학부생으로 진행했던 프로젝트를 멋쟁이사자처럼 프론트엔드스쿨 1기 과정 공부와 함께 정리하면서 올려볼 계획이다..
3학년 2학기 '사물인터넷운영체제' 과목에서 기말과제로 아이디어를 고안해서 만들었던
'라즈베리파이와 OpenCV를 활용한 얼굴 인식 머신러닝'
라즈베리파이4를 활용하여 개인 아이디어로 결과물을 만드는 것이 수행 과제이었는데, 백화점을 비롯한 대형 쇼핑몰 입구에 실시간으로 얼굴 인식을 통해 체온을 재고,
이용객의 Face 정보를 DB에 저장되는 것을 보고 아이디어를 얻어 진행했다.
OpenCV 기술을 사실 라즈베리파이와 연동하는데 상당히 무리가 있다. 실시간으로 얼굴인식하는 것을 구현하는 것도 쉽지 않지만, 라즈베리파이4 모듈에 카메라를 연동하면 프레임 속도가 굉장히 저해되어 PC에서 움직이는 속도가 매우 느리다.
기술적 한계가 존재했지만, 라즈베리파이4 키트 안에 들어있는 기본 카메라(싸구려)로 만들라는 교수님의 요구..
까라면 까야지,,,,,
라즈베리파이 4와 연동된 카메라로 기존에 인식하고 싶은 사람의 얼굴을 미리 촬영하여 PC에 저장하는 코드이다. 촬영을 여러 컷을 할수록 데이터는 쌓인다.
PC에 저장된 사진을 토대로 해당 사람은 'Unknown'이 아니라는 것을 코드를 통해 학습시킨다.
카메라를 통해 인식시키고 싶은 사람의 수와 어떠한 명칭으로 인식하고, 전시될 것인지 사전작업을 한다.
데이터 수집을 하지 않은 학습 전에는 인식을 못했지만,
학습 후 해당 사람의 이름과 얼굴이 일치하면 위 사진을 통해 확인할 수 있다.
유튜브 '빵굽는개발자 빵형'과 라즈베리파이로 CCTV 만들기 관련 자료영상과 깃허브 소스코드를 참조했고, 이 과정에서 계속되는 컴파일 오류로 시간과 체력을 갈아넣었지만,
수 많은 컴파일과 디버깅 작업으로 해결해버려따!
위 OpenCV 기술을 활용하여 비대면관련 시스템이 각광받는 요즈음 코로나 19 체온 재기뿐만 아니라 각종 범죄예방에도 톡톡한 효과를 누릴 수 있을 것 같다.
