Azure AI Face 서비스란?
Azure AI Face 서비스는 이미지에서 사람의 얼굴을 감지, 인식 및 분석하는 AI 알고리즘을 제공합니다. 얼굴 인식 소프트웨어는 ID 검증, 비접촉 액세스 제어, 개인 정보 보호를 위한 자동 얼굴 흐림 처리 등 여러 가지 경우에 중요합니다.
클라이언트 라이브러리 SDK를 통해 또는 REST API를 직접 호출하여 Face 서비스를 사용할 수 있습니다. 빠른 시작을 따라 시작하세요.
또는 Vision Studio를 사용하여 브라우저에서 빠르고 쉽게 Face 서비스 기능을 사용해 볼 수 있습니다.
주의
Face 서비스 액세스는 책임 있는 AI 원칙을 지원하기 위해 자격 및 사용 기준에 따라 제한됩니다. Face 서비스는 Microsoft 관리 고객 및 파트너만 사용할 수 있습니다. 얼굴 인식 접수 양식을 사용하여 액세스를 적용합니다. 자세한 내용은 얼굴 제한 액세스 페이지를 참조하세요.
이 설명서에는 다음과 같은 유형의 문서가 포함되어 있습니다.
- 빠른 시작은 서비스를 호출하고 짧은 시간 내에 결과를 얻을 수 있는 단계별 지침입니다.
- 방법 가이드에는 보다 구체적이거나 사용자 지정된 방식으로 서비스를 사용하기 위한 지침이 포함되어 있습니다.
- 개념 문서에서는 서비스의 기능 및 기능에 대한 자세한 설명을 제공합니다.
- 자습서는 보다 광범위한 비즈니스 솔루션에서 이 서비스를 구성 요소로 사용하는 방법을 보여주는 긴 가이드입니다.
보다 구조화된 방법은 Face에 대한 Training 모듈을 따르세요.
사용 사례 예
Face 서비스의 일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다.
사용자 ID 확인: 신뢰할 수 있는 얼굴 이미지에 대해 사람을 확인합니다. 이 확인은 은행 계좌, 건물에 접근 등과 같은 디지털 또는 물리적 속성에 대한 액세스 권한을 부여하는 데 사용될 수 있습니다. 대부분의 경우 신뢰할 수 있는 얼굴 이미지는 여권이나 운전 면허증과 같은 정부 발급 ID에서 제공되거나 직접 촬영한 등록 사진에서 제공될 수 있습니다. 확인 중에 활동성 감지는 이미지가 인쇄된 사진이나 마스크가 아닌 실제 사람에서 제공되는지 확인하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 활동성 확인에 대한 자세한 내용은 활동성 자습서를 참조하세요. 활동성이 없는 본인 확인의 경우 빠른 시작을 수행합니다.
활동성 감지: 활동성 감지는 사용자가 물리적으로 카메라 앞에 있는지 여부를 확인하는 스푸핑 방지 기능입니다. 인쇄된 사진, 녹화된 동영상 또는 사용자 얼굴의 3D 마스크를 사용한 스푸핑 공격을 방지하는 데 사용됩니다. 활동성 자습서
터치리스 액세스 제어: 옵트인 얼굴 식별은 카드 또는 티켓과 같은 오늘날의 방법보다 향상된 액세스 제어 환경을 지원함과 동시에 카드 공유, 분실 또는 도난으로 인한 디지털 위생 및 보안 위험을 줄일 수 있습니다. 얼굴 인식은 공항, 경기장, 테마파크, 빌딩의 체크 인과 사무실, 병원, 체육관, 클럽 또는 학교의 리셉션 키오스크의 체크 인 루프에서 사용자의 체크 인 프로세스를 지원합니다.
얼굴 편집: 개인 정보 보호를 위해 비디오에 녹화된 사용자의 얼굴을 편집하거나 흐리게 처리합니다.
Warning
2020년 6월 11일, Microsoft는 인권에 기반한 강력한 규정이 적용될 때까지 미국 경찰 당국에 얼굴 인식 기술을 판매하지 않겠다고 발표했습니다. 따라서 미국 경찰 당국에 의해 또는 미국 경찰 당국을 위해 이 서비스를 사용하거나 허용하는 경우 고객은 얼굴 인식 기능 또는 Face나 Video Indexer와 같은 Azure 서비스에 포함된 기능을 사용하지 않을 수도 있습니다. 새 얼굴 리소스를 만들 때는 Azure Portal에서 이 서비스를 미국의 경찰서를 통해 또는 경찰서를 위해 사용하지 않을 것이며, Responsible AI 설명서를 검토했으며 이 서비스를 그에 따라 사용할 것임을 인정하고 동의합니다.
얼굴 감지 및 분석
얼굴 감지는 다른 모든 시나리오에서 첫 번째 단계로 필요합니다. Detect API는 이미지에서 사람의 얼굴을 감지하고 해당 위치의 사각형 좌표를 반환합니다. 또한 저장된 얼굴 데이터를 나타내는 고유한 ID를 반환합니다. 이는 이후 작업에서 얼굴을 식별하거나 확인하는 데 사용됩니다.
얼굴 감지는 필요에 따라 머리 포즈, 성별, 연령, 감정, 수염 및 안경과 같은 일련의 얼굴 관련 특성을 추출할 수 있습니다. 이러한 속성은 실제 분류가 아닌 일반적인 예측입니다. 일부 특성은 사용자가 자신을 얼굴 서비스에 추가할 때 애플리케이션에서 고품질의 얼굴 데이터를 얻을 수 있도록 하는 데 유용합니다. 예를 들어 애플리케이션에서 선글라스를 착용하는 경우 선글라스를 벗도록 사용자에게 조언할 수 있습니다.
주의
Microsoft는 감정 상태 및 신원 특성을 추론하는 데 사용할 수 있는 얼굴 인식 기능 중 오용될 경우 사람들이 고정 관념, 차별 또는 불공정한 서비스 거부를 겪는 원인이 될 수 있는 기능을 중단하거나 제한했습니다. 사용 중지된 기능은 감정과 성별입니다. 제한된 기능으로는 나이, 미소, 수염, 머리 스타일, 화장 등이 있습니다. 제한된 기능을 사용하여 이점을 얻을 수 있으며 책임감 있게 사용할 수 있는 시나리오가 있는 경우 Azure Face API에 이메일을 보내세요. 여기에서 이 결정에 대해 자세히 알아봅니다.
얼굴 감지 및 분석에 대한 자세한 내용은 얼굴 감지 개념 문서를 참조하세요. Detect API 참조 설명서도 참조하세요.
Vision Studio를 사용하여 브라우저에서 얼굴 감지 기능을 빠르고 쉽게 사용해 볼 수 있습니다.
활동성 감지
Important
활동성을 위한 Face 클라이언트 SDK는 제어된 기능입니다. 얼굴 인식 유입 양식을 작성하여 활동성 기능에 대한 액세스를 요청해야 합니다. Azure 구독에 액세스 권한이 부여되면 Face 활동성 SDK를 다운로드할 수 있습니다.
얼굴 활동성 감지를 사용하여 입력 비디오 스트림의 얼굴이 실제(라이브) 또는 가짜(스푸핑)인지 확인할 수 있습니다. 이는 사진, 비디오, 마스크 또는 다른 사람을 가장하는 다른 수단을 사용하여 시스템에 액세스하려는 사기꾼의 스푸핑 공격을 방지하는 생체 인식 인증 시스템의 중요한 구성 요소입니다.
활동성 감지 목표는 시스템이 인증 시 실제로 존재하는 살아 있는 사용자와 상호 작용하도록 하는 것입니다. 이러한 시스템은 디지털 금융, 원격 액세스 제어 및 온라인 본인 확인 프로세스의 증가와 함께 점점 더 중요해지고 있습니다.
활동성 감지 솔루션은 종이 인쇄물, 2d/3d 마스크 및 휴대폰과 노트북의 스푸핑 프레젠테이션에 이르기까지 다양한 스푸핑 형식으로부터 성공적으로 방어합니다. 활동성 탐지는 연구의 활성 영역으로, 시간이 지남에 따라 점점 더 정교한 스푸핑 공격에 대응하기 위해 지속적으로 개선되고 있습니다. 전체 솔루션이 새로운 형식의 공격에 대해 더 강력해짐에 따라 시간이 지남에 따라 클라이언트와 서비스 구성 요소가 지속적으로 개선됩니다.
활동성 감지 솔루션은 iBeta Level 1 및 2 ISO/IEC 30107-3 규정 준수를 충족합니다.
자습서
Face 활동성 SDK 참조 문서:
얼굴 인식 작업
최신 기업과 앱은 얼굴 확인("일대일" 일치) 및 얼굴 식별("일대다" 일치)을 포함한 얼굴 인식 기술을 사용하여 사용자가 최신 기업과 앱에서 주장하는 사람인지 확인할 수 있습니다.
Important
Microsoft 제품 또는 서비스를 사용하여 생체 인식 데이터를 처리하는 경우 (i) 보존 기간 및 소멸을 포함하여 데이터 주체에 통지 (ii) 데이터 주체로부터 동의 얻기 및 (iii) 적용 가능한 데이터 보호 요구 사항에 따라 적절하고 필요한 모든 생체 인식 데이터 삭제와 같은 책임이 있습니다. "생체 인식 데이터"는 GDPR 제4조에 명시된 의미를 가지며, 해당하는 경우 다른 데이터 보호 요구 사항에서 동등한 조건을 갖습니다. 관련 정보는 Face의 데이터 및 개인 정보를 참조하세요.
Identification(식별)
얼굴 식별은 이미지의 한 면을 보안 리포지토리의 얼굴 세트와 일치시키는 "일 대 다"를 처리할 수 있습니다. 얼굴 데이터가 쿼리 얼굴과 일치하는 정도에 따라 일치 후보가 반환됩니다. 이 시나리오는 특정 그룹의 사용자에게 빌딩 또는 공항 액세스 권한을 부여하거나 디바이스의 사용자를 확인하는 데 사용됩니다.
다음 이미지는 "myfriends"라는 데이터베이스의 예를 보여 줍니다. 각 그룹은 최대 1백만 개의 서로 다른 사람 개체를 포함할 수 있습니다. 각 사람 개체에 대해 최대 248개의 얼굴을 등록할 수 있습니다.
그룹을 만들고 학습시킨 후에 새로 감지된 얼굴과 그룹을 비교하여 식별할 수 있습니다. 얼굴이 그룹에 속한 사람의 것으로 식별되면 해당 사람 개체가 표시됩니다.
확인
확인 작업은 "이 두 얼굴이 동일한 사람의 것인가요?"라는 질문에 답합니다.
또한 확인은 이미지의 얼굴을 보안 리포지토리 또는 사진의 단일 얼굴로 일치시켜 동일한 개인인지 확인하는 "일대일" 일치이기도 합니다. 확인은 사용자가 새 사진을 촬영하여 사진 ID의 사진과 함께 전송하여 원격으로 신용 계좌를 개설할 수 있는 은행 앱과 같은 액세스 제어에 사용될 수 있습니다. ID API 호출 결과에 대한 최종 검사로도 사용될 수 있습니다.
얼굴 인식에 대한 자세한 내용은 얼굴 인식 개념 가이드 또는 식별 및 확인 API 참조 문서를 참조하세요.
유사 얼굴 찾기
유사 얼굴 찾기 작업은 대상 얼굴과 일련의 후보 얼굴 간 얼굴 일치를 수행하고 대상 얼굴과 비슷해 보이는 몇 개의 얼굴을 찾습니다. 이는 이미지별 얼굴 검색을 수행하는 데 유용합니다.
이 서비스는 matchPerson 및 matchFace라는 두 가지 작업 모드를 지원합니다. matchPerson 모드는 Verify API를 사용하여 동일한 사람에 대해 필터링한 후 유사한 얼굴을 반환합니다. matchFace 모드는 동일한 사람 필터를 무시합니다. 이 모드는 동일한 사람에게 속하거나 속하지 않을 수 있는 유사한 후보 얼굴의 목록을 표시합니다.
다음 예제에서는 대상 얼굴을 보여 줍니다.
그리고 다음 이미지는 후보 얼굴입니다.
4개의 유사한 얼굴을 찾기 위해 matchPerson 모드는 A와 B를 표시하며 동일한 사람을 대상 얼굴로 나타냅니다. matchFace 모드는 일부가 대상과 동일한 사람이 아니거나 유사성이 낮은 경우에도 4개의 후보인 A, B, C 및 D를 정확히 반환합니다. 자세한 내용은 유사한 API 찾기 참조 설명서를 참조하세요.
얼굴 그룹화
그룹화 작업은 알 수 없는 얼굴을 유사성에 따라 여러 개의 소그룹으로 나눕니다. 각 그룹은 서로 공통점이 없는 여러 개의 고유한 원래 얼굴에 속합니다. 또한 유사성을 찾을 수 없는 얼굴 ID를 포함하는 단일 "messyGroup" 배열을 반환합니다.
반환된 그룹의 모든 얼굴은 동일한 사람일 가능성이 있지만 단일 사용자에 대해 여러 다른 그룹이 있을 수 있습니다. 이러한 그룹은 식과 같은 다른 요소로 구분됩니다. 자세한 내용은 그룹 API 참조 설명서를 확인합니다.
입력 요구 사항
일반적인 이미지 입력 요구 사항:
- 지원되는 입력 이미지 형식은 JPEG, PNG, GIF(첫 번째 프레임), BMP입니다.
- 이미지 파일 크기는 6MB를 넘지 않아야 합니다.
얼굴 감지를 위한 입력 요구 사항:
- 감지 가능한 최소 얼굴 크기는 1920 x 1080 픽셀보다 크지 않은 이미지에서 36 x 36 픽셀입니다. 1920 x 1080 픽셀보다 큰 이미지에서는 최소 얼굴 크기가 비례하여 더 큽니다. 얼굴 크기를 줄이면 일부 얼굴이 감지 가능한 최소 얼굴 크기보다 크더라도 감지되지 않을 수 있습니다.
- 감지 가능한 최대 얼굴 크기는 4096 x 4096 픽셀입니다.
- 36 x 36 ~ 4096 x 4096 픽셀의 크기 범위를 벗어나는 얼굴은 감지되지 않습니다.
얼굴 인식을 위한 입력 요구 사항:
- 다음과 같은 사진 구도로 인해 일부 얼굴이 인식되지 않을 수 있습니다.
- 극단적인 조명(예: 심한 역광)이 있는 이미지
- 한쪽 또는 양쪽 눈을 가리는 장애물
- 머리카락 유형 또는 수염의 차이
- 나이로 인한 얼굴 외모의 변화
- 극단적인 표정
데이터 개인 정보 보호 및 보안
모든 Azure AI 서비스 리소스와 마찬가지로 Face 서비스를 사용하는 개발자는 고객 데이터에 대한 Microsoft 정책을 알고 있어야 합니다. 자세한 내용은 Microsoft Trust Center의 Azure AI 서비스 페이지를 참조하세요.
다음 단계
빠른 시작을 따라 사용자가 선택한 언어로 얼굴 인식 앱의 기본 구성 요소를 코딩합니다.