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얼굴 인식 알고리즘 선행 연구를 소개합니다

시작하며 얼굴 인식 기술(face recognition)은 지난 수십 년간 컴퓨터 비전(computer vision)의 주요 연구 분야 중 하나로 자리매김하고 있습니다. [그림 1]처럼 시스템에 입력된 두 이미지 속 인물 간의 동일인 여부를 검증(verification)하거나, 이미지 속 인물이 내부 데이터베이스(DB)에 미리 저장된 인물 중 누구와 가장 유사한지를 식별(identification)하는 데 이 기술이 널리 활용되고 있습니다. 다만 얼굴 인식 모델의 훈련 또는 추론 단계에서 사진 속 얼굴 위치가 제각기 다르거나 그 촬영 각도가 다르면 얼굴 인식 정확도가 낮아질 수 있습니다. 따라서 사진에서 얼굴 영역을 찾아 동일한 형태의 정면 얼굴을 추출하는 전처리 과정이 선행되어야 합니다. 일반적인 전처..

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얼굴 인식 알고리즘 선행 연구를 소개합니다
얼굴 인식 알고리즘 선행 연구를 소개합니다

트리플렛 손실 함수는 범주가 같은 벡터 간의 거리와 범주가 다른 벡터 간의 거리의 상대적 관계를 고려하는 방식으로 이 문제를 해결합니다. 먼저, 기준이 되는 이미지 a, 동일인 이미지 p, 그리고 비동일인 이미지 n으로 구성된 트리플렛(a, p, n)을 구성합니다. 트리플렛 손실 함수는 a와 p의 벡터 간 거리를 줄이는 동시에, a와 n의 벡터 간 거리를 넓힙니다. 즉, 두 거리의 차(|a-n| – |a-p|)가 개발자가 임의로 정한 마진값보다 크도록 합니다. 그 결과, 트리플렛 손실 함수로 학습된 인식 모델은 대비 손실 함수와 비교했을 때 더 높은 추론 성능을 보이는 경향이 있습니다.

소프트맥스 손실 값을 최소화하는 학습을 통해 모델은 특징 공간(feature space)에 동일인의 두 특징 벡터(intra-class)를 더 가깝게, 비동일인의 두 특징 벡터(inter-class)는 더 멀게 표현할 수 있게 됩니다. 하지만 단순히 소프트맥스 함수만을 사용한 손실 함수로는 수만 명에 달하는 인물의 특징 공간을 효율적으로 학습하기가 어렵습니다. 전체적인 최적화를 고려하지 못하고 국부적인 최적 지점(local minimum)으로 쉽게 수렴할 수 있기 때문입니다. 이로 인해 추론 단계에서 마주하는 학습하지 않은 새로운 얼굴 이미지의 인식 성능은 낮을 수 있습니다.

다만 얼굴 인식 모델의 훈련 또는 추론 단계에서 사진 속 얼굴 위치가 제각기 다르거나 그 촬영 각도가 다르면 얼굴 인식 정확도가 낮아질 수 있습니다. 따라서 사진에서 얼굴 영역을 찾아 동일한 형태의 정면 얼굴을 추출하는 전처리 과정이 선행되어야 합니다. 일반적인 전처리 과정은 다음과 같습니다. 1) 시스템에 입력된 이미지에서 얼굴 영역을 찾아(face detection, 얼굴 검출), 2) 눈과 코 등 얼굴의 특징을 나타내는 점을 찾습니다(face alignment, 얼굴 정렬

FRVT 1:1 검증 챌린지 참가 스토리

시작하며 얼굴 인식 기술은 지난 수십년 간 컴퓨터 비전의 주요 연구 분야 중 하나로 자리매김하고 있습니다. 카카오 또한 딥러닝을 이용한 관련 연구개발을 진행하고 있죠. 지난 2016년 말 출시된 ‘라이브픽’은 자사 얼굴 인식 기술을 사용한 대표적인 예입니다. 이 이미지 검색 서비스([그림 1])는 시사회, 시상식, 사인회, 공항 출입국과 같은 이벤트별로 모은 스타 사진을 시간순으로 보여줍니다. 당시 개발한 모델이 주로 학습한 데이터셋에는 서양인 얼굴이 많이 포함돼 있어 동양인 얼굴을 제대로 인식하지 못하는 문제가 있었습니다. 동양인 얼굴 이미지 수집 및 레이블링, 모델을 개선하면 좋겠다는 논의를 바탕으로 새로운 얼굴 인식 모듈 개발에 성공한 카카오는 이전보다 훨씬 더 정확한 라이브픽 서비스를 제공할 수 ..

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Frvt 1:1 검증 챌린지 참가 스토리
Frvt 1:1 검증 챌린지 참가 스토리

하나의 이미지를 여러 관점에서 관찰할 수 있도록 이미지를 좌우로 뒤집거나(flipping) 자르는(cropping) 등 다양한 기법을 아우르는 어그먼테이션은 모델의 추론 정확도를 끌어올리는 주요 방법론 중 하나입니다. TTA는 각기 서로 다른 어그먼테이션 기법을 적용한 테스트 데이터를 최종 모델(훈련 데이터와 검증 데이터로 학습을 마친 모델)에 입력하는 방식으로 성능을 끌어올립니다. 마치 서로 다른 어그먼테이션 기법을 적용한 학습 모델을 앙상블(ensemble)한 것과 비슷한 성능 향상 효과를 기대할 수 있습니다.  테스트 데이터를 모델에 여러 차례 입력하기 때문에 정답을 추론하는 시간은 좀 더 길 수는 있습니다. 하지만 최종 모델의 매개변수를 변경하지 않고도 추론 성능을 높일 수 있어서 시간과 비용을 획기적으로 줄이는 데 도움이 됩니다.

AI Lab은 이번 대회 기간 중 1:1 검증 모든 데이터셋 부문에서의 상위권 진출을 목표로 자사 얼굴 인식 알고리즘 성능을 높인다는 계획입니다. 우선, 제한된 환경에서 측면 또는 정면을 촬영한 사진 데이터셋을 추가로 확보할 예정입니다. 아울러, 추론 속도 향상을 위해 알고리즘 고도화를 위한 추가 연구를 진행한다는 계획입니다. 신종주 연구원은 “최근 한 연구에서 얼굴 검출 모듈과 얼굴 정렬 모듈을 하나의 네트워크로 합쳐 좋은 성과를 냈다”며 “이 둘을 합치면 전체 추론 시간을 줄일 수 있어 추론 성능 향상에 필요한 다양한 추가 기법 도입을 고려해볼 수 있을 것으로 기대된다”고 말했습니다.

그렇다면 무엇을 기준으로 T를 결정할까요? 일반적으로는 비동일인 이미지쌍 데이터셋에서 동일인이라고 추론할 특정 확률(타인일치율, FMR)에 따라 결정합니다. 물론 기준이 되는 FMR 값은 평가하려는 대상에 따라 조금씩 다를 수 있습니다. 예를 들어, 출입 시스템의 성능을 평가할 때는 FMR이 낮아야 합니다. 특정인을 제대로 인식하지 못해 출입하지 못하는 쪽보다는, 허가받지 않은 특정인에게 출입 허가를 부여하는 쪽의 문제가 더 크기 때문입니다. 반면, 미아 찾기 시스템에서는 FMR이 다소 높아야 합니다. 오검출율이 늘어나더라도 최대한 많은 후보군을 뽑아낼 수 있기 때문입니다.

파이썬 예제 (얼굴, 눈 인식)

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파이썬 예제 (얼굴, 눈 인식)
파이썬 예제 (얼굴, 눈 인식)

이번 주제는 C++ 과 MFC 를 이용한 소켓 프로그래밍 입니다. 심화반 수강생 중 C++로 소켓 프로그래밍을 진행하는 학생이 있어 참조할만한 간단 예제로 만들어 보았습니다. 인터넷 검색을 통해 찾아본 대부분의 소켓프로그래밍 예제는 1:1 연결이거나, 1:N 이지만 문자열만 전송가능하거나, 또는 이미지만 전송가능한 경우가 대부분이었습니다. 이 예제는 문자열, 이미지, 파일에 대한 전송 이 모두 가능하도록 만들어져 있습니다. 아래 링크된 서버와 클라이언트 (여러개) 실행파일을 이용해 테스트 가능합니다. 1. 서버 실행, 접속 대기 2. N개의 클라이언트 실행, 서버로 접속 3. 클라이언트 데이터 전송 (문자, 이미지, 파일 등) 4. 서버 데이터 수신 5. 접속된 모든 클라이언트로 수신 데이터 전송 [서버-클라이언트 통신 개요] 서버 프로그램 실행파일 : 서버 클라이언트 프로그램 실행파일 : 클라이언트 전체 소스코드 : 소스코드 (VS 2017) 이 글에서는 서버 에 대한 내용을 다룹니다. 개요 서버의 주요 사항은 아래와 같습니다. Winsock API Ver. 2.2 를 이용한 서버 소켓 클래스 생성 클라이언트 접속자 리스트 관리 (ip, port, 접속 시점) 문자, 이미지, 파일 전송 기능 닉네임 기능으로 데이터 전송자 구분 다수의 클라이언트 접속 가능 서

이번에 만든 예제는 python과 PyQt5를 이용해 pdf 파일 생성 과 프린터 인쇄 에 대한 주제를 다룹니다. pyinstaller로 제작된 실행파일 링크: 다운로드 프로그램의 실행 모습은 아래와 같습니다. 화면의 내용이 출력된 결과를 보여주기 위해 더미 테이블 데이터를 생성하고 버튼 2개로 구성해 보았습니다. [프로그램 실행화면] 하나의 더미 QTableWidget 과 2개의 QPushButton 으로 구성되어 있습니다. 1. ‘Print PDF File’ 버튼을 누른 경우 (프린터 창 띄우고 인쇄) [인쇄 창 열기] [프린터를 통해 실제 인쇄된 모습] 자세한 내용은 이어지는 코드 분석에서 설명드리겠지만, 대략 아래의 흐름으로 진행됩니다. QPrinter class 생성 (프린터) QPrinterDialog class 생성 (프린터 설정창) QPainter class 생성 (화면 출력 클래스) 출력하고자 하는 위젯(QTableWidget)을 QPainter에 맞춤 QTableWidget의 render() 함수를 이용한 인쇄 인쇄창에서 실제 프린터가 아닌 ‘Microsoft Print To PDF’를 선택한 경우, PDF파일 생성도 가능합니다. 2. ‘Make PDF File’ 버튼을 누른 경우 (PDF 파일 생성) 프로젝트의 기본 경로 (변경 가능)에 다음과 같은 PDF 파일 생성 [PDF 파일 생성] test.pdf 파일을 열어보면 아래와 같이 전체 위젯이 캡쳐된 모습을 확인할 수 있습니다. [PDF 파일 내용] 아래의 순서로 진행된 결과입니다. QPdfWriter class 생성 화면 캡쳐 후, QPixmap class 이미지 생성 이미지 크기 Resizing QPainter class 생성 QPainter.drawPixmap() 함수로 pdf 파일 생성 [소스 코드] fro

로그인 시스템 우리는 하루에도 여러번 홈페이지 접속을 위해 ID, Password 를 입력하곤 합니다. [로그인 화면] 이런 로그인 시스템은 어떻게 구성 되어 있을까요? 사이트마다 조금씩 다르지만 대부분 아래와 같습니다. 1. 먼저 회원가입을 통해 내 ID, PW 를 저장. 2. 로그인 화면에서 내 ID, PW를 입력해 둘다 맞는 경우 로그인 성공, 아니면 실패 3. 여러번 로그인에 실패하면 보안강화 보통은 이런 방식입니다. Python 으로 구현한 Login System 파이썬으로 간단히 구성해 보았습니다. # 로그인 실패 횟수 cnt = 0 while True: # ID, PW 입력받기 id = input(‘ID 입력:’) pw = input(‘PW 입력:’) # ID 와 PW 일치하는지 비교 if id==’superman’ and pw==’1234′: print(‘로그인 성공’) break else: cnt = cnt + 1 print(‘로그인 {}회 실패’.format(cnt)) if cnt >= 3: print(‘보안을 위해 로그인 시스템을 종료합니다!’) break #줄바꿈 print() 로그인 시도는 한번만 시도할 수 있는게 아니라, 보통 3~5회 정도 시도가 가능합니다. 따라서 while 반복문으로 로그인 관련 코드를 반복 실행합니다. 그다음은 7, 8번 라인을 통해 사용자로 부터 ID, PW를 입력받습니다. input() 함수는 사용자의 입력을 기다리기 위해 아래 코드로 바로 넘어가 실행되지 않고 코드를 멈추게 만듭니다. 사용자가 ‘superman’ 이라는 글자를 입력하고 엔터키를 누르면

생체 인식. 얼굴 인식 시스템 개념. 모니터의 얼굴 인식 프로그램. 아시아 사람. 벡터 일러스트 레이 션 로열티 무료 사진, 그림, 이미지 그리고 스톡포토그래피. Image 72208499.

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[openCV] 얼굴 인식 프로그램

출처 : 벨로그얼굴 학습시키기 챕터의id = int(os.path.split(imagePath)-1.split(".")1)int형이기 때문에 처음 얼굴을 인식할 때 적는 id를 숫자로 입력해야한다: 현재 방식은 코드에 미리 입력해둔 이름의 주소값에 맞는 id를 적어야

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Opencv] 얼굴 인식 프로그램
Opencv] 얼굴 인식 프로그램

#원본이미지,scaleFactor = 1.2 #검색 윈도우 확대 비율 1보다 커야함, minNeighbors #얼굴 사이 최소 간격(픽셀),minSize #얼굴 최소 크기. 이것보다 작으면 무시

#cv2.putText(img, text, bottom-left corner, font, fontScale, color, thickness) : label과 예측값을 이미지에 폰트로 출력한다

“\n [INFO] Initializing face capture. Look the CAMERA and wait”

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얼굴 인식 기능이있는 프로그램으로 AI로 사진 정리 | ITIGIC

시간이 지남에 따라 컴퓨터에 많은 사진이 축적되는 것은 정상입니다. 이 사진들은 우리가 경험한 모든 것을 기억하게 하고 감상적 가치가 크다. 이러한 사진을 저장하는 가장 일반적인 방법은 하드 드라이브의 폴더에 저장하는 것입니다. 최고는 아니지만,

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얼굴 인식 기능이있는 프로그램으로 Ai로 사진 정리 | Itigic
얼굴 인식 기능이있는 프로그램으로 Ai로 사진 정리 | Itigic

시간이 지남에 따라 컴퓨터에 많은 사진이 쌓이는 것은 정상입니다. 이 사진들은 우리가 경험 한 모든 것에 대한 기억을 간직하고 있으며 감상적인 가치가 매우 큽니다. 이러한 사진을 저장하는 가장 일반적인 방법은 하드 드라이브의 폴더에 저장하는 것입니다. 최고는 아니지만 가장 오래 사용 된 기술입니다. 그러나 요즘에는 훨씬 더 효율적이고 실용적이며 효과적인 방식으로 사진을 구성 할 수있는 프로그램이 있습니다. 얼굴 인식 시스템을 사용하여 감지하고

Google 포토에 업로드하는 모든 사진은 자동으로 처리됩니다. 이를 통해 회사는 인공 지능 (이러한 행위의 도덕성에 의문이 있음에도 불구하고)을 계속 가르 칠 수 있으며 우연히 일부 사진을 개선하고 구성하는 데 도움이됩니다. 이 플랫폼에는 사진 속 인물을 인식하고 얼굴에 따라 사진을 정리할 수있는 얼굴 인식 시스템이 있습니다. 사람뿐만 아니라이 AI는 모든 종류의 물체를 인식 할 수 있기 때문에 어떤 사진이든 매우 쉽게 찾을 수 있습니다.

하나의 예입니다. 이것은 우리가 사진을 구성하기 위해 찾을 수있는 가장 완전하고 강력한 무료 오픈 소스 프로그램 중 하나입니다. 이 프로그램은 문제없이 100,00 개 이상의 사진 라이브러리로 효율적으로 작업 할 수 있으며 메타 데이터를 읽고 우리가 원하는 사진을 찾을 수 있도록 도와줍니다. 또한 RAW 형식으로 사진을 처리 할 수 ​​있으며 모든 유형의 JPEG 파일을 편집하고 수정하는 기능이 있습니다.

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관상 얼굴테스트 얼굴인식 얼굴정력 인공지능 Apk For Android Download
관상 얼굴테스트 얼굴인식 얼굴정력 인공지능 Apk For Android Download

코딩의 시작, TCP School

4차산업혁명, 코딩교육, 소프트웨어교육, 코딩기초, SW코딩, 기초코딩부터 자바 파이썬 등

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코딩의 시작, Tcp School
코딩의 시작, Tcp School

인공지능의 대가인 얀 레쿤(Yann Lecun) 교수가 이끄는 페이스북 인공지능 팀은 딥러닝 알고리즘을 활용하여 얼굴 인식 알고리즘인 딥페이스(DeepFace)를 개발합니다. 딥페이스는 두 사진에 찍힌 인물이 동일인물인지를 판단하는 프로그램으로 그 정확도가 인간의 눈으로 판단하는 정확도(97.53%)와 거의 비슷한 97.25%에 달합니다.

넷플릭스에서는 현대인의 바쁜 생활 패턴 속에서 보고 싶은 영화를 고르는 행위도 하나의 스트레스가 될 수 있다라는 생각으로 이용자 개개인의 취향에 맞는 영화를 자동으로 추천해 주는 시스템을 만들기로 합니다. 이를 위해 넷플릭스는 자체적으로 영화 추천 엔진인 씨네매치(CineMatch)를 개발하지만, 처음에는 그 성능이 매우 좋지 않았습니다.

딥드림(DeepDream)으로 명명된 구글의 컴퓨터 비전 알고리즘은 컨볼루션 신경망(CNN)을 활용하여 다양한 이미지를 인식하고 저장한 뒤 해당 이미지의 특징을 뽑아내어 새로운 이미지로 재구성해줍니다. 딥드림은 학습된 이미지들의 특징을 시각화하고 이를 입력된 이미지와 결합함으로써 환각적인 이미지를 만들어주는 것입니다.

파이썬과 OpenCV를 이용한 성별 및 연령 판별하기 :: Data Science Lab

파이썬과 OpenCV를 이용한 성별 및 연령 판별하기 · Version : Python 3.X, OpenCV 파이썬과 OpenCV 라이브러리를 활용하여 성별 및 연령을 판별해 보도록 한다. 이번 포스트에서는 프로그램 코드에 대한 설명이나 알고리즘에 대한 설명은 다루지 않는다. 참고 사이트에서 다운로드 받은 소스를 단순히 실행하고 결과를 얻음으로써, 이미지 분석에 대한 흥미를 유발하는데 목적이 있다. CV (Computer Vision)은 컴퓨터가 인간처럼 디지털 이미지와 비디오를 보고 식별할 수 있게 하는 연구분야 이다. Computer Vision은 디지털 이미지를 수집, 처리, 분석 및 이해하여 실제 세계에서 고차원적 데이터를 추출하여 결정에 사용할 수 있는 기호 또는 숫자 정보를 생성한다. 이 과정..

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파이썬과 Opencv를 이용한 성별 및 연령 판별하기
파이썬과 Opencv를 이용한 성별 및 연령 판별하기

https://data-flair.training/blogs/python-project-gender-age-detection/?fbclid=IwAR1d43CEOg-5dnzxPTxE06uB60leOzBKe30bRZewVvsM88V7v6TmTN9GDYI

((0 – 2), (4 – 6), (8 – 12), (15 – 20), (25 – 32), (38 – 43), (48 – 53), (60 – 100))

https://www.kaggle.com/ttungl/adience-benchmark-gender-and-age-classification

생체 인식. 얼굴 인식 시스템 개념. 모니터의 얼굴 인식 프로그램. 아랍 남자. 벡터 일러스트 레이 션 로열티 무료 사진, 그림, 이미지 그리고 스톡포토그래피. Image 72208498.

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생체 인식. 얼굴 인식 시스템 개념. 모니터의 얼굴 인식 프로그램. 아랍 남자. 벡터 일러스트 레이 션 로열티 무료 사진, 그림, 이미지 그리고 스톡포토그래피. Image 72208498.
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생체 인식. 얼굴 인식 시스템 개념. 모니터의 얼굴 인식 프로그램. 아랍 남자. 벡터 일러스트 레이 션

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얼굴인식 출결 GF-KIDS 무료 출결 프로그램!! : 네이버 블로그

얼굴인식 출결관리 프로그램(GF-KIDs)를 소개해 드리고자 합니다. 얼굴인식, 키패드 출결 프로그램을 …

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얼굴인식 출결 Gf-Kids 무료 출결 프로그램!! : 네이버 블로그
얼굴인식 출결 Gf-Kids 무료 출결 프로그램!! : 네이버 블로그

이상, 아주 심플하지만 얼굴인식이라는 새롭고 강력한 기술로 무장한 GF-KIDs(얼굴인식출결관리프로그램)의 화면 구성에 대해 맛보기로 알아 보았습니다. 백문이 불여 일견….저희 홈페이지에 오시어 회원 가입만으로 바로 사용이 가능합니다.

향후 영상 분석을 통한 학습태도 분석등 지속적인 업데이트와 관리를 통해 보다 나은 서비스를 약속 드립니다.

성별과 나이를 구별하는 인공지능 – 파이썬으로 재밌는거 만들기 [파재만]

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성별과 나이를 구별하는 인공지능 - 파이썬으로 재밌는거 만들기 [파재만]
성별과 나이를 구별하는 인공지능 – 파이썬으로 재밌는거 만들기 [파재만]

– Paper: https://talhassner.github.io/home/projects/cnn_agegender/CVPR2015_CNN_AgeGenderEstimation.pdf

Source code(Github): https://github.com/kairess/age_gender_estimation

– Website: https://talhassner.github.io/home/publication/2015_CVPR

[python] 쉽고 간단하게 마스크 착용 유무 판별기 만들기 by 코딩재개발

저는 오늘 마스크 착용 유무 판별기를 만들어보려고 합니다. 객체 검출(object detection)의 방법으로 만들 수도 있겠지만, 그렇게 하면 데이터셋을 준비하는 데 꽤 큰 노력을 들여야합니다. 이미지들에서 마스크 쓴 얼굴과 마스크를 쓰지 않은 얼굴을 labelImg와 같은 라벨링 툴로 일일이 라벨링을 해줘야하기 때문입니다. 라벨링을 한다는 것은 이미지에서 마스크 쓴 얼굴과 마스크를 쓰지 얼굴을 모두 찾아서 거기에 바운딩 박스(bounding box)를 그려준 후에, 마스크를 쓰지 않은 얼굴에 0, 마스크를 쓴 얼굴에 1 이런식으로 라벨을 부여하는 것을 의미합니다. 이게 꽤 많은 시간을 들여야 하는 작업입니다. 그래서 좀 더 쉽고 간단하게 마스크 착용 유무 판별기를 만들 수 없나 고민하다가 택한 방법..

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Python] 쉽고 간단하게 마스크 착용 유무 판별기 만들기 By 코딩재개발
Python] 쉽고 간단하게 마스크 착용 유무 판별기 만들기 By 코딩재개발

저는 오늘 마스크 착용 유무 판별기를 만들어보려고 합니다. 객체 검출(object detection)의 방법으로 만들 수도 있겠지만, 그렇게 하면 데이터셋을 준비하는 데 꽤 큰 노력을 들여야합니다. 이미지들에서 마스크 쓴 얼굴과 마스크를 쓰지 않은 얼굴을 labelImg와 같은 라벨링 툴로 일일이 라벨링을 해줘야하기 때문입니다. 라벨링을 한다는 것은 이미지에서 마스크 쓴 얼굴과 마스크를 쓰지 얼굴을 모두 찾아서 거기에 바운딩 박스(bounding box)를 그려준 후에, 마스크를 쓰지 않은 얼굴에 0, 마스크를 쓴 얼굴에 1 이런식으로 라벨을 부여하는 것을 의미합니다. 이게 꽤 많은 시간을 들여야 하는 작업입니다. 그래서 좀 더 쉽고 간단하게 마스크 착용 유무 판별기를 만들 수 없나 고민하다가 택한 방법은 다음과 같습니다.

웹캠을 이용해서 촬영되는 영상에 얼굴 검출기를 적용해서 얻은 얼굴들을 잘라서 저장합니다. 한 번은 마스크를 착용한 채 촬영하고, 한 번은 마스크를 미착용한 상태로 촬영합니다. 마스크를 착용한 상태에서 얻은 얼굴 이미지들은 ./mask 디렉토리에 저장하고, 마스크 미착용 얼굴 이미지들은 ./nomask 디렉토리에 저장합니다. 모든 프레임의 영상을 다루면, 얼굴 이미지에 큰 차이가 없기 때문에 저는 8장마다 한 장의 프레임을 선택해서 얼굴 이미지들을 저장했습니다.

./mask 디렉토리를 확인해보면, 마스크를 착용한 얼굴들이 잘 저장되어 있는 것을 확인하실 수 있습니다. ./nomask 디렉토리에는 마찬가지로 마스크를 미착용한 얼굴들이 잘 저장되어 있습니다. 그렇게 많은 장수의 이미지가 필요하지 않습니다. mask 이미지, nomask 이미지 각각 200장 정도면 충분한 것 같습니다.

얼굴인식을 이용한 수배자 인식시스템 이명환 이상제 최문선. – ppt download

목 차 목 표 내 용 기여도 기존프로그램과의 비교 시스템구성도 User interface 시스템기능 업무분담 개발환경 개발일정 얼굴인식을 통한 경보시스템 목 차 목 표 내 용 기여도 기존프로그램과의 비교 시스템구성도 User interface 시스템기능 업무분담 개발환경 개발일정

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비디오 얼굴 인식 프로그램 인공지능으로 얼굴 인식을 해보자- Python

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