흔히 얼굴인식을 할 때는 두 눈을 기준으로 하는 거 같아요..
그리고 그럴때의 문제는 (CS 전공 아니신분들은 이런게 잘 안와닿겠지만)
표정, 자세등이죠..
예를들어 웃는얼굴, 우는얼굴, 찡그린얼굴을 어떻게 하나로 다 맞출것인가.
그 사람이 살이라도 찌면? 혹은 45도 각도로 찍으면?
이런것들이 다 문제가됩니다.
당연히 모든 것을 고려하려면 계산비용이 높고,
애초에 상당히 많은 feature를 포함한 벡터(벡터=배열)이 필요합니다.
어디서 듣기로는 대략 60개의 값이 필요하다고하네요.
하지만 보통은 그정도로 많은 값을 검색하는 다차원 인덱스는 잘 없습니다.
잘 아는 B+, B* tree도 다섯개 넘어서는 잘 쓰지 않고,
R tree family도 15차원이 넘어가면 실행시간이 exponential 하게 증가합니다.
(R tree 공부했다고 말했다가 카이스트 면접할때 R tree의 단점에 대해서
물어봤었는데 답은 차원이 너무 많아지면 실행시간이 지수적으로 증가한다는 것이었음.
그 이유는 MBR 이 겹쳐질 확률이 높아지니까입니다.)
그래서 60차원을 다 저장하지는 못하고, 우리가 흔히 잘 아는 eigen vector나
wavelet이나, DFT나 DCT나 이런걸로 압축해서 넣어야합니다. 그다음에 검색하죠.
하지만 애초에 더 많은 값을 저장하기 위한 트리들도 있습니다.
이런건 지금의 제 연구주제랑 밀접하게 관련되니까 더 자세하게는 안적겠지만..
아무튼 이런 테크놀로지의 한계 문제를 간단하게 ‘여권사진 찍을때 웃지 말거라’ 이
한마디로 끝내버리다니 으허허허.. 재밌지 않나요?
결국은 기술의 한계나 기술의 가능성이나 다 정치이다..
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