스노우같은 셀카앱 만들고 싶다면? | AI 컴퓨터비전 개발 사례

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오늘 다뤄볼 주제는 컴퓨터 비전이라는 기술입니다.

우리가 흔히 알고있는 스노우, 소다 등과 같은 셀카앱에서 얼굴을 인식,

추적하고 효과를 적용하는 것 또한 컴퓨터 비전 기술 중 하나입니다.

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《 컴퓨터 비전이란? 》

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➪ 컴퓨터에게 시각(vision) 데이터 처리 능력을 부여하는 기술

➪ 딥러닝을 통해 객체를 식별하고 분류하는 방법을 학습

➪ 사람 또는 사물을 감지하거나 인식하며 움직임까지 추적할 수 있음

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즉, 컴퓨터가 시각 데이터에 대한 인지능력을 갖게 하는 것인데요.

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가장 많이 다뤄지는 AI 기술 중 하나이며 다양한 분야에 활용이 되고 있습니다.

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컴퓨터 비전 시장 규모는 2021년 159억 달러에서 2026년까지 513억 달러로, 연평균 26.3%의 복합성장률을 기록하며

성장할 전망이라고 합니다.

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출처 : Google Developers

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《컴퓨터 비전 종류》​

그럼 컴퓨터 비전 기술 종류에 대해 알아보겠습니다.

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◉ 객체 분류

➪이미지 속 객체를 인지, 그 클래스를 분류, 컴퓨터 비전 영역에서 가장 기초적인 응용 분야

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◉ 객체 감지/위치 식별

➪이미지 또는 비디오 영상에서 객체를 식별하는 기술

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◉ 객체 추적

➪객체의 위치 변화를 추적하는 기술로 포인트 추적, 커널추적, 실루엣 추적 등의 방법을 사용

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◉ 객체 분할

➪객체를 따로 분할하여 의미있는 부분만 분석할 수 있게하는 기술

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◉ 이미지 캡셔닝

➪이미지의 상황을 텍스트로 설명할 수 있는 기술

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◉ 행동분류

➪비디오 영상 내의 객체의 행동을 인식하여 분류하는 기술

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◉컨텐츠 기반 이미지 검색

➪연결된 메타데이터 태그가 아닌 이미지의 컨텐츠를 기반으로 대규모 데이터 저장소에서 이미지를 탐색

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이러한 컴퓨터 비전의 다양한 기술로 여러가지 분야에 활용할 수 있는데요.

컴퓨터 비전의 활용 분야를 간략히 살펴보도록 하겠습니다.

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❖ 컴퓨터비전 활용분야

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• 머신비전(제조업) :

➪ 생산라인에 전용카메라를 설치, 완성된 부품의 이미지를 촬영하여 정상 제품 이미지와 비교하는 방식으로 결함을

실시간으로 확인, 재고관리 개선에 활용

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• 리테일 분야

➪ 쇼핑객을 분석, 유통업체가 제품을 어디에 배치해야 하는지 파악, 재고를 보충할 시기를 결정

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• 자율주행 자동차

➪ 객체를 감지, 입력받은 시각정보를 처리

➪ 다양한 센서를 활용해 필요한 정보를 융합하여 분석, 처리

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• 의료서비스

➪ MRI, CAT 스캔, X-ray 등의 이미즈를 검사, 의사처럼 정확하게 이상징후를 감지

➪ 초음파 같은 3차원 이미지에 신경망을 사용, 심박 등 시각적 차이를 감지

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• 보험

➪ 차량 파손 상태를 보다 일괄적이고 정확하게 측정

➪ 이 과정으로 사기를 줄이고 보상금 신청 프로세스 간소화

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• 얼굴인식

➪ 스노우, 소다 유라이크 같은 셀카앱에서 얼굴인식, 추적 및 보정 필터

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이처럼 다양한 산업에서 활용될 수 있는데요.

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사실 이 컴퓨터비전 기술은 과거에 비하면 상당히 많이 발전하였지만

관련 데이터를 가공하고 다루는 일은 여전히 어려운 분야입니다.

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하지만 디피니트는 이러한 컴퓨터 비전 기술을 활용한 데이터셋 수집, 원천 기술 개발 및 제공을 하고 있습니다.

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간단히 관련 사례를 소개해 드리겠습니다.

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▪ 의뢰 업체 명: 알밤

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▪ 서비스 : 잼재미 AR

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▪ 과제: 아동용 재활 치료 게임에 사용할 실시간 손동작 인식 및 인식 결과 분류 프로그램 개발

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▪ 기술 및 도구: Python, TensorFlow, Mediapipe, OpenCV

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의뢰 미션

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➪재활 치료 전문가가 치료를 위해 정의해둔 몇 가지 손동작이 존재

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➪의뢰업체는 게임을 사용하는 아이들이 실시간으로 카메라 앞에서 이 동작 들을 수행했을 때 해당 동작이 정확한 동작인지 파악하고 성공/실패 여부를 자동으로 분류할 수 있는 프로그램 개발을 필요로 하여 디피니트에 프로젝트를 의뢰

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Solution

➪ 카메라에서 실시간으로 입력되는 프레임 이미지를 분석하여 손의 키 포인트를 인식

➪ 인식된 키 포인트 좌표 값들의 시계열 분석을 통해 최종적으로 결과를 분류하도록 아래와 같이 workflow를 정의

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※ webcam capture → hand detecting → hand keypoints landmark detect → landmarks windowing →

time series analysis → neutral / correct / incorrect classification

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➪ 분류 모델 학습 데이터를 수집하기 위해 실제 사람의 동작을 직접 촬영하는 것은 자원이 많이 소모

➪ 3D렌더링으로 손 동작 들을 동영상으로 생성하고 각 동작들의 hand keypoints들을 추출하여 학습 데이터 셋을 구축

AI MODEL UPGRADE

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➪인식 모델의 성능을 테스트 하는 과정에서 손동작 데이터의 각도와 속도 등을 조절한 데이터를 추가

➪다양한 조건에서도 프로그램이 정상적으로 작동할 수 있도록 튜닝하고, 인식 정확도를 향상

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얼굴인식의 경우 대표적인 컴퓨터비전 알고리즘인 Face Landmark Estimation 이 있습니다.

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하지만 손동작을 인식하는 기술은 구현이 어려운 분야인데요

이처럼 디피니트는 여러가지 기술들을 활용해 다양한 핵심기술과 알고리즘을 직접 개발하고 있습니다.

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