얼굴인식시스템에서의 성능평가 방법론

국문 초록 (Abstract)

현재까지의 성능평가는 개발자 자신이 개발 목표를 완성하였는지를 확인하기 위한 개별적인 노력이었다. 그러므로 서로의 내용에 대한 객관적인 비교가 불가능하였으며 이는 결국 소비자에게 많은 정보의 혼선을 주어 얼굴인식 시스템에 대한 정확한 이해 및 선택기준을 방해하는 요소가 되어왔다. 따라서 향후 얼굴인식 분야가 필수적으로 필요한 분야에서 국내 기술력을 평가하고 보호하기 위한 국내 실정에 맞는 얼굴인식 시스템에 성능시험 평가기준 및 방법론 등 평가 모델 정립의 개발이 요구된다. 이러한 평가기준모델을 개발하기 위하여 본 논문에서는 얼굴인식 시스템에 있어 전체적인 성능평가 프레임워크를 제안하고 알고리즘 및 응용 시스템의 성능적 측면과 보안, 표준 적합성 측면에서의 평가모델을 제시한다.
성능적 측면에서의 평가모델은 얼굴인식 알고리즘 자체에 대한 다양한 요소의 성능평가와 얼굴인식 알고리즘을 응용하여 구성한 시스템에 대한 평가모델을 설계하며, 또한 성능적 평가기준모델에 핵심이 되는 얼굴 데이터베이스의 구축과 품질평가를 위한 기준모델을 제시하였다. 보안적 측면에서는 현재 사회적 이슈가 되고 있는 개인정보보호와 관련된 평가기준을 제시함으로써 얼굴인식 시스템에 대한 단계적인 취약성분석 및 이에 대한 보안방법 등을 도출하였으며, 표준 적합성 측면에서는 호환성에 초점을 맞추어 현재 ISO에서 논의되는 표준들을 준수했는지 여부를 판단해주는 방법론을 제시하였다.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서론 1
• 1.1 연구의 배경 및 필요성 1
• 1.2 연구방향 및 내용 3
• 1.3 논문의 구성 4
• 제2장 얼굴인식 평가와 관련된 기존의 연구들 6
• 2.1 얼굴인식 기술 소개 6
• 2.2 바이오인식 시스템 평가기술 현황 9
• 2.2.1 미국 성능평가 연구기관 10
• 2.2.2 유럽 성능평가 연구기관 11
• 2.2.3 성능평가 프로젝트 12
• 2.3 얼굴인식 시스템 평가기술 현황 14
• 2.3.1 FacE REcognition Technology (FERET) 14
• 2.3.1.1 평가항목 17
• 2.3.1.2 데이터 수집 19
• 2.3.1.3 평가기준 24
• 2.3.1.4 결과분석 29
• 2.3.2 Face Recognition Vendor Test (FRVT) 31
• 2.3.2.1 FRVT 2000 31
• 2.3.2.2 FRVT 2002 38
• 2.3.2.3 FRVT 2006 42
• 2.3.2.4 얼굴인식 테스트 요소 43
• 2.4 바이오인식 성능평가 사례분석 정리 43
• 2.5 바이오인식 기술 표준화 현황 46
• 2.5.1 국제 표준화 기구 47
• 2.5.2 국외 바이오인식 기술 표준화 현황 50
• 2.6 기존 평가 방법의 정리 52
• 제3장 얼굴인식 성능평가 시스템의 프레임워크 53
• 3.1 성능평가 프레임워크 구성 53
• 3.2 성능 영향 요소 55
• 3.3 성능평가 매트릭스 56
• 제4장 얼굴 데이터베이스 구성 및 품질평가 58
• 4.1 얼굴 데이터베이스의 구성 60
• 4.2 얼굴 데이터 수집환경 62
• 4.3 동영상 데이터베이스 구축 65
• 4.4 얼굴 데이터의 평가활용 66
• 4.5 추가적인 데이터베이스 구축 67
• 4.6 얼굴 데이터의 부가정보 68
• 4.7 얼굴 데이터베이스의 품질평가 69
• 제5장 얼굴인식 알고리즘 차원의 성능평가 모델 76
• 5.1 얼굴인식 성능결정 요소 77
• 5.2 얼굴인식 성능평가 항목 81
• 5.3 알고리즘 성능평가 방법 87
• 5.3.1 얼굴검출 성능평가 방법 87
• 5.3.2 얼굴인식 성능평가 방법 90
• 5.3.3 얼굴인식 성능비교 방법 92
• 제6장 응용제품 구성 및 활용에 대한 평가모델 95
• 6.1 운영 테스트 96
• 6.1.1 운영 테스트의 정의 96
• 6.1.2 운영 테스트 구조 98
• 6.2 실제 환경에서의 운영 테스트 101
• 6.2.1 전자여권에 적용되는 얼굴인식 기술의 운영 테스트 101
• 6.2.2 검색시스템에 적용되는 얼굴인식 기술의 운영 테스트 107
• 제7장 보안성 분석을 위한 평가모델 109
• 7.1 얼굴 데이터베이스의 보호 112
• 7.1.1 얼굴 데이터베이스에 접근하는 사용자에 대한 인증 112
• 7.1.2 얼굴 데이터베이스 조작 및 변조에 대한 보호방안 113
• 7.2 얼굴 데이터의 보호 113
• 7.2.1 얼굴 데이터 변조에 대한 검사 113
• 7.2.2 얼굴 데이터의 암호화 115
• 7.2.3 얼굴 템플릿에 대한 보호 116
• 7.3 얼굴 데이터의 파기 116
• 7.4 보안성 분석을 위한 평가모델 제안 118
• 제8장 국제표준화 준수를 위한 평가모델 121
• 8.1 BioAPI 표준적합성 평가 121
• 8.2 성능평가 프레임워크에서의 BioAPI 표준적합성 평가 124
• 제9장 논의 및 결론 127
• 9.1 연구의 주요 결론 127
• 9.2 연구의 시사점 128
• 9.3 향후 연구과제의 제안 129
• 참고문헌 131