.svg)
AI 솔루션 문의하기
사진과 영상 속 인물이 같은 사람인지 확인하려면 영상에서 대조용 정지 이미지를 고르고, 두 이미지를 얼굴 1:1 비교로 대조해 유사도 점수를 얻은 뒤, 점수와 입력 자료를 함께 기록하는 순서가 가장 안정적입니다. 이때 얼굴 비교 결과는 검토자가 최종 판단하기 위한 보조 자료입니다. 이 글에서는 국내 사업자 실무에서 동일인 확인을 일관되게 처리하는 방법을 정리합니다.
고객 민원, 이상거래 소명, 피해 접수처럼 제출된 사진과 영상을 근거로 사람을 확인해야 하는 업무가 있습니다. 이때 담당자가 육안으로 보고 같은 사람 같다고 적는 것만으로는 이후 설명이 어렵습니다. 같은 사람인지 판단한 근거를 수치와 기록으로 남겨야 내부 검토와 외부 문의에 대응할 수 있습니다.
얼굴 비교는 두 이미지에서 얼굴 특징을 추출해 얼마나 비슷한지를 유사도 점수로 계산하는 방식입니다. 점수는 판단을 대신하지 않고, 검토자가 어느 건을 더 꼼꼼히 봐야 하는지 가늠하는 기준이 됩니다. 따라서 점수와 함께 어떤 자료로 비교했는지가 반드시 따라와야 합니다.
수작업 비교는 빠르게 시작할 수 있지만 운영 단계에서 문제가 생깁니다. 담당자마다 보는 부위와 기준이 다르고, 결과를 적는 방식도 제각각이기 때문입니다.
이 문제는 사람의 판단을 없애는 것이 아니라, 판단 전에 같은 방식으로 수치를 얻고 같은 형식으로 남기는 절차를 만들어 줄여야 합니다.
영상은 그대로 비교하기보다 대조에 쓸 정지 이미지를 먼저 골라야 합니다. 이 글에서는 이미지 기준으로 설명하며, 영상에서 프레임을 추출해 이미지로 만든 뒤 대조하는 흐름을 전제로 합니다. 어떤 프레임을 고르느냐가 점수의 신뢰도에 직접 영향을 줍니다.
비교의 기준이 되는 사진도 같은 기준으로 확인합니다. 얼굴이 작게 찍혔거나 심하게 편집된 사진은 비교 자료로 적합한지부터 따져야 합니다.
정지 이미지를 골랐다면 아래 순서로 처리하면 담당자가 바뀌어도 같은 형식의 결과를 얻을 수 있습니다.
점수 해석에 쓰이는 오거부율과 오수락율 같은 성능 지표가 궁금하다면 얼굴 인증 성능 평가 관련 글에서 따로 다루고 있습니다. 이 글은 지표 해설보다 어떤 자료를 넣고 어떻게 남길지에 집중합니다.
알체라 eKYC의 얼굴 인증은 두 얼굴 이미지를 1:1로 대조하는 기능입니다. 위 순서의 3단계를 담당자와 관계없이 같은 방식으로 처리할 수 있어, 비교 결과를 수치로 확보하는 데 쓸 수 있습니다. 영상을 직접 입력하는 방식은 현재 기능으로 안내하지 않으며, 영상에서 추출한 이미지를 기준으로 사용하는 것을 전제로 합니다.
알체라는 얼굴 인식 성능을 대외적으로 검증받았습니다. NIST FRTE 국내 1위를 기록했고, 라이브니스 측면에서는 iBeta PAD(RGB) 국내 유일(ISO/IEC 30107-3) 인증을 보유하고 있습니다. 현재 고객사 110곳 이상이 사용하며 제1금융권 70%에서 쓰이고 있습니다.
유사도 점수가 애매한 건은 관리자 페이지에서 수동 심사로 이어 처리할 수 있습니다. 자동 대조 결과와 검토자의 판단을 함께 남기는 구조라서, 최종 판단은 사람이 하고 수치는 근거로 쓰는 운영에 맞습니다. 도입은 SaaS 기준 연동 30분, 개발을 포함한 전체 도입은 평균 1~3개월 걸리며, 고객사 환경에 따라 빠르면 2일 내 연동도 가능합니다. 설치형도 제공합니다.
.png)
.svg)
.svg)
