1. 얼굴 검출 개요
얼굴 검출
얼굴 검출(face detection)
- 영상에서 얼굴의 위치를 검출하는 기법
- 얼굴 인식(face recognition)은 검출된 얼굴이 누구인지를 판결하는 기법
- 얼굴 랜드마크 검출(face landmark detection)은 눈, 눈썹, 코, 입 등의 형태까지 찾는 기법
- 인종, 조명, 표정, 가려짐(안경, 머리카락) 등의 변화에 매우 민감
- 얼굴 검출 응용
- 카메라에서 얼굴에 초점(focus), 노출(exposure) 맞추기
- 얼굴(성별, 나이) 인식, 얼굴 랜드마크 검출을 위한 전처리 과정
얼굴 검출 기법의 역사
1900년대 얼굴 검출 기법
- 눈, 코, 입의 에지 성분 검출 및 위치 관계 분석
- 살색 영역 검출
- 초기 신경망 기법
2000년대 초반: Viola - Jones 얼굴 검출기
- 다수의 얼굴 영상과 얼굴이 아닌 영상을 이용한 머신 러닝 기법을 도입하여 빠르고 정확하게 얼굴 영역을 검출
- 기존 방법과의 차별점
- 유사 하르(Haar-like) 특징을 사용
- AdaBoost에 기반한 강한 분류 성능
- 캐스케이드(cascade) 방식을 통한 빠른 동작 속도
- 기존 얼굴 검출 방법보다 약 15배 빠르게 동작
얼굴 검출 기법의 역사
2010년대 중반 이후의 얼굴 검출 기법
- 딥러닝(deep learning) 객체 검출 기법을 응용한 얼굴 검출
- 기존의 Viola-Jones 얼굴 검출 방법보다 정확하고 안정적인 얼굴 검출 가능
- OpenCV에서는 딥러닝 기법으로 학습된 모델을 사용하는 예제 파일을 제공함
(https://github.com/opencv/opencv/tree/master/samples/dnn/face_detector)
2. OpenCV DNN 얼굴 검출 (1)
OpenCV DNN 모듈
OpenCV DNN(Deep Neural Network) 모듈
- 미리 학습된 딥러닝 모델을 이용하여 실행(forward pass, inference) 하는 기능
- 학습은 TensorFlow, PyTorch 등의 딥러닝 프레임워크를 이용해야 함
- OpenCV 3.3 버전부터 기본 기능으로 제공
- OpenCV 4.3 버전부터 GPU(CUDA) 지원 (소스 코드 직접 빌드 필요)
- 참고 URL: https://github.com/opencv/opencv/wiki/Deep-Learning-in-OpenCV
지원하는 딥러닝 프레임워크
OpenCV DNN 얼굴 검출
OpenCV DNN 얼굴 검출 예제
-
OpenCV는 SSD(Single Shot MultiBox Detector) 기반의 딥러닝 네트워크로 학습된 얼굴 검출 예제를 지원
-
관련 URL: https://github.com/opencv/opencv/tree/master/samples/dnn/face_detector
3. OpenCV DNN 얼굴 검출 (2)
OpenCV DNN 얼굴 검출 코드 작성하기
OpenCV DNN 얼굴 검출 모델 & 설정 파일 다운로드
- OpenCV GitHub 사이트에서 다운로드 정보를 제공:
https://github.com/opencv/opencv/tree/master/samples/dnn/face_detector
OpenCV DNN 모듈을 얼굴 검출 예제 [face_detect.py]
4. 얼굴 검출 응용
프라이버시 얼굴 모자이크
얼굴 모자이크 기법 개요
영상의 크기 변환
보간법에 따른 영상의 크기 변환 결과 (4배 확대)
프라이버시 보호 얼굴 모자이크
OpenCV DNN 얼굴 검출 후 모자이크 입히기 [face_mosaic.py]
