Face Detection은 얼굴인식 첫 절반 과정으로 얼굴검출, 랜드마크 검출, 얼굴정렬까지의 세 단계로 구성됩니다. 이미지가 입력되면 AI는 먼저 얼굴의 영역을 찾고, 얼굴이 검출되면 랜드마크 포인트를 추출해냅니다. 이후 랜드마크 포인트를 기준으로 얼굴 이미지를 회전시키고 편집해 Face Matching이 가능한 형태로 변형시킵니다.

Face Matching은 Face Detection 이후 얼굴인식의 나머지 절반 과정으로, 특징추출과 특징 대조로 구성됩니다. 정렬된 얼굴 이미지를 받은 AI는 이미지에 몇 십 개의 Convolutional Layers를 적용시켜 얼굴을 N차원의 벡터값으로 변환시킵니다. 이 벡터 값은 사람마다 고유한 값이어서 이후에 서로 대조시키는 방식으로 신원 확인이 가능합니다.

Face Anti-Spoofing은 입력되는 얼굴 이미지가 촬영 당시 실제로 해당 장소에 있던 실제 사람으로부터 촬영된 것인지 확인하는 기능으로 IR, 3D Depth, RGB 카메라에서 모두 구동 가능합니다. 많은 적용 사례와 산업군이 증명하듯, 알체라의 Anti-Spoofing(위변조방지) 기술은 99%의 True Positive Rate을 지녀 신분 도용 등 사기 방지에 아주 효과적입니다.

Mask Detection은 촬영된 사람이 마스크를 올바르게 착용 중인지 확인하는 기능입니다. 99.70%의 정확도로 알체라의 Mask Detection은 일명 “턱스크”와 “코스크”까지 잡아낼 수 있습니다.

Age, Gender, Emotion(AGE)는 촬영된 인물의 나이, 성별, 그리고 감정을 추측하는 기능입니다. 오프라인 매장에서 고객군의 특징을 나이, 성별에 따라 구분하여 제품 추천을 하는 등의 서비스 구현이 가능합니다.