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[빵형의 개발도상국] 세계 최고 성능의 얼굴 방향 및 랜드마크 인식 모델 - Python, Deep Learning - #이미지처리 #얼굴인식 #사물인식 #인공지능 #딥러닝 #Python - #얼굴방향 인식 및 #랜드마크 인식 모델 설명 - #CNN - #3D랜드마크 #2D랜드마크 ○ Dataset - Face Alignment Across Large Poses: A 3D Solution: http://www.cbsr.ia.ac.cn/users/xiangy... 2019. 7. 8.
[빵형의 개발도상국] 얼굴 인식 알고리즘 성능 비교 - Python, Deep Learning #이미지인식 #얼굴인식 #알고리즘 #딥러닝 #파이썬 #DL #Python - 5개의 얼굴인식 알고리즘 성능 분석 - #OpenCV - #dlib - #mtcnn - #Tensorflow ○ 사용한 알고리즘 - OpenCV DNN face detector: models/opencv_face_detector_uint8.pb - Haar cascade: models/haarcascade_frontalface_default.xml - Dlib frontal face detector - MTCNN: https://github.com/ipazc/mtcnn - Dlib cnn_face_detection_model_v1: models/mmod_human_face_detector.dat 2019. 7. 1.
[iitp] 인공지능 얼굴 합성 기술 글로우(Glow) *** 출처: [iitp] 오픈AI, 위화감 없이 두 얼굴을 합성해 주는 '글로우' 기술 발표 *** 문서: ■ OpenAI, Glow - "가역 1x1 중첩(invertible 1x1 convolutions) 기술을 이용하는 이미지 생성 인공지능임 - 두 얼굴 중 어느 쪽을 더 많이 반영할 것인가하는 합성의 정도를 조절할 수 있음 - 오픈AI는 Glow를 "더 나은 가역적 생성 모델(better reversible generative model)"이라고 설명함 - 나이, 수염, 미소 등의 속성을 추가하여 이미지를 자연스럽게 변화시키는 기능도 제공 ○ 자료 더 보기 - OpenAI Blog: https://blog.openai.com/glow/ - OpenAI Github: https://github.c.. 2018. 7. 18.
[iitp] 인공지능(AI)이 이미지를 인식한다면 무엇을 할 수 있을까? [아우라비전랩, AI 리테일 애널리틱 프로그램 화면] *** 출처: [iitp] 인공지능(AI)이 이미지를 인식한다면 무엇을 할 수 있을까? *** 문서: ■ 유통분야 - 매출 향상에 기여 - 매장에 들어온 사람의 나이, 성별, 동선, 특이사항, 방문시간, 시즌, 그리고 그들이 구매한 상품을 분석한다면, 제품의 배치나 종류 등을 고려하는 VMD(비주얼 머천다이징), 시즌별 프로모션 기획 등을 통해 매출을 극대화 할 수 있으며 - 이를 위해서는 고객의 정보를 수집하기 위한 고가의 고객 이미지 분석 프로그램과 CCTV, 트래킹시스템 등이 필요함 ○ 사례 ① 아우라비전랩(Aura Vision Labs) : 리테일 애널리틱 프로그램(Retail Analytics Program) - 매장의 기존 CCTV를 그대로.. 2018. 5. 16.

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