프로젝트를 위해 처음 AI 모델을 사용해 본 4학년 학생이 쓴 글입니다! 지적과 피드백 언제나 환영합니다.🤗 얼굴 인식으로 인한 로그인 기능을 구현하기 위해선 학습 된 사람 중 어떤 사람인지 분류할 수 있어야한다. SVM 모델은 학습된 데이터를 바탕으로 입력으로 들어온 데이터가 어떤 클래스에 속하는지 분류해준다. 따라서 이 글에서는 얼굴 인식을 위해 SVM 모델을 사용하였다. SVM 모델에 데이터를 훈련시키기 위해서는 데이터 전처리 과정이 필요하다. 이때 사용한 것이 keras의 FaceNet 라이브러리였다. FaceNet 라이브러리는 160x160 크기의 얼굴 사진을 입력으로 받아 128개의 의미있는 임베딩 벡터를 생성해주는 전처리 모델이다. 지금부터 얼굴 Detection 부터 전처리, 얼굴 학습,..

더보기 지난 2023년 진행했던 OnePIC 프로젝트에 대해 내가 담당했던 파트 부분에 대해 기록을 남기려 한다. 해당 프로젝트는 졸업 작품으로 시작했다가 공개 SW 대회까지 출전한 프로젝트로 나에게 의미가 크다. OnePIC 프로젝트의 시작 사진을 찍다보면 초점이 나가있는 경우가 있다. 평소라면 초점이 나가있으면 아쉬울 뿐이지만 중요한 대회에서 상 받은는사진, 유명한 관광지에서 찍은 사진이 초점이 나가있으면 매우 속상하다. 하지만 찍은 사진에 대해 초점을 되돌리는 방법이 없어 그 사진을 포기하게 된다. 우리 팀은 초점을 다시 되살릴 수 없는 것을 문제점으로 삼았고, 이를 해결할 수 있는 사진의 초점을 되살릴 수 있는 프로젝트를 안드로이드 앱으로 개발 하기로 했다. ▶︎ 안드로이드 결정 이유 주로 사람들..

배경 동기들과 프로젝트를 진행하는 중 얼굴 인식을 통한 화원관리 기능을 구현하기 위해 기존에 존재하는 여러 얼굴 인식 모델을 찾아봤었다. 이때 내가 구현해야 되는 것은 Face recognition으로 인식이 아닌 식별이었다. 얼굴 인식에는 face detectoin, fece recogntion 등 용어가 존재하는데 헷갈리므로 용어 정리를 하고가자! 1. Face Detection 사람의 얼굴 자체를 감지하는 일이다. 사진이나 영상에서 사람이 얼굴이 있는지, 어디에 있는지 찾는 작업이다. 2. Face Recognition 누구의 얼굴인지를 식별하는 작업이다. 이 중 속하는 개념으로 face verification과 face indentification이 있다. • Face verification 입력..

쓰던 것이 있었으나 날아간 관계로... 중요한 것만 다시 쓴다.. 문제 발생 이번에 발생된 문제는 기본 사진에 All-in JPEG 사진이나 인터넷에서 다운 받은 사진을 넣으면 아예 이미지가 손상되어 보이지 않는 문제가 발생했다. 이미지 손상은 이때까지의 경험으로 정말 1~2 바이트의 오차만 있어도 깨지는 것을 봐왔기 때문에 우선 내 코드의 문제인지를 확인 하기 위해 어디가 잘못 된것인지를 다 뜯어 봐야 했다.. 내 코드 내가 봐도 이해하기 어려워서 계속 뜯어 고치고 고치고를 반복 했다. 덕분에 한결 깨끗해졌다! ㅎ 사진 데이터 분석 아무튼 내 코드를 다 뜯어 본 결론은 코드를 잘못 짠 것은 없었다. 이제 이게 구조상의 문제인지를 확인해야 했다! 손수 마커들의 종류와 위치를 확인해보고 일반 사진과 All..

1. All-in-JPEG 대공사 1.1 변경 사항 변경 사항은 다음과 같다. 프레임(SOF ~ EOI 전)만 저장해오던 방식에서 메타 데이터가 들어있는 APP1 Exif 데이터도 함께 추가 (썸네일 포함) 기존 All in JPEG Extension에 들어있던 텍스트 데이터를 EOI 뒤로 추가. 추가된 데이터들을 구별할 수 있도록 커스텀 마커 추가 (표 참조) 마커 이름 마커 데이터 용도 XOI (Extension of Image) 0xFF, 0x10 확장한 이미지 데이터의 시작을 표시함 XOT (Extension of Text) 0xFF, 0x20 확장한 텍스트 데이터의 시작을 표시함 XOA (Extension of Audio) 0xFF, 0x30 확장한 오디오 데이터의 시작을 표시함 1.2 변경 된..