PIC-Score: 단일 및 다중 생체 인식(얼굴) 인식에서 최적의 매칭 신뢰도를 위한 확률적 해석 가능한 비교 점수

생체인식 분야에서 매칭 신뢰도(matching confidence)란 특정 매칭 결정이 올바르다는 데 대한 신뢰 수준을 의미한다. 많은 생체인식 시스템이 법의학적 조사와 같은 중요한 의사결정 과정에 활용되기 때문에, 매칭 신뢰도를 정확하고 신뢰성 있게 평가하는 것은 매우 중요한 과제이다. 기존의 생체인식 신뢰도 추정 기법들은 높은 신뢰도와 낮은 신뢰도를 잘 구분할 수는 있으나, 해석 가능성(interpretability)이 부족하다는 한계를 지닌다. 결과적으로 이러한 기법들은 결정의 정확성에 대한 정확한 확률적 추정을 제공하지 못한다. 본 연구에서는 동일한 정체성(identity)의 샘플에서 유래한 점수가 실제로 발생할 가능성, 즉 확률적으로 정확히 반영할 수 있는 확률적 해석 가능한 비교(PIC, Probabilistic Interpretable Comparison) 점수를 제안한다. 우리는 제안된 방법이 최적의 매칭 신뢰도를 제공함을 증명하였다. 기존의 다른 접근 방식과 달리, 다수의 샘플을 통합하여 공동 PIC 점수를 최적화하여 생성할 수 있으며, 이는 인식 성능과 신뢰도 추정 성능을 더욱 향상시킨다. 실험에서는 제안된 PIC 방법을 네 개의 공개된 데이터베이스와 다섯 가지 최신의 얼굴 인식 시스템에서 사용 가능한 모든 생체인식 신뢰도 추정 기법과 비교하였다. 결과적으로 PIC는 유사한 기법들에 비해 훨씬 더 정확한 확률적 해석을 제공하며, 다중 생체인식(multi-biometric recognition)에 매우 효과적임을 입증하였다. 관련 코드는 공개되어 있다.