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13 AI 얼굴 인식 2021에 대한 유행 앱 및 소프트웨어
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- Table of Contents:
1 왜 얼굴 인식 앱이 필요합니까
2 2020 년 유행 얼굴 인식 앱 10
3 새로운 추세 비디오 편집 소프트웨어가 AI를 사용하는 방법은 무엇입니까
4 얼굴 인식을위한 미래
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실시간 얼굴 인식 프로그램 – 1차 구현 : 따라해보기
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20211-2) Face Recognition Project
1) 얼굴 검출하기
2) data set을 이용해 얼굴을 학습시키기
3 학습 시킨 것을 바탕으로 현재 얼굴이 누구인지 알아내기
[논문]머신러닝 얼굴인식 기술을 이용한 자동 출석 프로그램 개발 및 적용
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머신러닝 얼굴인식 기술을 이용한 자동 출석 프로그램 개발 및 적용
원문보기
Development and Application of Automatic Attendance Check Program Using Machine Learning Face Recognition Technology
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![[논문]머신러닝 얼굴인식 기술을 이용한 자동 출석 프로그램 개발 및 적용](https://scienceon.kisti.re.kr/images/usr/scienceon_og.png)
인공지능과 AI를 활용한 안면 인식기술 | SAS KOREA
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안면 인식 시스템의 원리
생체 인식 비밀번호의 대안으로 떠오르다
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얼굴 인식 기능이있는 프로그램으로 AI로 사진 정리 | ITIGIC
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ITIGIC
최고의 오픈 소스 사진 라이브러리 DigiKam
사진 정리 및 수정을위한 클래식 ACDSee
Photoshop 동반자 인 Adobe Lightroom은 우리의 얼굴을 인식 할 수 있습니다
CyberLink PhotoDirector 11 AI 얼굴 인식을 통한 사진 관리
우리 모두를 아는 얼굴 인식 기능을 갖춘 클라우드의 대안 Google 포토
얼굴 인식 프로그램
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얼굴인식프로그램 by 현경 정
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얼굴인식프로그램 by 현경 정
얼굴인식을 이용한 입체효과를 보여주는 앨범 · 1. 카메라를 이용하여 · 2. 얼굴 및 카메라의 위치를 변경한다. · 3. 사진 및 글이 프로그램 명령에 따라 얼굴 위치에 맞춰 … … - Most searched keywords: Whether you are looking for
얼굴인식프로그램 by 현경 정
얼굴인식을 이용한 입체효과를 보여주는 앨범 · 1. 카메라를 이용하여 · 2. 얼굴 및 카메라의 위치를 변경한다. · 3. 사진 및 글이 프로그램 명령에 따라 얼굴 위치에 맞춰 … - Table of Contents:
Face-SDK | Product | 알체라
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얼굴인식 소프트웨어 개발 키트 (SDK)
국내 1위 알체라의 AI 안면인식 기술을 서비스에 탑재하세요
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1 개인정보 수집이용 목적
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얼굴 인식 – 2022년에는 어떻게 사용됩니까?
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얼굴 인식이 가장 널리 사용되는 분야
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얼굴 인식의 미래 사용 사례
FaceMe® CyberLink의 완벽한 얼굴 인식 솔루션
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13 AI 얼굴 인식 2021에 대한 유행 앱 및 소프트웨어
공상 과학자들로부터의 스파이와 영화에서의 행동은 실생활으로 옮겨졌습니다. 좋아, 그 부분을 기술로 신속하게 연결하는 부분. 키와 신용 카드가없는 세상을 상상할 수 있습니까? 문이 열리고 컴퓨터가 자동으로 켜져 있습니다. 그것은 편안하고, 당신의 손은 무료입니다, 당신은 항상 당신과 함께 당신과 함께 휴대 할 필요가 없습니다.
모든 얼굴 인식 앱은 실제로 인간의 기능을 분석하는 생체 인식 소프트웨어를 기반으로 한 사람을 식별 할 수 있습니다. 그래서, 얼굴 인식은 어떻게 작동합니까? 기본적으로 시스템은 개인의 얼굴을 식별하지 않지만 디지털 이미지를 형성하는 수많은 픽셀을 식별하지 않습니다. 그런 다음 학습 알고리즘을 사용하여 이미지를 비교하여 사람의 신원을 확인합니다. 점차적으로 얼굴 인식 기술이 개선되었으며 정부와 비공개로 일반인이나 조직이 사용하고 있습니다.
그만큼 얼굴 인식 소프트웨어 감시, 보안, 데이터 보호, 출석 레지스트리 또는 마케팅에 사용됩니다. 이 발견의 중요성이 커지면서 우리는 그것을 더 쉽게하기 위해 사용하기를 원하며 얼굴 인식 애플리케이션을 사용하여 사람들이 사용하는 많은 가제트로 인공 지능을 통합하려고하는 방법을 알게됩니다.
얼굴 인식 기술은 의료, 비즈니스, 법 집행 기관 및 개인 삶을 포함하여 거의 모든 삶의 영역에서 많은 잠재력을 가지고 있습니다. 물론 어떤 기술과 마찬가지로 누가 그것을 사용하는지에 따라 긍정적이고 부정적인 측면을 가져올 수 있습니다. 얼굴 인식 기술을 기반으로 한 앱은 다른 목적으로 사용할 수 있습니다.
ATM의 보안 조치로 사람들을 식별하기 위해 -이 카메라는 카드와 핀이 필요없이 사람의 얼굴을 식별하고 은행 데이터베이스에 저장된 사진과 비교하여 신원을 확인합니다.
범죄 예방을 위해, 국가에 들어가거나 떠나는 사람의 모니터링, 신원 도용
얼굴 인식 앱은 누락 된 사람을 찾을 수있는 당국이 누락 된 사람이있는 데이터베이스에 도착하여 쉽게 식별 할 수 있도록 사용할 수 있습니다.
얼굴 인식 기술은 소매점의 소유자뿐만 아니라 고객 자체를 도울 수 있습니다. 소유자는 범인을 식별하고 충성도가 높은 고객을 추적 할 수 있습니다. 또한 안면 인식 앱을 통해 셀카로 구매를 구입할 수 있습니다.
얼굴 인식 소프트웨어는 도시를 안전하고 효율적으로 만드는 여러 가지 방법을 제공합니다.
금융 부문에서 신원 도용을 방지합니다. 예를 들어, Amazon Facial Recognition App, Rekognitio,이 필드에는 고객의 신원을 확인하기 위해 사용됩니다.
얼굴 인식 앱은 또한 소셜 미디어 플랫폼, 의료 서비스, 교육 기관, 공항 시설, 마케팅 및 광고 캠페인, 농업 AND의 이러한 분야를 목표로합니다.
이 얼굴 인식 앱은 연결된 얼굴 속성과 함께 이미지 내의 여러면을 감지 할 수 있습니다. 이 기능은 감정적 인 상태를 결정하기 위해 감정적 분석을 수행 할 수 있으며 사람의 가능성이 높은 연령 범위를 추정 할 수 있습니다. 두 얼굴을 비교하여 두 얼굴의 구조적 특징을 분석하는 2 인 사이의 닮은 수준을 보게 될 수 있습니다. 또한 유명 인사 얼굴 인식 앱으로 작동 할 수 있습니다.
2. 얼굴 6 가정
이것은 귀하의 배우자와 아이들을 식별하고 가족 구성원과 낯선 사람들의 실시간 경고를 방해하는 얼굴 인식 앱입니다. FA6 홈은 사람들이 귀하의 문에 있고 카메라 앞에서 캡처 된 모든 얼굴의 기록을 표시 할 때 당신에게 알려줍니다.
3. Applock Face / Voice 인식
Android의 사용자를위한이 응용 프로그램에는 개인 정보 또는 태블릿에서 앱을 비공개로 유지할 수있는 얼굴 인식 소프트웨어가 있습니다. 얼굴과 음성 해제 앱을 잠금 해제하므로 소셜 미디어 앱 및 재무 계정에 액세스하거나 장치를 변경할 수 있습니다.
감정이나 상황을 위해 얼굴을 사용하여 수천 개의 캐리커처와 애니메이션 스티커에 액세스 할 수 있습니다. 이것은 재미있는 얼굴 인식 응용 프로그램이며 셀카를 복용하여 만든 아바타는 매우 현실적입니다. WhatsApp에서도 일일 대화에서 공유 할 수 있습니다. 앱은 App Store 및 Google Play에서 찾을 수 있습니다.
이 얼굴 인식 앱은 전면 카메라가있는 iOS 장치에서만 작동합니다. 이 응용 프로그램은 사진의 가상 보증금과 같습니다. 개인 비디오와 사진을 보호하고 숨길 수 있습니다. 침입자가 볼트에 액세스하려고 할 때 자신의 사진 / 그의 얼굴의 사진이 취해지고 기록됩니다.
6. 진정한 키
진정한 키, 얼굴 인식 앱 iPhone 및 Apple에서 제조 한 다른 운영 체제는 Android에서도 사용할 수 있습니다. 이는 생체 인식 프로파일 만 사용하여 다른 플랫폼, 웹 사이트 및 응용 프로그램에 로그인하는 데 도움이되는 암호 관리 응용 프로그램입니다. 즉, 항상 잊어 버린 암호로부터의 서신과 기호 시퀀스를 기억할 필요가 없습니다. 이 얼굴 인식 앱으로 필요한 모든 것에 액세스 할 수 있습니다.
이것은 운영 체제, iOS 및 Android에 대한 사진 및 비디오 편집 응용 프로그램입니다. 인공 지능 (AI)을 사용하면 Photoshop을 잊어 버리고 전화로 촬영 한 사진과 비디오를 전문적인 모습으로 제공합니다. 이 얼굴 인식 앱을 사용하면 머리 색깔과 스타일을 변경하고, 메이크업을 적용하고, 고급 컬러 필터를 추가하여 사진을 향상시킬 수 있습니다.
이 얼굴 인식 소프트웨어는 은행이 고객을 인식하고 모바일을 통해 안전한 뱅킹을 가능하게하기 위해 금융 부문에 지향됩니다. 이것은 생체 인식 요소의 인식을 기반으로 인증 메커니즘을 가지고 있습니다. 사용자는 결제를 할 수 있으므로 외국 교류를 완벽하게 보안으로 만들 수 있습니다.
8. Iobit applock.
Iobit AppLock은 Android 용 및 언급 된 앱과 마찬가지로 얼굴 인식 앱이며, 이것은 또한 휴대 전화를 보호하기 위해 얼굴 인식 소프트웨어를 사용합니다. 응용 프로그램을 보호 할 수 있지만 메인 화면을 보관할 수 있습니다. 작업 관련 응용 프로그램 및 기타 앱 (쇼핑, 지불, 소셜 앱, Wi-Fi와 같은 시스템 설정)을 효율적으로 보호하고 잠급니다.
9. 얼굴 마스크 탐지
또 다른 얼굴 인식 앱은 얼굴 마스크 탐지입니다. 이것은 카메라에서 입력을 취하고 탐지가 얼굴 마스크의 존재 여부를 결정합니다. 그것은 개인뿐만 아니라 사용자 그룹에서 작동합니다. 이것은 또한 안면 인식 기술을 기반으로합니다.
리버스 이미지 검색 표면 인식은 당신이 본 것을 찾아야하지만 많이 알지 못할 필요가있을 때 크게 도움이됩니다. 그림을 업로드하고 앱이 인터넷에서 일치하고 개체를 식별합니다. 그런 다음 관련 이미지 또는 비디오 및 게시물을 받게됩니다. 거리에 배우를 볼 때 유명인 얼굴 인식 앱과 같은이 도구를 고려할 수도 있지만 확실하지 않은 것입니다. 앱은 Google Face 인식 앱과 거의 같습니다. 이것을 확인해야합니다.
비디오 품질을 향상시킬 수 있습니까?정답은네…에!
인공 지능은 이미 많은 사진 및 비디오 편집 프로그램에 통합되어 렌더링 프로세스에 관해서는 시간을 절약하려는 미숙 한 사진 작가 나 아티스트의 범주에 닿지 않는 곳에 있습니다. AI Technologies와 통합 된 비디오 편집 소프트웨어는 실제 인간의 얼굴, 풍경, 움직이는 물체, 동물 등에서 수백만 가지 테스트가 끝난 후 비디오 품질을 향상시킬 수 있습니다. 비디오 품질을 향상 시키거나 비디오 편집 프로세스를보다 쉽게 만들 수있는 데 도움이되는 최고의 소프트웨어를 살펴 보겠습니다.
훌륭한 세부 정보와 모션 일관성으로 푸티 지를 확대하고 향상시키고 훌륭한 비디오 강화 소프트웨어로서 가장 좋은 옵션 중 하나입니다. 이것은 비디오 품질에 관해서는 완벽한 도구입니다. AI와 함께 제공 할 수 있습니다고급 비디오 ~에서SD (480p) 전체 HD (1080p Blu-ray 표준) 또는부터1080p에서 4K….에
얼굴 인식 소프트웨어와 마찬가지로 AI 엔진은 신경망을 사용하여 이미지의 픽셀을 분석 한 다음 동일한 픽셀을 훌륭한 정확도로 채우는 것입니다. 이는 이미지가 더 선명 해지고 원래 색상이 보이는 아티팩트 또는 왜곡없이 보존됩니다. 놀라운 부분은 지능형 깊은 학습을 기반으로 DVDFAB 확대 AI가 하루에 넓어집니다. 비디오 품질을 향상시키는 방법은 당신에게 쉬운 일이 될 것입니다.
AI를 사용하여 전체 비디오 만들기 프로세스를 자동화하고 글꼴, 애니메이션, 색상에 대한 실시간 제안과 함께 제공되는 플랫폼과 기술적 인 디자인 실수를 피할 수 있습니다. 원시 영상을 가져오고 비디오를 편집하고 마지막으로 작업을 저장할 수 있습니다.
AI가 지원하는 소프트웨어, 자르기, 자르기 및 완료 비디오를 더 빠르게 처리합니다. YouTube 비디오를 IGTV로 자동 변환 할 수 있으므로 비디오 편집의 재미있는 부분을 건너 뛸 수 있습니다. 이것은 비디오의 각 샷에서 사람과 객체를 추적하는 데 도움이되는 AI를 사용합니다.
안정화 될 수있는 카메라 흔들림을 제거하고 원시 영상을 5-20 %로 줄일 수있는 비디오 편집기에 대한 다른 AI 전원 공급 도구. 즉, 비디오 품질을 향상시킬 것입니다. Machine Vision을 사용하여 원시 영상을 해석하고 중요한 결정을 내리고 쓸모없는 영상을 정리할 수 있습니다.
그것은 사진과 비디오를 편집하고 인공 지능으로 더 쉽게 만들어 질 것입니다. 그리고 요즘에는 비디오 품질을 향상 시키거나 편집 프로세스로부터 시간을 절약 할 수있는 케이크 조각입니다. 이걸로링크 다른 인공 지능 기반 비디오 도구를 찾을 수 있습니다.
얼굴 인식 기술은 성장하고 대규모 수익을 창출합니다. 2019 년 6 월 발행 된 연구에서 2024 년까지 글로벌 페이셜 인식 시장은 10 억 달러의 수익을 창출 할 것으로 예상합니다. 얼굴 인식 기술의 영향을받는 최초의 주요 산업은 감시 및 보안, 학교 및 대학 및 심지어 의료도 있습니다.
또한, 얼굴 인식 기술그것은 로봇 산업에서 훨씬 더 높은 수준으로 사용됩니다. 장기적으로 인체 인식 기술을 사용하는 로봇은 인간이 완료하기가 어려운 작업을 완료하는 데 도움이 될 수 있습니다. 미래 지향적이지만 미국, 인도, 중국과 같은 얼굴 인정 기술에 이미 자원을 투자하는 국가는 거의 없습니다. 지불 방법으로서의 얼굴 인식 기술은 이미 많은 ATM 및 상점에서 이미 사용되지만 다음 단계는 온라인 지불을 위해이 기술을 채택하는 것입니다.
2025 년까지 자동차는 페이셜 인식 기술을 통해 엔진을 시작하기 위해 보드에 생체 인식 시스템을 구현할 것입니다. 그것은 누가 운전하고있는 사람 (예 : 배우자 또는 다른 가족 구성원)을 식별하고 음악, 주변 조명 등의 운전자의 선호도를 식별 할 것입니다. 이들은 단지 몇 가지 방향 이었지만 기존의 얼굴 인식 기술을 향상시킬 것인지를 알 수 있도록 남아 있습니다. 그리고 새로운 다른 얼굴 인식 앱이 개발할 것입니다.
얼굴 인식 기술은 세계를 우세하게 전망 할 것으로 예상되지만, 우리는 그것을 사용할 목적으로 조심해야합니다.
실시간 얼굴 인식 프로그램 – 1차 구현 : 따라해보기
이 블로그를 참고하여 구현하였다.
Python, OpenCV
얼굴 인식 프로그램은 전체적으로,
인식할 얼굴의 data set 만들기 data set을 이용해 얼굴을 학습시키기 학습 시킨 것을 바탕으로 현재 얼굴이 누구인지 알아내기
의 과정을 거친다.
하나씩 차근차근 알아보자.
1. 인식할 얼굴의 data set 만들기
얼굴의 data set을 만들기 위해서는,
먼저 이미지에서 얼굴을 검출할 줄 알아야 한다.
이는, 영상처리 프레임워크 OpenCV에서 제공하는 Haar Cascade Classifier를 통해 구현할 수 있다.
그리고, 얼굴을 파일로 저장해야 한다.
1) 얼굴 검출하기
Haar Cascade Classifier
OpenCV의 Haar Cascade Classifier는 이미지의 밝기 차를 이용하여 특징을 찾아내고, 특징에 따라 대상의 분류를 해주는 알고리즘이다.
Haar Feature
이런 다양한 작은 네모(윈도우, 커널, Haar feature)를 이미지에 옮겨가면서(sliding) 검은색 부분과 흰색 부분 각각의 밝기 값을 빼서, 특징을 찾아낸다.
Integral Images
검은색과 흰색 부분 각각의 밝기 값은, 픽셀의 합을 구하는 방식으로 진행되는데, 옮겨가며 하나하나 더하기 어려우므로, Integral Images(적분 이미지)를 사용하여 빠르게 구한다. (이에 대한 자세한 내용은 생략)
Adaboost
그리고 예를 들어 이미지에서 얼굴을 찾아낸다고 할 때, 위의 사진처럼 얼굴의 특징을 나타내는 Haar Feature은, 즉 의미 있는 Haar Feature은 밝기 차이가 특정 임계값(Threshold) 이상인 값이다. 이는 Adaboost라는 과정으로 불린다.
검흰으로 이루어진 네모(Haar feature)가 처음에는 모두 같은 가중치를 가지고 있다가, 특정한 학습 data set을 이용하여 어떤 네모가 잘 찾아내는지 가중치를 조정하는 방식으로 진행된다.
다시 말하자면, 얼굴을 찾기 위해 Adaboost라는 과정을 거치면, 얼굴이라는 정보에 해당하는 Haar Feature를 찾을 수 있다. 그리고 이때, 얼굴이 포함된 데이터/포함되지 않은 데이터 가 각각 필요하다.
Cascade Classifier
이미지에서 얼굴에 해당하는 Haar Feature를 활용하여, 얼굴을 찾는다.
(정확하게는 윈도우 내에 Haar Feature가 있어, 윈도우가 더 큰 개념인 것 같다. 약간 ‘초점을 맞춘다’ 해야하나)
이미지 대부분 공간은 얼굴이 없는 영역이기 때문에, 지금 현재 윈도우 영역에 얼굴이 있는지 빠르게 판별하기 위해서 단계별로 진행한다.
낮은 단계에서 얼굴이 존재하지 않는다고 판단되면, 다음 단계는 확인도 하지 않고 넘어가는 식이다.
여기까지 참고 블로그
OpenCV Haar Cascade
OpenCV Haar Cascade 제공 분류기
OpenCV에서는 이러한 검출을 위해, 미리 학습시켜 놓은 분류기를 제공해준다.
다양한 분류기 중, 우리는 얼굴을 인식할 것이기 때문에, 먼저 haarcascade_frontalface_default.xml 을 사용한다.
doc tutorial
전체 코드
아래 참조
먼저 opencv 모듈/프레임워크와 numpy를 불러온다. 덧붙여, 검출한 얼굴을 후에 학습 및 인식에 사용하기 위해 파일로 저장해야 하므로, os 모듈도 불러온다.
import cv2
분류기를 데려온다. (파일 경로 유의)
faceCascade = cv2 . CascadeClassifier ( ‘haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml’ )
카메라에서 정보를 받아오자.
capture = cv2 . VideoCapture ( 0 ) capture . set ( cv2 . CAP_PROP_FRAME_WIDTH , 1280 ) capture . set ( cv2 . CAP_PROP_FRAME_HEIGHT , 720 )
모듈을 사용한다는 것은 JAVA나 C++에서처럼, class를 선언하고, 그 안에 변수나 함수를 선언하여 중복적인 선언없이 자유롭게 사용할 수 있게 도와주는 것이라고 생각하면 된다.
그러므로 생성자를 이용하여 초기화Initialize를 해주어야 하고, 그 후에 모듈이 가진 변수나 함수를 사용할 수 있다.
VideoCapture(camera #) : 카메라 번호는 0부터 시작한다. 내장카메라는 0, 외장은 1부터이다. 컴퓨터에 내장 카메라가 아예 없는 경우, 연결된 외장 카메라는 0이다.
: 카메라 번호는 0부터 시작한다. 내장카메라는 0, 외장은 1부터이다. 컴퓨터에 내장 카메라가 아예 없는 경우, 연결된 외장 카메라는 0이다. capture.set(option, n) : 너비와 높이 값 등 초기 설정이 가능하다.
다양한 얼굴마다 파일 저장 및 처리를 용이하기 위하여 int 형 user id를 입력 받는다.
face_id = input ( ‘
enter user id end press
[INFO] Initializing face capture. Look the camera and wait …” )==> ‘ ) print ( ” 각 user마다 몇 장의 얼굴 사진을 data set으로 저장할 것인지, count 변수를 통해 세고,
while문을 이용하여 각 프레임마다 영상 처리 및 출력을 반복한다.
count = 0 while True : ret , frame = capture . read ( ) gray = cv2 . cvtColor ( frame , cv2 . COLOR_BGR2GRAY ) faces = faceCascade . detectMultiScale ( gray , scaleFactor = 1.2 , minNeighbors = 6 , minSize = ( 20 , 20 ) ) for ( x , y , w , h ) in faces : cv2 . rectangle ( frame , ( x , y ) , ( x + w , y + h ) , ( 255 , 0 , 0 ) , 2 ) count += 1 cv2 . imwrite ( “dataset/User.” + str ( face_id ) + ‘.’ + str ( count ) + “.jpg” , gray [ y : y + h , x : x + w ] ) cv2 . imshow ( ‘image’ , frame ) if cv2 . waitKey ( 1 ) > 0 : break elif count >= 100 : break
caputre.read() : 카메라의 상태 및 프레임을 받아온다.
카메라가 정상 작동할 경우 ret은 true이고, frame에는 현재 프레임이 저장된다.
: 카메라의 상태 및 프레임을 받아온다. 카메라가 정상 작동할 경우 ret은 true이고, frame에는 현재 프레임이 저장된다. cv2.cvtColor : 이미지의 색을 변경해준다. OpenCV는 기본적으로 이미지 픽셀을 BGR로 받아오고, haar cascade는 흑백으로 처리해주므로(컴퓨터에게 오브젝트 검출이란 색이 필요 없는 세계란다!) 변환해준다.
: 이미지의 색을 변경해준다. OpenCV는 기본적으로 이미지 픽셀을 BGR로 받아오고, haar cascade는 흑백으로 처리해주므로(컴퓨터에게 오브젝트 검출이란 색이 필요 없는 세계란다!) 변환해준다. faceCascade.detectMultiScale : 이미지를 scaleFactor만큼 축소해가며 이미지 피라미드를 쌓고(참조), minNeighbor 횟수 이상 검출된 object를 ‘검출됐다’로 표시한다. 검출할 최소 크기(minSize)와 최대크기(maxSize)를 설정할 수 있다. 최소 및 최대 크기를 넘어서는 object는 무시한다.
이미지 피라미드와 scale 개념 (참조)
하나의 곡선을 보더라도 scale을 다르게 잡는다면, 곡선으로 인식할 수도 있고, 인식하지 못할 수도 있다. 따라서 대상을 제대로 알고, 검출 및 분석하기 위해서는 다양한 scale에 대해서 살펴보아야 한다.(multi-scale represntation)
그리고 위와 같이 여러 scale로 조정한 이미지를 쌓은 것을 이미지 피라미드라고 부른다.
오른쪽처럼 scale에 따라 윈도우를 옮겨가며 대상을 분석해낸다.
이때, 약간 헷갈릴 수 있는 개념이 scale의 크기이다.
scale이 크다는 것은 넓은 시야에서 보는 것이므로, 축소된 이미지 == 스케일이 크다, 이미지 크기 축소 == 이미지 스케일 증가. 즉 크기(size)와 스케일(scale)은 서로 반비례 관계에 있다.
위와 같이 scaleFactor의 값을 1.2로 설정했을 때, 1/1.2 배씩 축소하며 이미지 피라미드를 쌓는다. 1배, 1/1.2배, 1/(1.2*1.2)배 …
MinNeighbor 개념
k-Nearest Neighbor 개념을 먼저 이해한다면, 쉽게 이해 가능하다.
값을 낮게 설정할수록, valid한 값이 너무 많다고 판단할 것이며,(invalid한 값까지 포함)
(즉 얼굴이 아닌 것도 얼굴이라고 검출할 것이다.)
값을 높게 설정할수록, valid한 값인데도 무시할 수도 있다.
(즉 얼굴인데도 검출하지 못하고 무시하는 경우가 발생한다)
faceCascade.detectMultiScale 을 통해 반환받은 값은 (x,y,w,h) 와 같은 튜플 형태이다. (x,y)는 검출된 얼굴의 좌상단 위치이며, (w,h)는 가로, 세로 크기이다.
이를 이용해 얼굴이 검출되었음을 표시해주자.
cv2.rectangle : rectangle을 출력한다. (이미지,좌상단 좌표, 우하단 좌표, 색상, 선두께)
: rectangle을 출력한다. (이미지,좌상단 좌표, 우하단 좌표, 색상, 선두께) cv2.imwrite : 프레임을 파일로 저장한다. (fileName, image)
: 프레임을 파일로 저장한다. cv2.imshow : 이미지를 보여준다.
: 이미지를 보여준다. cv2.waitKey(time) : time마다 키 입력상태를 받아온다. 아스키 값을 반환한다.
cv2.waitKey(1) > 0 의 의미는 어떤 키라도 입력이 받아졌다면 while문을 종료하겠다는 것을 의미한다. cv2.waitKey(1) == ord(‘q’) q를 눌렀거나 cv2.waitKey(1) & 0xff) == 27 ESC를 눌렀을 때 종료하도록 설정할 수도 있다. 키 번호 참고
capture . release ( ) cv2 . destroyAllWindows ( )
cv2.destroyWindow(“윈도우 창 제목”) 을 통해 특정 윈도우 창만 닫을 수도 있다.
전체 코드
dataset 폴더 생성 후 실행해 준다.
import cv2 faceCascade = cv2 . CascadeClassifier ( ‘haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml’ ) capture = cv2 . VideoCapture ( 0 ) capture . set ( cv2 . CAP_PROP_FRAME_WIDTH , 1280 ) capture . set ( cv2 . CAP_PROP_FRAME_HEIGHT , 720 ) face_id = input ( ‘
enter user id end press
[INFO] Initializing face capture. Look the camera and wait …” ) count = 0 while True : ret , frame = capture . read ( ) gray = cv2 . cvtColor ( frame , cv2 . COLOR_BGR2GRAY ) faces = faceCascade . detectMultiScale ( gray , scaleFactor = 1.2 , minNeighbors = 6 , minSize = ( 20 , 20 ) ) for ( x , y , w , h ) in faces : cv2 . rectangle ( frame , ( x , y ) , ( x + w , y + h ) , ( 255 , 0 , 0 ) , 2 ) count += 1 cv2 . imwrite ( “dataset/User.” + str ( face_id ) + ‘.’ + str ( count ) + “.jpg” , gray [ y : y + h , x : x + w ] ) cv2 . imshow ( ‘image’ , frame ) if cv2 . waitKey ( 1 ) > 0 : break elif count >= 100 : break print ( ” [INFO] Exiting Program and cleanup stuff” ) capture . release ( ) cv2 . destroyAllWindows ( )==> ‘ ) print ( ” 2) data set을 이용해 얼굴을 학습시키기
이제 data set을, 얼굴을 수집했으니 학습시켜 주자.
import cv2 import numpy as np from PIL import Image import os detector = cv2 . CascadeClassifier ( ‘haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml’ )
파일에 대한 경로를 받아, 이미지를 가져와 얼굴 샘플을 가져와 배열에 담는 함수를 작성한다.
def getImagesAndLabels ( path ) : imagePaths = [ os . path . join ( path , f ) for f in os . listdir ( path ) ] faceSamples = [ ] ids = [ ] for imagePath in imagePaths : PIL_img = Image . open ( imagePath ) . convert ( ‘L’ ) img_numpy = np . array ( PIL_img , ‘uint8’ ) id = int ( os . path . split ( imagePath ) [ – 1 ] . split ( “.” ) [ 1 ] ) faces = detector . detectMultiScale ( img_numpy ) for ( x , y , w , h ) in faces : faceSamples . append ( img_numpy [ y : y + h , x : x + w ] ) ids . append ( id ) return faceSamples , ids
join : 파일 경로를 설정해주기 위해 디렉토리 이름과 파일 이름을 이어 붙여준다.
: 파일 경로를 설정해주기 위해 디렉토리 이름과 파일 이름을 이어 붙여준다. os.listdir : 해당 디렉토리 안의 파일의 리스트
: 해당 디렉토리 안의 파일의 리스트 Image.open() : 이미지를 열고
: 이미지를 열고 convert() : 8bit pixel 이미지로 바꾸어준다. 0~255의 수로 표현가능한 흑백 이미지를 생성한다는 의미이다.
: 8bit pixel 이미지로 바꾸어준다. 0~255의 수로 표현가능한 흑백 이미지를 생성한다는 의미이다. np.array : 픽셀 처리를 용이하게 하기 위해 numpy를 사용한다.
: 픽셀 처리를 용이하게 하기 위해 numpy를 사용한다. split(file full path)[-1] : user.1.99.jpg 의 형식으로 되어 있는 파일을 처리하기 위하여
파일 이름을 먼저 split분리해내고,
: user.1.99.jpg 의 형식으로 되어 있는 파일을 처리하기 위하여 파일 이름을 먼저 split분리해내고, split(file full path)[-1].split(“.”)[1] : (0번째 user) 1번째 id값을 가져온다.
data set의 경로를 설정해준 후, LBPHFaceRecognizer를 생성한다.
path = ‘dataset’ recognizer = cv2 . face . LBPHFaceRecognizer_create ( )
LBPHFaceRecognizer
Local-Binary-Pattern 알고리즘은, 지역적인 주변의 값을 2진수로 표현한 뒤 값을 계산한다.
3*3 픽셀에서 정중앙을 기준으로 주위 픽셀 8개와 크기를 비교한다. 중심 픽셀의 값보다 크거나 같으면 1, 작으면 0으로 설정하는 것이다. 위의 경우 오른쪽과 같은 값을 얻을 수 있고, 이진수로 11001011 로 표현할 수 있다.
이렇게 모든 픽셀에 대해 계산해준다.
(이런 식의 처리는 이미지의 밝기가 변해도 문제없이 처리가 가능하다)
히스토그램(분포표)을 만들어, 값의 비교(제곱오차)를 통해 유사한 얼굴을 찾아낸다. 참고 1
참고 2
학습시킨다.
print ( ‘
[INFO] Training faces. It will take a few seconds. Wait …’ ) faces , ids = getImagesAndLabels ( path ) recognizer . train ( faces , np . array ( ids ) ) recognizer . write ( ‘trainer/trainer.yml’ ) print ( ‘ [INFO] {0} faces trained. Exiting Program’ . format ( len ( np . unique ( ids ) ) ) )전체 코드
import cv2 import numpy as np from PIL import Image import os path = ‘dataset’ recognizer = cv2 . face . LBPHFaceRecognizer_create ( ) detector = cv2 . CascadeClassifier ( ‘haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml’ ) def getImagesAndLabels ( path ) : imagePaths = [ os . path . join ( path , f ) for f in os . listdir ( path ) ] faceSamples = [ ] ids = [ ] for imagePath in imagePaths : PIL_img = Image . open ( imagePath ) . convert ( ‘L’ ) img_numpy = np . array ( PIL_img , ‘uint8’ ) id = int ( os . path . split ( imagePath ) [ – 1 ] . split ( “.” ) [ 1 ] ) faces = detector . detectMultiScale ( img_numpy ) for ( x , y , w , h ) in faces : faceSamples . append ( img_numpy [ y : y + h , x : x + w ] ) ids . append ( id ) return faceSamples , ids print ( ‘
[INFO] Training faces. It will take a few seconds. Wait …’ ) faces , ids = getImagesAndLabels ( path ) recognizer . train ( faces , np . array ( ids ) ) recognizer . write ( ‘trainer/trainer.yml’ ) print ( ‘ [INFO] {0} faces trained. Exiting Program’ . format ( len ( np . unique ( ids ) ) ) )3. 학습 시킨 것을 바탕으로 현재 얼굴이 누구인지 알아내기
#2에서 학습시킨 recognizer를 가져온다.
recognizer = cv2 . face . LBPHFaceRecognizer_create ( ) recognizer . read ( ‘trainer/trainer.yml’ ) cascadePath = ‘haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml’ faceCascade = cv2 . CascadeClassifier ( cascadePath )
user id에 해당하는 이름 배열을 만들고, 카메라를 설정한다.
names = [ ‘None’ , ‘sumin’ , ‘dongjun’ , ‘minji’ ] cam = cv2 . VideoCapture ( 0 ) cam . set ( cv2 . CAP_PROP_FRAME_WIDTH , 1980 ) cam . set ( cv2 . CAP_PROP_FRAME_HEIGHT , 720 ) minW = 0.1 * cam . get ( cv2 . CAP_PROP_FRAME_WIDTH ) minH = 0.1 * cam . get ( cv2 . CAP_PROP_FRAME_HEIGHT )
cam.get(속성) : 속성을 반환한다.
while문 내에서 프레임을 받아와 얼굴을 검출하고,
while True : ret , img = cam . read ( ) gray = cv2 . cvtColor ( img , cv2 . COLOR_BGR2GRAY ) faces = faceCascade . detectMultiScale ( gray , scaleFactor = 1.2 , minNeighbors = 6 , minSize = ( int ( minW ) , int ( minH ) ) )
얼굴에 대한 예측을 한다.
for ( x , y , w , h ) in faces : cv2 . rectangle ( img , ( x , y ) , ( x + w , y + h ) , ( 0 , 255 , 0 ) , 2 ) id , confidence = recognizer . predict ( gray [ y : y + h , x : x + w ] ) if confidence < 55 : id = names [ id ] else : id = "unknown" confidence = " {0}%" . format ( round ( 100 - confidence ) ) cv2 . putText ( img , str ( id ) , ( x + 5 , y - 5 ) , font , 1 , ( 255 , 255 , 255 ) , 2 ) cv2 . putText ( img , str ( confidence ) , ( x + 5 , y + h - 5 ) , font , 1 , ( 255 , 255 , 0 ) , 1 ) recognizer.predict(src) : 얼굴을 예측한다. 반환값으로 label과 confidence 값을 받아온다. 즉 user id와, 확률값을 가져온다.(confidence는 0에 가까울수록 label과 일치한다는 뜻. label과 얼마나 가까운가-를 생각하면 된다) : 얼굴을 예측한다. 반환값으로 label과 confidence 값을 받아온다. 즉 user id와, 확률값을 가져온다.(confidence는 0에 가까울수록 label과 일치한다는 뜻. label과 얼마나 가까운가-를 생각하면 된다) cv2.putText(img, text, bottom-left corner, font, fontScale, color, thickness) : label과 예측값을 이미지에 폰트로 출력한다. 전체 코드 import cv2 import numpy as np recognizer = cv2 . face . LBPHFaceRecognizer_create ( ) recognizer . read ( 'trainer/trainer.yml' ) cascadePath = 'haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml' faceCascade = cv2 . CascadeClassifier ( cascadePath ) font = cv2 . FONT_HERSHEY_SIMPLEX id = 0 names = [ 'None' , 'sumin' , 'dongjun' , 'minji' ] cam = cv2 . VideoCapture ( 0 ) cam . set ( cv2 . CAP_PROP_FRAME_WIDTH , 1980 ) cam . set ( cv2 . CAP_PROP_FRAME_HEIGHT , 720 ) minW = 0.1 * cam . get ( cv2 . CAP_PROP_FRAME_WIDTH ) minH = 0.1 * cam . get ( cv2 . CAP_PROP_FRAME_HEIGHT ) while True : ret , img = cam . read ( ) gray = cv2 . cvtColor ( img , cv2 . COLOR_BGR2GRAY ) faces = faceCascade . detectMultiScale ( gray , scaleFactor = 1.2 , minNeighbors = 6 , minSize = ( int ( minW ) , int ( minH ) ) ) for ( x , y , w , h ) in faces : cv2 . rectangle ( img , ( x , y ) , ( x + w , y + h ) , ( 0 , 255 , 0 ) , 2 ) id , confidence = recognizer . predict ( gray [ y : y + h , x : x + w ] ) if confidence < 55 : id = names [ id ] else : id = "unknown" confidence = " {0}%" . format ( round ( 100 - confidence ) ) cv2 . putText ( img , str ( id ) , ( x + 5 , y - 5 ) , font , 1 , ( 255 , 255 , 255 ) , 2 ) cv2 . putText ( img , str ( confidence ) , ( x + 5 , y + h - 5 ) , font , 1 , ( 255 , 255 , 0 ) , 1 ) cv2 . imshow ( 'camera' , img ) if cv2 . waitKey ( 1 ) > 0 : break print ( ”
[INFO] Exiting Program and cleanup stuff” ) cam . release ( ) cv2 . destroyAllWindows ( )조금 아쉬운 인식률을 가진 ‘실시간 얼굴 인식 프로그램’이 완성됐다.
아쉬운 부분을 뜯어 고쳐 보자.
[논문]머신러닝 얼굴인식 기술을 이용한 자동 출석 프로그램 개발 및 적용
초록
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현재 4차 산업혁명이라는 시대 변화 흐름 속에 사회 전반적으로 여러 분야에서 다양한 기술이 접목되어 빠르게 변화하고 있다. 특히 데이터 처리 기술과 컴퓨팅 처리 속도의 발전으로 인하여 빅데이터와 인공지능의 처리 수준이 높아져 실제 여러 분야에서 활용되어 뛰어난 성과를 보여주고 있다. 이에 따라 인공지능 교육의 중요성과 도입에 대한 논의 및 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 교육 현장에서 인공지능 및 머신러닝 기술을 활용한 시스템이나 프로그램을 적용하는 사례는 충분하지 않은 실정이다. 학교 교사에게 있어 수업에 집중하게 하기 위…
현재 4차 산업혁명이라는 시대 변화 흐름 속에 사회 전반적으로 여러 분야에서 다양한 기술이 접목되어 빠르게 변화하고 있다. 특히 데이터 처리 기술과 컴퓨팅 처리 속도의 발전으로 인하여 빅데이터와 인공지능의 처리 수준이 높아져 실제 여러 분야에서 활용되어 뛰어난 성과를 보여주고 있다. 이에 따라 인공지능 교육의 중요성과 도입에 대한 논의 및 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 교육 현장에서 인공지능 및 머신러닝 기술을 활용한 시스템이나 프로그램을 적용하는 사례는 충분하지 않은 실정이다. 학교 교사에게 있어 수업에 집중하게 하기 위해서는 잡무 부담을 적게 해주는 방안이 필요한 데, 인공지능 기술을 활용하여 이를 해결해 주는 것이 바람직할 것이다. 이에 인공지능 기술의 발전과 교사의 필요를 반영하여 본 연구에서는 인공지능의 머신러닝 얼굴인식 기술을 이용한 자동 출석 프로그램을 개발하여 적용하였다.
머신러닝의 얼굴인식 기술은 Haar-like 특성을 활용한 검출기를 활용하였다. 캠을 이용하여 학생의 얼굴 부분의 이미지 데이터를 입력받고 수집하였다. 수집한 데이터를 가지고 모델을 학습시킨다. 출석 확인을 위해서 캠을 활용하여 학생 얼굴 이미지를 입력하면 LBPH알고리즘을 활용하여 사용자의 얼굴 이미지가 어떤 학생의 데이터와 가장 유사한지 비교한다. 유사도가 일정 수준 이상의 결괏값이 나오면 동일 사용자로 간주하여 출석을 인정한다. 그 즉시 텔레그램 봇이 자동으로 출석한 사용자의 이름, 시간을 전송하고 출석부에 동일한 내용을 기록한다. 설정한 시간이 되면 출석을 마감하여 출석부를 생성하고 이메일로 출석부를 전송한다.
본 프로그램은 전문가 및 학습자로 나누어 사용 및 적용하여 설문 및 인터뷰를 실시하여 검증하였다. 전문가 집단은 인공지능 관련 강의 경험이 있는 초등학교 교사 12명으로 구성하였고, 학습자 집단은 초등학교 5학년 12명으로 구성하였다. 설문 결과 전문가 집단에서 본 프로그램이 업무 경감에 도움이 되고 실제 교육 현장에서 활용하기 용이하다고 응답하였다. 학습자 또한 본 프로그램 활용에 긍정적인 반응을 보여주었다. 본 연구에서 설계 및 구현한 출석 프로그램이 다양한 교육 현장에서 활용된다면 교사와 강사의 부담을 줄이고 동시에 인공지능에 대한 학생들의 흥미 및 인식 향상에 도움을 줄 것으로 기대한다.
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