Facial Recognition System
Step 1. 얼굴 찾기
얼굴을 인식하기 위한 검출 단계
먼저 데이터(사진 또는 영상)에서 얼굴을 찾기 위해 데이터를 컬러에서 흑백으로 변환합니다. 왜 흑백으로 변환하는지는 안면인식 기술의 포인트인 ‘그래디언트 패턴(Gradient Pattern)’에 있습니다. 그래디언트 패턴이란 16X16픽셀 크기의 정사각형으로 이루어진 패턴을 말하며, 각 정사각형에는 화살표로 밝은 픽셀에서 어두운 픽셀 방향으로 화살표를 만들어 조합합니다. 이를 이용해, 하나의 픽셀로 이루어진 것보다 섬세한 명암 구분이 가능해지며, 컴퓨터가 데이터에서 얼굴을 특정해 낼 수 있게 됩니다.
Step 2. 얼굴 특징 찾기
얼굴에서 기준점 검출
얼굴이 있는 영역을 첫 번째 단계에서 구분해냈다면, 사람마다 다른 얼굴을 가지고 있으니 그럼 사람마다 다른 고유한 얼굴을 식별해내는 것이 특징점을 검출하는 단계입니다.
눈, 코, 입, 얼굴 선, 눈썹 등 이목구비의 생김새로 사람의 얼굴 특징을 구분할 수 있는 기준점을 찾습니다. 앞에서 구한 패턴을 활용해 기준점들 구할 수 있으며, 기준점의 개수는 마음대로 설정할 수 있습니다. 주로 68개의 기준점이 가장 적절하다고 판단됩니다.
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Step 3. 임베딩 후 서버에 저장
사진 혹은 영상 속 인물의 얼굴 특징까지 확인했다면, 기계가 입력된 사진에서 얼굴 영역을 찾고, 특정 인물의 정보를 추출할 수 있게 됩니다. 입력된 사람의 얼굴에서 특징을 추출한 뒤, 임베딩(embedding)이라는 과정을 거쳐서 특징들을 일련의 벡터로 실수화합니다. 실수화된 데이터는 사람의 이름과 함께 서버에 저장이 되며, 이제 해당 사람의 얼굴을 식별할 준비가 마쳐집니다.