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졸업프로젝트에 이용할 얼굴 인식 모델의 한국인 얼굴 인식 정확도를 높이기 위해 Facenet이 제공한 pre-trained model을 직접 수집한 한국인 연예인 얼굴 이미지로 fine tuning 하였다. 그 과정은 다음과 같다. 학교 측에서 gpu 서버를 다소 늦게 제공해주어 불가피하게 구글 colaboratory와 anaconda+jupyter notebook 조합을 넘나들며 training을 해야 했는데, 이 글에서는 구글 colab 환경에서의 학습을 중심으로 설명하겠다. 데이터 준비하기 facenet에서 제공하는 코드를 기반으로 fine tuning할 생각이라면, dataset의 구조와 형식, 설정 등을 facenet에서 이용한 dataset과 일치시켜야 한다. 이는 facenet 공식 깃허브 ..

기존의 얼굴 인식 모델들을 이용하여 한국인 얼굴을 인식해보기 졸업프로젝트로 기획하고 있는 서비스를 구현하기 위해 기존의 얼굴 인식 모델들인 FaceNet, VGG-Face, OpenFace 등으로 한국인 얼굴 인식도 높은 정확도로 수행할 수 있는지 검증하는 절차가 필요했다. 만약 기존의 모델로는 동양인 특히 한국인의 얼굴 인식에서 높은 정확성을 기대할 수 없다면, 별도로 한국인 데이터셋으로 학습을 시키거나 우리가 직접 얼굴 인식 모델을 만들어야 하기 때문이다. DeepFace 프레임워크 우선 여러 얼굴 인식 모델들 간의 비교를 위해 파이썬의 DeepFace 프레임워크를 사용했다. DeepFace는 다양한 검증된 모델들을 wrapping하고 있는 경량의 하이브리드 face recognition 프레임워크이..

Face Detection 개념 정리 얼굴 인식에는 다양한 용어들이 사용된다. Face Detection과 Face Recognition뿐만 아니라 Face verification, Face Identification이 있다. 이러한 용어들을 정리해두었는데도 사용할 때마다 헷갈려서 블로그에 다시 정리한다. 1. Face Detection 우선 face detection은 가장 넓은 개념으로, 사람의 얼굴 자체를 감지하는 일이다. 사진이나 영상에서 사람 얼굴이 있는지, 무엇이 얼굴인지 찾아내는 것 말이다. 구체적인 작업을 예시로 들자면, 카메라가 화면에서 얼굴을 찾고 거기에 포커싱을 맞추는 작업이 될 수 있겠다. 예시 사진은 다음과 같다. 2. Face Recognition face recognition은..