사람 얼굴을 인식하는 방법에서 조금 더 나아가 강아지의 얼굴을 인식하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 강아지 얼굴을 인식하기 위한 모델은 tureckova 라는 분이 개발한 모델을 사용했습니다. (tureckova는 강아지가 카메라를 바라보면 얼굴을 인식하여 자동으로 저장하기 위한 프로그램을 개발하기 위한 목적이였다고 설명하고 있습니다.) 모델 파일은 링크에서 다운로드 가능합니다. (dogHeadDetector.dat, landmarkDetector.dat 파일을 다운로드 받습니다.) 아직까지 사람들은 자신의 얼굴을 인식되는 상황에 대해 거부감이 있습니다. 실제 얼굴 사진을 수집하는 것이 아니라 얼굴의 측정값이라 하더라도 말이죠. 그래서 오히려 강아지 얼굴을 인식하고 구별 할 수 있다면 유기견 문제를 해결…
간혹 TV나 영화를 보다보면 누가 누군인지 모를 정도로 닮아 혼란에 빠뜨리게 하는 연애인이 있습니다. 다른 연애인 도플갱어 블로그나 얼굴 인식 기술을 소개하는 자료를 보면 항상 등장하는 사람이 있는데, 바로 Will Ferrell(배우)과 Chad Smith(뮤지션) 입니다. 실제로 두 사람은 닮은 꼴로 유명해서 The Tonight Show라는 토크쇼에 출연했었습니다. 이전 글에서 얼굴을 검출하는 방법을 소개했었는데, 이번에는 얼굴 고유한 특징을 찾아 구별해내는 얼굴 인식 기술을 구현하는 방법을 소개하도록 하겠습니다. 참고 실제로 얼굴을 구별하는 단계에 이르렀습니다. 하지만 이미 얼굴 태그가 달린 사람들과 비교를 하기에는 너무 오래 걸립니다. 특히 수십억 멱의 사용자와 1조 개의 사진이 있는 Faceb…
스마트폰의 카메라를 사용해 보셨다면 한번쯤은 얼굴 인식 기능을 경험해 보셨을 겁니다. 최근 카메라의 얼굴 인식 기능은 매우 중요한 기능이 되었습니다. 얼굴을 자동으로 인식하고 초점을 맞추거나 태그를 만들어 주기도 합니다. 얼굴 인식 기술은 여러 가지 모델이 제안되었는데 OpenCV의 Harr Cascades와 dlib의 HOG (Histogram of Oriented Gradients) 가 대표적인 모델입니다. 여기서는 dlib의 HOG 방식을 사용 할 것입니다. 참고 이미지에서 얼굴을 찾기 위해 이미지를 Grayscale로 바꾸는 것부터 시작합니다. 왜냐하면 얼굴을 찾는데 색상 데이터는 필요 없기 때문입니다. 모든 단일 픽셀에 대해 이를 직접 둘러싸고 있는 픽셀을 살펴봅니다. 단일 픽셀을 둘러싸고 있는…
1. Classification 입력으로 주어진 이미지 안의 객체의 종류를 구분하는 행위입니다. 학습방법 : Classification Model은 이미지를 보고 각 폴더에 분류 후 학습 시켜 만듭니다. Model을 만들기 위한 분류 작업은 사람이 하게 됩니다. 생성된 Classification에 이미지를 입력하면 결과 값을 줍니다. 2. Localization 주어진 이미지 안의 Object 가 이미지 안의 어느 위치에 있는지 위치 정보를 출력하는 것입니다. 이제부터는 위치 정보가 필요합니다. (X, Y, W, H) 학습방법 : Localization Model은 이미지의 좌표를 Text 형태로 저장해야 합니다. 좌표 정보를 얻기 위해 Labeling 프로그램을 이용합니다. 더보기 데이타의 형태는 아래…
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