KAU-Deeperent

2020 3월 8일 출석관리팀 DMC 탐탐 실시간으로 영상을 전송하여 얼굴 인식을 할 수 있는 face_recognition 라이브러리를 이용하여 실제 최영환과 김정민 얼굴의 영상을 인식하여 실습을 진행해 보았습니다. 최영환의 얼굴은 잘 인식되지 않았었는데 영상의 규격의 문제가 있었던것 같습니다. 갤럭시 a50 앞면 카메라를 이용하니 인식이 잘 되었고 출석체크 모델에 적용해볼 예정입니다. 참조 깃허브는 아래와 같습니다. https://github.com/ageitgey/face_recognition ageitgey/face_recognition The world's simplest facial recognition api for Python and the command line - ageitgey/fac..

발표자: 김정민 실습은 코드도 길고 첨부할 이미지도 많아서 따로 게시물을 작성하였습니다. 코드는 깃허브에서 가져왔고 중간 중간에 조금씩 수정은 하였습니다. 코랩을 이용하였기 때문에 드라이브에 마운트하여 파일을 이용하면 됩니다. 우선 깃허브에 있는 데이터셋으로 이용할 파일을 다운받아주고 코랩라이브러리에 저장해줍니다. 파일에는 각종 이미지가 담겨져 있습니다. 물론 주피터를 사용하신다면 본인 내장 드라이브 주소를 입력하시면 됩니다. /content/drive/My Drive/Colab Notebooks/training 위에 보이는 것이 주소입니다. 후에 언급할것입니다. #각종 라이브러리를 임포트 해줍시다. %matplotlib inline import torchvision import torchvision.d..

발표자:김정민 발표 준비를 하면서 샴 네트워크와 삼중항 손실에 대해서 다 같이 학습하면 좋을것 같아서 중요한 개념만 정리해보았고 라이브러리를 통해서 실습도 진행하였습니다. 샴 네트워크(Siamese Network) 샴 네트워크 구조 샴 네트워크는 무엇일까? 두 개의 입력에 대해 독립적으로 두 개의 합성곱 신경망을 실행한 뒤 비교하는 아이디어이다. 샴 네트워크 구조를 간단히 설명하자면 기존의 컨볼루션 네트워크를 통해서 피처맵을 뽑아낸다. 두개의 이미지에서 피처맵을 뽑아낸 이후에 거리를 계산해 본다. 거리가 작다면 두사람이 비슷하다는것이고 거리가 크다면 두 사람이 다른 사람이라는것이다. 거리는 두 벡터 사이의 노름으로 정의함 두 네트워크에 두 사진을 입력으로 넣고 합성곱 신경망으로 인코딩을 시킨다. 만약에 ..

스터디 진행 2020년 3월 4일 DMC 탐탐 출석관리팀:김정민,박승재,최웅준,최영환,한준희 프로젝트 구체적인 주제 휴대폰 카메라를 통해서 인식한 사진을 기존에 저장되어 있던 DB와 비교하여 출석을 확인한다. 출석결과는 출석부로 보내진다. 결과는 웹(사이트)를 통해서 보내진다. 새로운 인물이 동아리에 참석하거나 인식이 올바르지 않을 때는 데이터를 보충하고 학습을 다시 시켜서 시스템을 유지 보수 가능한 모델을 구현하는 것이 목표이다. 위쪽에 보이는 사진은 개략적인 구성도이다. 카메라, 웹서버, 데이터 서버로 나뉘어져 있다. 목표 기한: 4월 초까지 완성시키고 이후에는 유지보수 프로젝트의 세부 일정과 각 주의 목표 첫주차 목표: 특징추출을 통해서 얼굴의 각 부분을 인식 이주차 목표: 학습한 모델을 가지고 해..