당신의 얼굴 검출기가 역공격 방지 기능을 수행할 수 있나요? 다중 채널 얼굴 검출기를 활용한 얼굴 제시 공격 탐지

일반적인 얼굴 인식 파이프라인에서 얼굴 검출기의 임무는 얼굴 영역을 정확히 위치시키는 것이다. 그러나 기존의 얼굴 검출기는 얼굴과 유사한 영역을 모두 검출할 뿐, 해당 얼굴이 실제 생체인지 여부(생동성)를 구분하지 못하므로 전체 시스템이 제시 공격(Presentation Attack)에 취약해진다. 본 연구에서는 얼굴 검출기의 임무를 재정의하여 실제 생체 얼굴(라이브 얼굴)만을 검출하도록 하여 제시 공격의 위협을 제거하고자 한다. 이 작업은 단일 가시광선 이미지만으로는 도전적일 수 있으나, 시중에 유통되는 장치(예: 컬러, 깊이, 적외선 채널 등)에서 얻을 수 있는 다중 채널 정보를 활용하여 다중 채널 얼굴 검출기를 설계하였다. 제안된 시스템은 별도의 제시 공격 탐지 모듈 없이도 라이브 얼굴 검출기로 활용 가능하여, 추가적인 계산 부담 없이 실제 환경에서 신뢰할 수 있는 성능을 제공한다. 핵심 아이디어는 단일 단계 객체 검출 프레임워크를 기반으로 하되, 다양한 채널에서 얻은 공동 표현( joint representation)을 활용하여 PAD(생동성 검증, Presentation Attack Detection) 작업을 수행하는 것이다. 제안된 프레임워크의 효과성을 입증하기 위해 다양한 형태의 공격을 포함한 다중 채널 WMCA 데이터셋을 기반으로 실험을 수행하였다.