생체인식 개인식별은 지문, 홍채 또는 망막 스캔, 음성인식 시스템 등 다양하다. 또한 귀 모양, 얼굴, 손등 혈관 패턴, 보행 패턴, 심장 리듬, 심지어 키보드 사용 등 인간 개개인 특징도 사용될 수 있다.
이번에는 사람 웃음이 생체인식에 어떻게 사용될 수 있는지에 대한 연구 결과(논문명: Laughter signature: a novel biometric trait for person identification)가 생체인식 국제저널(nternational Journal of Biometrics) 최근호에 실렸다.
나이지리아 라고스대학(University of Lagos) 연구팀은 사람들의 독특한 웃음이 목소리보다 훨씬 더 정확한 방법으로 인식을 한다고 주장했다. 실제로 다른 사람 목소리를 흉내 내는 데는 쉽지만, 웃음소리를 흉내 내는 것은 훨씬 더 어렵다.
연구팀은 사람 웃음 속에 존재하는 다양한 가청 주파수에 대한 통계 분석을 사용해 각각의 독특한 웃음 디지털 서명을 만들었다.
이 접근방식에 대한 실험 결과 인식 알고리즘이 90% 정확도로 나왔다. 이는 기존 가우시안 모델(Gaussian Model) 65% 정확도보다 훨씬 높다. 가우시안 모델(Gaussian Model)은 모든 학문에 사용되는 모델로 알고리즘으로 혼합된 정보를 다양한 집단으로 분류하는 확률 모델이다.
연구팀은 이 웃음 알고리즘을 가우시안 모델과 결합했다. 결과는 전체 정확도가 5% 이상 높아졌다. 따라서 웃음은 인공지능 시스템에서 사람 식별을 위한 다양한 용도로 사용될 수 있는 생체인식 기능이다.
김한비 기자 itnews@irene
출처: http://www.itnews.or.kr/?p=33614
