 사용할 때 어떤 품질의 사진까지 분석 가능한지는 좀 더 살펴봐야할 거 같습니다.
◈ 우선 테스트에 북한군 오극렬 대장의 안면 이미지와 비교한 결과입니다.
* 테스트한 사이트 주소 https://mxface.ai/facecomparing
* 입력 이미지의 JSON 값 ※ JSON 은 웹단과 서버단과 통신하며 데이터를 주고 받는 규칙입니다. 아래 코드와 같습니다. 입력한 이미지의 규격과 품질(Quality)을 계산하여 보여주고 있습니다.
{
"MatchedFaces": [
{
"confidence": 0.0,
"image1_face": {
"quality": 92.76, <-- 왼쪽 이미지 품질이 92.76 이라는 것입니다.
"faceRectangle": {
"x": 7,
"y": 75,
"height": 281,
"width": 194
}
},
"image2_face": {
"quality": 96.92, <-- 오른쪽 이미지 품질이 96.92라는 것입니다.
"faceRectangle": {
"x": 84,
"y": 26,
"height": 179,
"width": 129
}
}
}
]
}
※ 이미지 품질이 높을수록 더 정확한 값을 보여줍니다.
* 테스트 결과는 이미지 캡춰하여 첨부하였습니다. 오른쪽에 결과(Results) 값은 불일치로 나옵니다.
* 북한군 리을설 상장과 김진순 할머니 이미지 매칭 결과, 불일치
※광주 현장의 리을설 흑백 사진은 컬러변환 후 확인해봐야 합니다. 웹에서 지원하는 api를 사용했는데 좀더 선명한 이미지가 필요합니다. 현재 리을설 상장의 컬러 사진과 흑백 사진의 일치율은 35% 이상입니다. 40%까지 나왔는데, 이미지 퀄러티에 따라 결과값에 차이를 보이고 있습니다.
==> 박남선씨와 71광수는 불일치 비율이 높고, 전반적으로 오래된 흑백 사진과 선명한 컬러 사진을 비교할 때 프로그램 오류가 자주 나옵니다. 이런 부분은 정보기관 등에서 사용하는 전문 장비 사용시 높은 신뢰도와 정확도를 예측할 수 있지 않을까 생각합니다.
그동안 광수 이미지 비교 자료를 제공하신 '노숙자담요'님의 얼굴인식 기술, 능력, 사용 장비 등에 대한 신뢰도는 충분히 높을 것으로 판단할 수 있습니다. 현재 온라인에서 무료로 제공하는 기술이 이 정도 수준이면 정밀한 장비 사용시 충분히 의미있는 결과를 얻을 수 있지 않을까요?
* 테스트한 방법 : 시스템클럽에 있는 자료 이미지를 각각 캡춰(capture)하여 각각 1.jpg 2.jpg 로 파일명을 정하고 Image First에 1.jpg 를, Image Second에 2.jpg 파일을 업로드(upload)한 후, 제출(submit) 버튼을 누릅니다. JSON 에서 감지한 이미지 퀄러티가 높으면, 두 이미지를 비교하여, 위와 같이 결과값을 보여줍니다. 현재 불일치하는 것으로 나와있어요. 누구나 똑같은 방법으로 테스트할 수 있습니다.
* 같은 이미지를 다른 안면 인식, 비교 사이트에서 테스트 한 결과도 불일치입니다. 9%만 비슷한 것으로 나오고 있어요. (사이트 주소 https://facecomparison.toolpie.com 여기는 무료입니다.)
* 안면 인식 (Facial Recognition) 기술은 현재 큰 발전을 이루며 그 인식 기술도 크게 향상되고 있습니다. 아래 사이트 이외에도 도움될만한 결과를 찾을 수 있을 거라 생각합니다. IT 에 조금이라도 관심있고 실력을 겸비한 분들께서 많이 동참하시면 의미있는 결과를 얻을 수 있으리라 생각합니다. 국가 안보에도 중요한 문제자나요. ( https://recfaces.com/articles/face-search )
* 안면 인식(Facial Recognition) 관련 추가 검색 결과에서 일부 첨부합니다. 구글 검색에서 'facial recognition', 'facial recognition photo comparison', 'photo face comparison online' 등으로 검색하면 제법 많은 결과가 나옵니다.
https://techbusinessguide.com/facial-comparison-apps-for-family-and-friends-fun/
https://fastdatascience.com/building-a-face-recogniser/
전통적인 방법과 딥러닝 방법으로 안면 인식하는 것을 비교하는 내용입니다.
https://iq.opengenus.org/techniques-for-face-recognition/
안면 인식에 사용되는 다양한 기법들을 소개하고 있습니다.
* IT 기술이 크게 발전한 현재, 각종 법률사건 특히 형사사건에 디지털포렌식(Digital Forensics 또는 Cyber Forensics) 기술이 대거 사용되고 있으며, 디지털 포렌식 결과는 법정 증거자료로 사용될 수 있습니다.
지워진 파일을 복구할 때에 가장 중요한 것은 해쉬(hash)값이지만, 위와 같은 이미지 비교, 분석의 경우 누구나 같은 절차를 거쳐도 동일한 결과를 얻을 수 있으므로 충분히 과학적 검증 능력을 가지고 있습니다. 게다가 안면 인식 기술은 이제 스마트폰, 타블렛, 노트북, 공원 등 공공장소에서 널리 사용되고 있습니다. 충분히 법정 증거자료로 채택하지 아니할 수 없는 기술이 되었다고 볼 수 있습니다.
따라서 각종 사건에서 변호인, 검사, 사법경찰관은 무고를 증명하기 위해 이러한 기술 결과를 법정 증거자료로 적극 활용해야 할 것입니다.
IT 는 수학과 공학의 꽃입니다. (Math Technology)
수학과 법학은 모두 논리 학문입니다. 기술이 발전할수록 법학이 지니고 있는 언어 수사학적 모순을 수학과 공학적 논증으로 법원이 보충해야 할 것이라 생각합니다.
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