FaceStation 2 | 당신의 얼굴이 바로 열쇠입니다

얼굴은 사람과 사람 사이에서 개인을 구별할 수 있는 가장 쉬운 방법입니다. 갓난아이조차 태어난 뒤 며칠 뒤에는 엄마의 얼굴을 알아볼 수 있으며, 우리는 걷는 동작, 목소리, 키와 같은 요소보다 얼굴로 사람을 구별하는 것이 자연스럽습니다.

바이오인증 시스템은 지문, 얼굴, 홍채, 정맥과 같은 신체 특징을 크리덴셜로 사용합니다. 그 중 얼굴 인증 장치는 사람의 얼굴을 크리덴셜로 사용하기 때문에 사람과 가장 가깝게 느껴지며 거부감이 없습니다. 얼굴 인증은 가장 널리 사용되는 지문 인식 장치와 다르게 별도의 광학 센서가 필요하지 않습니다. 카메라만으로 개인을 식별할 수 있으며 센서와 접촉할 필요도 없습니다. 하지만, 얼굴 인증 장치는 IR 기술을 사용하기 때문에 건물 외부나 주변 광이 밝은 창문 근처에서 사용하기 어려웠습니다.

FaceStation 2는 이런 제약 사항을 뛰어넘은 새로운 장치입니다. Android 5.0 Lollipop을 기반으로 슈프리마의 최신 알고리즘, 하드웨어, 소프트웨어가 모두 결합된 출입통제 및 근태관리 장치이며, 다양한 기능과 향상된 성능으로 비접촉식 인증의 새로운 경험을 제공할 것입니다.

얼굴 인증 장치에서 가장 중요한 부분은 주변 광의 처리 방법입니다. 기존의 제품들은 주변 광의 밝기에 따라 얼굴 인증 성능이 좌우되기 때문에 설치 위치에 제약이 많았습니다.

FaceStation 2는 주변 광의 조도에 따라 효과적으로 제어되는 80 개의 광각 근적외선(Wide angle NIR) LED와 60 개의 협각 근적외선 (Narrow angle NIR) LED를 이용하여 25,000 Lux에서도 얼굴을 인식할 수 있습니다. 25,000 Lux는 직사광선이 닿지 않은 한낮의 최대 조도를 나타냅니다. 즉, 장치를 창문 근처, 로비, 건물 출입문에도 설치할 수 있습니다.

또한, FaceStation 2는 3차원 픽셀 강도 분포 분석을 사용합니다. NIR LED 조명 기술을 사용할 때 가장 문제가 되는 것은 주변 광의 영향입니다. 주변 광은 적외선을 포함하기 때문에 NIR LED 조명을 무용지물로 만들 수 있으며, 주변 광의 각도에 따라 발생하는 얼굴의 그림자 때문에 알고리즘이 얼굴의 특징점을 파악하기 어려울 수 있습니다.
3차원 픽셀 강도 분포 분석 기술을 이용하면 얼굴 이미지를 획득할 때 발생하는 주변 광의 영향을 최소화하여 명암 대비가 균일한 근적외선 이미지를 얻을 수 있습니다. 균일한 명암을 가진 이미지는 너무 밝거나 너무 어두운 이미지보다 얼굴의 형태를 파악하기 쉽기 때문에 특징점을 더 다양하게 추출하여 높은 품질의 얼굴 템플릿을 얻을 수 있습니다. 높은 품질의 얼굴 템플릿은 인증 성능을 높이는 중요한 요소입니다.

FaceStation 2는 키가 큰 사용자도 허리를 덜 구부리도록 제품의 외관 각도와 카메라의 각도를 조절했습니다. 또한, 영상 카메라와 IR 카메라의 화각이 다르게 설정되어 있으며, 이것은 장치의 화면을 통해 사용자가 올바른 위치에서 인증을 할 수 있도록 도와줍니다.

FaceStation 2는 향상된 얼굴 템플릿 추출 기술과 1.4 GHz 쿼드 코어를 사용하여 놀라운 인증 속도를 보여줍니다. 1:N 인증은 1 초에 3,000 개 템플릿까지 가능하며, ‘그룹 매칭’을 이용하면 1:N 인증이 1 초에 30,000 개 템플릿까지 가능합니다.

FaceStation 2는 멀티 RFID 기술이 내장되어 있어서 125 kHz 카드와 13.56 MHz 카드를 함께 사용할 수 있습니다. 이 때문에 오랫동안 사용하던 EM, HID Prox 카드와 스마트 카드(MIFARE, DESFire, FeliCa, iCLASS)를 동시에 사용할 수 있습니다. 이것은 장치를 교체하지 않고 향상된 보안 구조를 가진 스마트 카드를 더 쉽게 사용할 수 있도록 도와줍니다.
또한, NFC와 BLE (Bluetooth Low Energy)도 지원합니다.

FaceStation 2는 비디오폰을 추가로 설치할 필요가 없습니다. 세션 개시 프로토콜(SIP)을 지원하는 환경에서 FaceStation 2를 비디오폰으로 사용할 수 있습니다.

FaceStation 2는 듀얼 카메라 시스템과 지능형 학습 기반 알고리즘을 기반으로 실제 사진과 IR 이미지를 분석합니다. 하드웨어에 의존하는 방식(안면 열상 인식, 얼굴 정맥 인식 등)은 고가의 하드웨어 장치를 필요로 하며, 슈프리마의 알고리즘 기반 방식보다 정확성이나 인증 속도가 떨어집니다. 슈프리마의 위조 얼굴 감지 기술은 출입 통제 및 근태 관리를 위한 이상적인 정확성과 속도를 사용자에게 제공합니다.