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얼굴에 감춰진 비밀

  • 2015.11.09.
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20151109_한수원_얼굴인식_01

 

세상에는 많은 사람들이 있지만 나와 똑같은 얼굴을 갖고 있는 사람은 없을 것입니다.
물론 일란성 쌍둥이처럼 아주 비슷하게 생겨 구별하기 힘든 사람들도 있습니다.

그만큼 개인의 얼굴에는 남들과 다른 차이점이 있는데요.
오늘은 얼굴에 숨어 있는 비밀들을 알아보도록 하겠습니다.

 

20151109_한수원_얼굴인식_02

 

◆ 얼굴의 황금비율

혹시 TV에서 연예인 얼굴을 갖고 황금비율에 대해 이야기하는 걸 보신 적 있으신가요?

얼굴 학자에 따르면 입술에서 코끝까지의 길이와 코끝에서부터 두 눈의 중점까지의 길이가 1대 1.618 비율에 가까울 수록 미인에 가깝다고 말하고 있습니다. 턱 끝에서부터 이마 끝까지의 길이와 턱 끝에서부터 두 눈의 중점까지의 길이 또한 마찬입니다.

미국의 구강악안면외과 의사였던 스티븐 마쿼트는 얼굴에 나타나는 비례와 대칭을 연구해 미인의 공통적인 얼굴을 가늠해 볼 수 있는 ‘마쿼트 마스크’를 만들게 되었습니다. 이 가면은 코의 중심선에서 눈 바깥쪽까지의 거리와 눈의 가로 길이 등이 황금비를 이루고 있습니다.

콧구멍 주변에는 72°, 36°, 72°도로 이뤄진 황금삼각형이 나타나며, 황금 삼각형은 길이가 서로 다른 두 변의 비가 황금비를 이루는 이등변삼각형입니다. 이 삼각형은 인간이 볼 때 편안함과 안정감을 느낄 수 있는 삼각형이라고 알려져 있습니다.

즉 이 ‘마쿼트 마스크’를 실제 사람의 얼굴에 겹쳐 보았을 때 비슷할수록 미인이라고 볼 수 있습니다.

 

◆ 첫인상을 판단하는 기준 ‘얼굴’

누군가를 처음 만나게 되면 그 사람의 얼굴을 제일 먼저 보게 되며, 그 얼굴을 통해 나름의 판단을 내리게 됩니다.
좋은 사람일지, 나쁜 사람일지, 사기꾼을 아닐지 말입니다. 그만큼 첫인상이라는 것이 중요한데요.

첫인상을 결정하는 얼굴 부위에 관한 연구를 진행한 사례가 있습니다.

실험은 다음과 같이 진행되었습니다. 첫인상에 영향을 줄 수 있는 얼굴의 특성을 65가지로 추려낸 후에, 머리의 길이와 너비, 눈썹의 색과 굴곡, 코가 휘어진 정도, 면도 상태 등을 고려하였으며, 1000명의 얼굴 사진을 수집한 뒤 컴퓨터 그래픽 작업을 통해 앞서 나온 65가지의 특성을 살린 그림으로 변환했습니다.

30명의 실험 참가자를 모은 연구팀은 얼굴을 묘사한 그림을 보고 다가가기 쉬운 정도, 동안, 카리스마의 세가지 기준으로 첫인상을 평가해 달라고 부탁했습니다. 평가 결과를 선형 모형에 대입한 결과, 각 기준에 따라 첫인상으로 높게 평가받은 얼굴 부위의 특성이 드러났습니다.

결과를 보면 상대방에게 다가가기 쉬운 정도는 입과 깊은 연관이 있었습니다. 입의 가로 길이가 길고, 윗입술과 아랫입술의 각도가 클수록 호감도가 높아 상대에게 다가가기 쉬웠으며, 입이 웃는 모양을 하거나 인중의 길이가 짧을수록 그 정도는 더욱 높아졌습니다.

동안과 카리스마는 눈과 관련이 깊었습니다. 눈과 홍채의 크기가 클수록 상대방을 동안이라고 느꼈으며, 턱선이 가파르거나 피부색이 밝을수록 동안이라고 느끼는 정도는 더욱 높아졌습니다.

카리스마는 눈과 눈썹사이의 거리가 짧고 눈썹이 짙을수록 그 정도가 높게 나타났습니다. 카리스마는 동안이라고 느끼는 정도와는 반대로 피부색이 어둡고 얼굴의 골격이 두드러질수록 더욱 높아졌습니다. 또한 면도 흔적이 진할수록 카리스마를 강하게 느꼈습니다.

 

20151109_한수원_얼굴인식_03

 

◆ 얼굴을 인식하는 ‘딥 페이스’

페이스북이 ‘딥 페이스’란 이름의 얼굴 인식 알고리즘은 사진을 올리면 알고리즘이 알아서 사진 속 인물의 이름을 알아내는 알고리즘 입니다. 정확도는 무려 97.25% 입니다. 실제 눈으로 사람을 구별해내는 정확도가 97.53%라는 것을 감안하면 거의 같은 수준입니다.

딥페이스의 알고리즘은 얼굴에 67개의 점을 찍어 사진 속 인물이 누구인지 알아내게 되는데요.
딥페이스의 순서를 살펴보면 다음과 같습니다.

1. 사진에서 얼굴 부분을 인식.

2. 인식한 얼굴 부분을 별도 추출.

3. 얼굴의 주요 부분 67곳에 점을 찍어 델로네 삼각 분할법으로 얼굴의 윤곽을 나눔.

4. 나눠진 조각을 컴퓨터 작업을 거쳐 3차원으로 변환.

5. 얼굴 특징의 중요도에 따라 밝기를 조절.

6. 67개의 점을 기준으로 3차원 얼굴을 다시 2차원으로 변환.

7. 최종적으로 정면을 바라보는 사진으로 조정.

페이스북에서는 향후 이 ‘딥 페이스’를 활용해 맞춤형 사진 분류, 광고 등 다양한 분야에 적용할 계획이라고 합니다.

 

오늘은 얼굴에 관련된 다양한 주제에 대해서 알아보았는데요.

얼굴인식 기술이 점점 발달하면서 생체 보안기술 에서 얼굴은 빠질 수 없는 중요한 key가 되었습니다.
그만큼 모든 사람의 얼굴에는 특징이 있고 복제가 어려워 주목받고 있는 것 같습니다.
SF 영화처럼 얼굴로 모든 걸 인식하는 시대가 곧 다가오지는 않을까요?

 

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