Dev Stack

OpenCV 와 Google Vision 의 얼굴인식 + 눈 인식 과연, 어느쪽이 더 인식률이 좋을지 실험을 해보기로 했다. 단, OpenCV 는 트레이닝 데이터에 따라 결과가 달라지는데, haarcascade_frontalface_default.xml 얼굴 정면과 haarcascade_eye.xml 눈에 대한 두가지 트레이닝셋을 사용하므로, 단연 측면까지 인식해주는 구글과는 비교할순 없을듯하다. 다음사진의 결과 처럼..왼쪽이 opencv 의 결과이며, 우측이 vision 의 결과이다. 단 정면은 그래도 상당히 높은 인식률을 보이고 속도도 빠르고 무료이며 트레이닝 셋을 직접 만들수도 있으며 트레이닝 데이터에 따라 특정 영역까지 커버가 가능하다는 장점을 가지고 있다. 그래서 가능한 정면사진을 위주로 실험을..

opencv 로 얼굴인식을 하다보니, 피사체가 멀리 있거나, 정면이 아니거나 웨딩사진같은 경우에는 인식률이 좀 떨어지는 모습을 보였다. 이를 조금 보완하기 위해, 딥러닝의 대가 구글 vision 을 사용해보기로 했다. 예전 음성인식 api 를 사용해보려 구글 cloud platform 을 12개월 무료 베타로 사용한적이 있는데, 지금은 기간이 지나버린 상태이다. 과금이 될지는 잘 모르겠지만 한번 해보기로 한다. 먼저, 필자의 서버 환경은 Ubuntu17.04 , Python2.7.13 버전을 사용중이며 opencv 외에 numpy등 여러 라이브러리들이 설치 된 상태이다. 그리고 root 계정으로 접속해 있으므로 sudo 명령어는 생략되어 있다는점을 참고해아한다. 그럼 step by step 으로 visi..