[KT AIVLE] 미니 프로젝트 4차 (02) keras를 통한 이미지 분석

0. 개요

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안녕하세요!

이번에는 aivle school에서 네번째 미니프로젝트를 진행하였습니다.

이번 학습의 목표는 웹캠을 통한 이미지 인식으로 사람을 구별하는 방법입니다!

또한 실습 코드는 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다

• 미니프로젝트 jupyter 학습 코드

1. 주제

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• keras를 통한 사람 구별(me, not_me)

keras를 통하여 이진분류를 하는 작업을 진행하였습니다.

01 자료 수집

가장 먼저 이미지 자료 수집을 위하여 사전에 공유된 파이썬 코드를 수정하였습니다.
이를 통해 본인 이미지를 웹캠(cv2)를 통하여 대략 1만장 정도 수집하였습니다.

02 데이터 전처리

이어서 수집해온 데이터를 전처리하는 절차를 진행하였습니다.

1. 우선 본인의 데이터와 다른사람의 이미지 데이터를 zip파일로 구글에 업로드 해준 후 colab에서 제공해주는 공간에 압축을 풀어주도록 합니다.
2. image_dataset_from_directory를 사용하기 위하여 폴더 구조를 me, not_me 를 상위 디랙토리로 하고 하위 디렉토리로 test, train으로 구성하고 해당 디렉토리로 랜덤하게 이미지를 배치하는 코드를 작성하여 줍니다.
3. image_dataset_from_directory를 통해 케라스를 통한 이미지 분석을 위한 데이터셋으로 변환해주며 val셋을 생성해주도록 합니다.
4. FaceNet 모델 구조를 사용하기때문에 기존 128차원의 출력부를 fc모델을 사용하여 출력부분을 sigmoid로 이진 출력을 하도록 추가 모델링을 진행해주도록 합니다.
5. 학습된 모델을 검증후 다운로드 합니다

03 평가

검증된 모델로 웹캠을통해 이미지 인식결과 어느정도의 정확도를 보이는지 확인합니다.

2. 느낀점

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오늘은 FaceNet을 이용하여 얼굴인식을 하는 방법에대해 확인해보았습니다.

기존에는 이론과 간단한 코드로만 배웠던 keras를 실제 적용시켜보고 학습할 수 있었던 프로젝트 경험이였던것 같습니다!

이만 가보겠습니다!