얼굴 인식 실습

VG Face 모델

모델의 구성의 층이 굉장히 많다.

이미지 비교

확실하게 하기 위해 총 페이커 사진3개, 침착맨 사진 2개

각각 비교해보겠다.

우선 페이커부터

1vs2

1vs3

2vs3

솔직히 위에 두개까지 두려웠다. 모델이나 가중치 무언가가 잘못됐을까 하는 마음에

하지만 마지막 2,3 이 같은 사람으로 인식을 하는것으로 보아

이미지를 인식하는데 배경의 관여가 적지않은 역할을 하는것 같다.

PyTorch 이용해 얼굴인식

저번에 사용했던 facenet-pytorch와 MTCNN를 PyTorch를 기반으로 이미지를 비교할것

MTCNN(Multi-task Cascaded Convolutional Neural Networks)은 얼굴 검출과 얼굴 랜드마크 추출을 위한 딥러닝 모델

이미지의 유사성을 비교하는데 각각 전부 다 비교하면 25가지의 경우의 수가 나와서 이를 matrix안에 넣어서 결과를 표로 만들어서 확인

대각선의 값들은 0이 나와야한다 > 본인과 비교했으니

0과 가까울수록 유사성이 높은것이고, 커질수록 딴사람이라는 뜻이다.