얼굴지문(기하학적 분석)

5.18광주에 왔던 북한사람들을 광수라고 합니다. 광주 현장을 촬영한 사진들이 매우 많이 발굴되었습니다. 미국 정보부에서 영상을 분석했던 영상분석팀이 필명 ‘노숙자담요’의 지휘아래 2015년 5월 5일부터 광수를 찾아내기 시작했습니다.

제1번 광수로부터 지금 2018.2.16.까지 무려 527명의 광수를 발견했습니다. “도대체 30년 전과 후의 얼굴사진을 놓고 그 두 개의 얼굴이 어떻게 같은 사람의 얼굴이라 단정할 수 있는가?” 상식인들은 매우 의아해 합니다. 잘 믿으려 하지 않습니다. 그런데 손가락에도 지문이 있듯이 얼굴에도 지문이 있습니다. 손가락 지문이 세월이 가도 변하지 않듯이 얼굴지문도 변하지 않습니다. 

흐린 영상의 수학적 교정기법

30여 년 전의 사진은 멀리에서 찍히거나 촬영기술이 부족하거나 촬영장비가 구식이라는 등의 이유로 흐린 경우가 많습니다. 그러나 그 흐린 것은 박사과정에서나 배울 수 있는 고도의 수학기법이 용해된 소프트웨어에 의해 또렷한 영상으로 변환됩니다.

한줄기로 보이는 소나기도 물방울로 이어진 직선이며 한 줄기 빛도 독립된 점들로 이어져 있습니다., 자를 대고 줄을 그면 우리 눈에는 직선처럼 보이지만 이 직선은 다 점들의 연속입니다. 얼굴의 영상도 형광판처럼 점(펙셀, Picture Element)들의 집합체입니다. 단지 사람의 눈이 점과 점 사이의 공간을 보지 못할 뿐입니다.

얼굴의 외곽이 뿌옇게 보이면 사진이 선명하지 않다고 말합니다. 뿌옇게 보이는 이유는 펙셀 즉 점들이 아래 그림처럼 퍼져 있기 때문입니다.

그 퍼져 있는 점들을 가지고는 수학적 분석을 하지 못합니다. 그래서 가운데 선을 그립니다. 그런데 선을 함부로 그릴 수는 없습니다. 모든 점들의 99%를 표현할 수 있는 선을 그려야 합니다, 그런 선을 그리려면 고도의 수학이 용해돼 있는 소프트웨어를 사용합니다. 모든 곡선은 직선의 연속입니다. 얼굴 윤곽이 희미한 것은 그 선을 중심으로 점들이 많이 퍼져 있기 때문입니다. 이 뿌연 점들을 직선으로 교정하는 기법을 수학에서 Smoothing 기법이라 합니다.

우리가 먼 곳에 사진을 전송한다는 것은 점들을 전송하는 것입니다. 전송과정에서는 당연히 잡상(Noise)들이 들어가 영상을 오염시킵니다. 여기에서 잡상을 제거하는 기법이 동원되는 것입니다. 영상을 분석하는 전문 컴퓨터에는 수천만 원 하는 이런 소프트웨어가 장입돼 있습니다. 그래서 흐린 사진이 또렷해지게 됩니다. 거기에 얼굴지문을 그리는 것입니다. 얼굴의 점들을 정해놓고 이들을 선으로 연결하면 그게 바로 얼굴지문인 것입니다. 그 선들로 이루어진 의 도면이 일치하면 두 얼굴은 같은 사람의 얼굴이 되는 것입니다.

얼굴의 특징 분석

컴퓨터에 의존하지 않더라도 범인을 찾아내는 방법이 있습니다, 바로 얼굴의 특징입니다. 민완형사(민첩한 수완을 가진 형사)는 몽타주만 가지고도 범인을 찾아냅니다. 몽타주가 무엇입니까? 얼굴의 특징을 표현한 그림입니다. 아무리 흐리다 해도 사진은 몽타주 이상의 정보를 지니고 있습니다. 캄캄한 밤에 CCTV에 찍힌 흐릿한 모습은 몽타주의 100배 이상 가치가 있습니다.

범인을 잡아야 하는 민완형사에게 노숙자담요가 발굴한 얼굴들을 제공해 주면 그들의 대부분은 거의 정확히 두 얼굴이 한 사람의 얼굴이라는 판단을 합니다. 하지만 그 세계를 모르고 다른 세상에 빠져 사는 일반인들은 얼굴의 전체만 한번 훑어보고는 ‘닮았다’ ‘안 닮았다’를 가볍게 평가합니다.

상식인도 아래의 간단한 요령만 알면 안면 분석 능력이 향상될 수 있습니다. ‘발제선’을 비교해보십시오. 발제선은 이마와 머리의 경계선입니다. 경계선에도 생김새가 있습니다. 그 다음 이마를 보십시오. 이마에는 넓이가 있고 대면각이라는 게 있습니다, 이마가 수직이냐, 뒤로 경사 져 있는지를 자세히 관찰하십시오. ‘미릉골’을 비교해보십시오. 미릉골은 미간을 포함하여 눈썹 뼈대의 생김새입니다.

한일자로 생긴 사람 갈매기 형으로 생긴 사람 등 매우 다양합니다. ‘안와’도 관찰대상입니다. 눈을 감싸고 있는 둥근 뼈입니다. 인중(코와 윗입술 사이)의 길이와 생김새가 사람마다 다릅니다. 법령선(코 아래 부분에서 턱으로 흐르는 골)이 사람마다 다릅니다.

광대점. 산근(양 눈 사이의 코), 귀, 코, 콧구멍 등 하나 하나 살펴보면 안면에 대한 가독성이 높아집니다. 얼굴에 나 있는 특이한 근육, 점, 흉터, 사마귀, 입꼬리 등 세심한 관찰이 동원됩니다. 황장엽 얼굴에는 S자 형 근육이 돌출돼 있고, 3개의 사마귀 점이 있고, 입꼬리가 둥근 우물처럼 패어 있습니다.

안면인식 프로그램의 일상화

안면인식용 컴퓨터는 기하학적 기법(얼굴지문기법)과 얼굴특징들을 종합하여 두 얼굴이 한 사람인지를 판단합니다. 공항에도 설치돼 있고, 정부청사에도 설치돼 있습니다. 신분증을 보여주면서 출입하는 것이 아니라 얼굴인식 무인 컴퓨터가 출입을 통제하는 것입니다.

2017.7.13. KBS 뉴스는 “25년 전 탈옥수, 안면 인식 기술에 ‘덜미’”라는 제목의 뉴스를 전했습니다. “미국 미네소타 감옥에서 탈출한 한 남성 탈옥수가 25년 만에 경찰에 붙잡혔습니다. 그동안 다른 사람 신분증으로 잘 지내왔는데, 그만 자동차 면허증을 갱신하려다 최신 얼굴 인식 장치에 덜미가 잡혔습니다.” 미국의 차량국(DMV)에는 수십만의 찾아야 할 범인들의 안면이 데이터베이스에 저장돼 있습니다.

한 시민이 면허증 부착용 사진을 찍는 순간 그 얼굴이 데이터베이스 속의 수십만 범인 얼굴들과 하나씩 대조됩니다. 사람의 눈이 할 수 없는 안면인식을 컴퓨터가 대신해주는 것입니다. 노숙자담요팀 역시 광주현장의 얼굴 하나를 컴퓨터에 걸어놓고 데이터베이스화된 북한의 주요 얼굴들을 연결시켜 찾아낸 것입니다.

대표적인 광수 얼굴들

위와 같은 기법과 비싼 소프트웨어어가 깔린 특수 컴퓨터를 이용하여 찾아낸 얼굴들이 527명이 되는 것입니다. 이를 발표할 때 영상에 익숙하지 못한 일반인들을 위해 노숙자담요가 얼굴의 특징점들을 부각시켜 붉은 선과 글로 분석을 가이드 해 주었습니다. 527개의 얼굴들 중 지면관계로 극히 일부의 얼굴들을 아래에 소개합니다. 좌측이 광주현장의 얼굴이고, 우측이 최근의 얼굴입니다.