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1 인공지능과 Untact 의만남 (Meeting of AI and Untact ) 영상인식, 증강현실, 영상데이터전문기업 알체라 김정배

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3 1. 알체라소개 3

4 회사명 설립일 주소 설립자 회사개요 : Alchera Inc. ( 주식회사알체라 ) ( : 2016 년 6 월 9 일 : 경기도판교테크노밸리 김정배 ( 대표 ) KAIST 공학박사, 삼성종합기술원 13 년경력 황영규 ( 부대표, CTO) 서울대박사과정, 삼성종합기술원 9 년, SKT 미래기술원 2 년경력 기업목표 인력구성 전문영역 대표출시제품 : 인공지능및증강현실의세계적리더 연구원 35 명 ( 박사 7, 석사 17) 운영및경영지원팀 25 명 영상데이터제작인력 100 명 Machine Learning Computer Vision Graphics etc. : SNOW 카메라, 신한 Face Pay, 출입국관리시스템, 한국전력설비모니터링등 Alchera: 호주원주민어로 Dream Time ( 꿈의시대 ) 비전 : AI 로여는꿈의시대 4

5 회사연혁 알체라설립 네이버 와투자계약 스노우 와매출계약법인주소이전 ( 판교테크노밸리 ) 칩스앤미디어공동개발계약 IITP 스마트미디어기술개발사업계약 인터베스트, 인터밸류투자계약 SK텔레콤매출계약 HCI Korea 2018 학술대회大賞 The Frontier 수상 LG유플러스, 전자부품연구원매출계약한국전력, 삼성종합기술원, POSCO ICT, 더에스매출계약국제인공지능대전기술상수상 바른, SK텔레콤컴패니언로봇매출계약 KT, 한솔PNS 매출계약 LG CNS, 유니콤넷매출계약 베트남호찌민법인설립 삼성전자무선사업부매출계약 수인베스트먼트, 신한캐피탈투자계약 과기정통부장관상수상 인천공항출입국관리시스템사업자로선정 최우수벤처기업으로선정 신한카드와함께 Face Pay 출시 외교부, 얼굴인식여권사업계약 NH, 신영, 수, 브레인자산, DS, 스마일게이트투자계약 미국실리콘밸리법인설립, 일본 Kajima 얼굴인식근태관리시스템계약 5

6 회사조직 규모 : 중소기업 ( 정규직임직원 60 명 : 연구원 35 명, 운영및지원인력 25 명 ), 영상데이터제작인력 100 명 학습 / 테스트영상 DB 구축 - 레이블링 Platform/Tool 개발 - 얼굴 / 손등인물관련 DB 구축 - 장소 / 사건 / 물체 / 도로 DB 구축 얼굴인식및분석 - 서버학습과모바일최적화 - 얼굴 Identification - 얼굴 3D 추적 - 손추적및인식 지능형 AR 앱 - GL 또는 Unity Plug-in 기술 - AR Game, 가상성형, 가상성형 - 3D Animoji 기술 화재및시설물감시 - 실내, 실외, 산불감시 - 시설물모니터링 - 영상기반비정상상황파악 6

7 주요사업내용 주요제품 - 딥러닝기반얼굴인식엔진 스노우카메라, 신한 Face Pay 등을통해서상용화 - 딥러닝기반이상상황감지엔진 한국전력, 성남시, 미국산불감시회사등에적용 대용량 DB 수집 / 편집부터딥러닝학습, AI 엔진최적화, 운용앱제작까지全과정가능 [ 얼굴인증 ] [ 스노우에적용 ] [ 성남시 CCTV: 용의자, 용의차량검색 ] [ 한국전력 CCTV: 이상행동, 화재감시 ] 데이터수집작업컨설팅및설계 인력채용 수집 / 편집 / 교정 검수 Labeling Tool Process 확인및수입확인 [ 얼굴 / 손분석엔진 ] [ 신한 Face Pay 에적용 ] [ 미국 AlertWildFire 사 CCTV: 산불감시 ] [ 알체라고유의 DB 생성 Platform] 7

8 2. 인물분석 AI 기술 8

9 인물분석 AI 기술 Face 분석 : 얼굴과관련된특징, 기하학적정보를모두알아냄 2D & 3D Landmark 추적 : 얼굴위치뿐만아니라, 3D Head Pose와얼굴요소의움직임을추적 Face Identification, 성별 / 연령 / 표정인식 Hand 분석 : 손의위치와모양, 손의 2D & 3D 골격구조파악 Body 분석 : 신체의 2D & 3D 골격구조파악, 행동인식 Human Segmentation: 배경과인물을분리, Hair/ 홍채 / 입술등의영역을분리 2D & 3D Face Landmark 3D Hand Skeleton Body Skeleton Human Segmentation 9

10 얼굴인식과정 Aligned Image (112x112) Feature Vector (512x1) v 0 v 1 v 2 v 3 v 4 v 511 Face Detection Face Landmark Estimation Face Alignment Face Feature Extraction 기능및목적 기능및목적 기능및목적 기능및목적 입력영상에존재하는얼굴을검출하고, 검출된얼굴의좌표정보를제공 검출된얼굴영상을입력으로하여얼굴의주요부위에대한 106 개의좌표정보를제공 얼굴의주요부위를영상의일정한좌표에위치하게얼굴을정렬하여얼굴의 feature 추출을용이하게함 정렬된얼굴영상을입력으로하여얼굴의특징을추출하고이를 512 개의특징벡터로변환 10

11 Face Landmark 검출 Objectives 얼굴분석, 얼굴인식, 얼굴모델링과같은어플리케이션에서광범위 하게사용되는필수기술 검출된얼굴에서얼굴의 landmark ( 눈, 코, 입등 ) 의위치를검출 Methods CNN 기술이도입된이후주로 CNN 에 fully connected layers 를이 용한 regression 방식으로구현 FACIAL LANDMARKS (106pts) 최근에 Fully Convolutional Network (FCN) 이더나은성능을보이자, 015 face landmark estimation 에서도 heatmap 기반의 FCN 이많이사용 Conventional Computer- Vision Approaches Convolutional Neural Networks Approaches CNN w/ Fully Connected Layers Fully Convolutional Networks 11

12 Face Landmark 검출 Overall Specification Network Database Interface Execution Time Similar to Inception-v4 (Inception-ResNet) Method handcrafted (Private) Scale 33,000 Scale (Aug.) 3,000,000 Input Size Input Color Output 128x128, 96x96 luminance (Y) Coordinates of 106 pts Intel i7 w/o GPU 3ms 삼성엑시노스 ms ( 갤럭시 S8) Input (128x128x1) Inception -Resnet1 Average Pooling Inception- Resnet2 Average Pooling Average Pooling Inception- ResnetN Average Pooling Reduction Output (212x1) 학습 DB 의예 w/ Ground Truth Landmark 를이용한 3D Mesh 피팅 동영상 동영상 Landmark 를이용한 Head Pose Estimation 12

13 Face Feature Extraction Network 아키텍처 ImageNet 챌린지에서우수한성적을거둔 AlexNet, VGGNet, GoogleNet, ResNet 과같은 CNN 아키텍처가얼굴인식의 backbone 네트워크로많이쓰임 Loss Function Backbone 네트워크를학습시킬때학습 loss 를어떻게정의하는지에따라얼굴 feature 가 embedding 되는양상이달라지고, 얼굴인식의성능차이가발생 13

14 Face Feature Extraction Method Scale Database Interface Execution Time Public (VGGFace, VGGFace 2, MS-Celeb, CASIA, etc.) Private (Child DB) 9M imgs w/ 100,000 IDs Input Size 112x112 Intel i7 w/o GPU MobileNet based ResNet based 43 ms ms Input Color RGB Intel i7 MobileNet based ms Output 512x1 w/ GPU (1080 TI) ResNet based ms Network Backbone: MobileNet based, ResNet based Loss Function: Angular margin 을최대화하는 softmax 기반의 loss function Matched pair 와 Non-Matched pair 간의각도를최대화 하도록학습 Matched Pair Child DB 성인대비아이얼굴에대한인식성능이떨어져추가로 private DB 를구성하여학습 Database 추가성인 DB TV 프로그램및 open 된영상에서얼굴인식및 clustering 하여지속적인얼굴인식 DB 확장 클러스터링결과 Non-Matched Pair Theta 14

15 Face Recognition 얼굴 Identification : 누구의얼굴인지를인식 DB (6000쌍얼굴영상 ) KISA ( 한국인터넷진흥원 ) 인증완료 NIST ( 미국국립표준기술연구소 ) 평가상위랭크 동영상 15

16 Face Recognition Walk-through 얼굴인식 실시간얼굴인식기술적용 기다릴필요없이얼굴인식으로출입문개폐 동영상

17 타인수락율 =0.01% hik-001 imperial-002 deepglint-001 alphaface-001 dahua-004 innovatrics-006 toshiba-003 visionlabs-008 sertis-000 anke-004 idemia-005 x-laboratory-000 hr-001 yitu-003 mt-000 sensetime-003 alchera-000 cogent-004 visionbox-001 mvision-001 innovativetechnologyltd-001 anyvision-004 isystems-002 siat-002 cognitec-001 allgovision-000 trueface-000 dermalog-006 3divi-004 kneron-004 megvii-002 id3-003 yisheng-004 imagus-001 smilart-003 glory-002 iit-002 vd-001 shaman-001 ayonix-000 scanovate-001 antheus-000 s1-001 tuputech-000 shaman-000 acer-000 ctbcbank-000 isityou-000 kakao-001 알체라얼굴인식기술 FRVT* 2019 결과 100% 자사기술보유, NIST* 주관 FRVT 에서한국 1 위이며세계상위권 Wild 환경 ( 일반촬영환경 ) 부문과노화 (Mugshot Ageing, 최대 17 년차이 ) 부분에서상위성적 상위권중유일한국기업 ( 국내 N- 공공기관 RFP 기준 : FMR 0.01% 에서 FNMR < 0.05) VERIFICATION (WILD) : FRVT *NIST: National Institute of Standards and Technology ( 미국국립표준기술연구소 ); FRVT (Face Recognition Vendor Test): 4 년마다열리는세계최대의얼굴인식테스트, 2 천 6 백만장테스트 17

18 'visionlabs-006' 'everai-002' 'yitu-003' 'imperial-001' 'toshiba-003' 'camvi-002' 'psl-002' 'hik-001' 'anke-003' 'cogent-002' 'remarkai-000' 'neurotechnology 'saffe-002' 'siat-002' 'isystems-002' 'visionbox-001' 'ntechlab-006' 'tech5-002' 'dahua-002' 'cognitec-000' 'rankone-006' 'alchera-000' 'cyberlink-000' 'sensetime-001' 'itmo-006' 'vigilantsolutions- 'meiya-001' 'dermalog-006' 'idemia-003' 'tiger-003' 'vocord-004' 'megvii-002' 'tevian-004' 'allgovision-000' 'id3-004' 'anyvision-004' 'vd-001' 'ceiec-001' 'lookman-002' 'hr-000' 'innovatrics-004' '3divi-003' 'vion-000' 'incode-002' 'gorilla-002' 'realnetworks-002' 'smilart-003' 'iit-000' 'aware-004' 'digitalbarriers-002' 'intellivision-001' 'yisheng-004' 'cyberextruder-002' 'glory-001' 'shaman-001' 'veridas-002' 'microfocus-002' 'ayonix-000' 'kakao-001' 'synesis-003' 'bm-001' 'isityou-000' 'nodeflux-000' 'vcog-002' 타인수락율 =0.001% 알체라얼굴인식기술 FRVT* 2019 결과 FRVT (FRVT-2019, 1:1 Verification) Mugshot Dataset Test 결과 : 상위권중유일국내기업이며, 중국의 AI 유니콘기 업인 Sensetime, Megvii 보다우월한성적 0.5 VERIFICATION (MUGSHOT) : FRVT

19 3D 얼굴형상생성 3D Face Reconstruction : 얼굴사진 1 장에서 3D 얼굴모델을복원 동영상 19

20 동영상 Face Relighting 얼굴에가상으로 3D 조명을넣는기술 얼굴뽀샤시효과등에사용 Light Style Transfer : 내사진을전문가가찍은사진처럼바꾸어주는기술 입력사진스타일사진결과 20

21 Hand Analysis 손검출 (Hand Detection): 영상내에서손의 Bounding Box를찾기 2D 손골격 (Skeleton) 검출 : 21개손랜드마크검출 3D 손골격검출 : 손랜드마크의 3차원깊이파악 3D AR: 손위에 3D 가상물체부착 손검출 2D 손골격검출 3D 손골격검출 3D AR 21

22 Hand Analysis 과정 (1/4) 1 단계 : 손검출 딥러닝 (Yolo V3) 을이용한 9 개손모양검출 Labeling 된수십만장의자체학습 DB 사용 [ YOLO v3 기반손검출딥러닝네트워크 ] 22

23 Hand Analysis 과정 (2/4) 2 단계 : Hand Skeleton 검출 딥러닝 (Convolutional Pose Machine) 을이용한 2D Hand Skeleton 검출 2D Hand Skeleton: 21개의 Landmark로구성 [ 손 Landmark 검출위한딥러닝네트워크개념도 ] 23

24 Hand Analysis 과정 (3/4) 3 단계 : 3 차원손가락골격정합 : 영상으로부터검출한 2차원 Landmark 기반으로 3차원손가락골격정합 : 손바닥에대응하는 2차원 Landmark기반으로손의 3차원모델위치계산 : Camera matrix와 2차원 Landmark기반으로각손가락관절이지나는 3차원직선추정 : 손가락관절 3차원위치후보계산및관절구조에적합한후보선택 동영상 손의 3D 포즈추정방법 24

25 Hand Analysis 과정 (4/4) 4 단계 : Physics Simulation - 3 차원 Hand Skeleton : 3 차원가상물체간충돌감지및 Interaction 개발 25

26 Hand Analysis Demo 1 21개 Landmark로구성된 Hand Skeleton 검출 여러개의손검출가능 PC와 Mobile에서모두동작가능 동영상 26

27 Hand Analysis Demo 2 손바닥의크기와회전을파악해서가상물체를부착 손가락의 3D 골격구조를파악해서가상물체의 3D 메쉬를변형 동영상 동영상 [ 손바닥위의가상캐릭터 ] [3 차원골격기반장갑메쉬변형 ] 27

28 Human Segmentation 딥러닝기반차량, 사람, 배, 자전거등 20 개물체를배경과분리가능 Image Segmentation 결과 28

29 2. Untact 적용사례 29

30 Untact 란? Untact? - 접촉 (contact) 을뜻하는콘택트에언 (un) 이붙어 접촉하지않는다 는의미 - 직원이소비자와직접적으로대면하지않고상품이나서비스를제공하는사례 최근 Untact 가주목받는이유 - 1인가구급증등인구, 세대구조가변화하면서대면관계를꺼리는소비자의태도변화 * - 기업에게는비용절감효과 - 코로나19의영향으로매장방문, 대면회의에대한거부감증대 로봇바리스타 패스트푸드매장키오스크 [ 출처 : * 밀레니얼세대 (20,30 대 ) 의특징 30

31 Untact? Offline 매장에서 Untact 의사례 - 키오스크형 : 은행 ATM 기기, 탑승권발행 ( 공항, 열차역 ), 주차요금정산, 식당에서주문및결제등 - 로봇형 : 로봇바리스타, 안내로봇등 Online 에서 Untact 의사례 - 사용자선택 : Online 매장, Online 음식주문, Netflix 영화등 - 사용자인증 : 비대면금융계좌개설등 장점 : 효율적인의사소통 ( 손님과대화불필요 ) 주문 / 결제는기계, 사람은중요한직무집중 단점 : 기계에미숙한노인 / 초보자에게는불편 도우미필요 31

32 Untact 산업 키오스크 : Offline 매장에확대적용 이커머스 : App이나 Web 기반의 Online 서비스 온라인교육 원격근무 원격진료 핀테크 : 금융서비스 Mobile Entertainment: 게임, 웹툰, 콘텐츠제공플랫폼업체 유통업 : 배달업, 배달전문프랜차이즈, 공유주방 5G 통신 : 비대면사회구축하는기본네트워크 Traffic 사용량, 서비스가입자증가 무인점포 증강현실, 가상현실 32

33 Fintech Untact 에사용되는 AI 기술 - 주식매매주문 - 보험설계 : Big Data 기반의최적설계 - 생체인증 : 지문, 얼굴등의생체정보를이용한빠른 Login과결제 - 보안솔루션 - 전화응대서비스 - 신분증인식, 문자인식 유통업 - 공급망, 고객, 재고관리 - 창고물류로봇 - 드론배송 무인점포 - IOT와 Camera를이용한상품인식 - 매장내지도서비스 - VR 쇼핑 33

34 비대면계좌개설 ( 신분증진위여부확인 ) 비대면계좌개설을위한주민등록증 / 운전면허증 / 여권 / 외국인등록증의진위여부확인 등록 (Client): 행안부, 경찰청, 외교부, 법무부 신분증사진등록 특징추출 / 매칭 (AI Server) 신분증사진등록 [Web UI] 인증 (Client): 은행, 증권사 - 신분증 DB 조회 - 신분증 DB 삭제 - 인증기록조회 신분증스캔 신분증사진특징추출정보 신분증 DB 신분증사진진위여부판단결과 34

35 비대면계좌개설 ( 고객 - 신분증얼굴인식 ) 기존영상통화로진행하던얼굴인식을자동인식으로보완 35

36 비대면체온측정 체온측정과얼굴인식을동시에수행 동영상 활용처 - 학교 : 하루에수차례체열측정 - Fitness Center, 교회, 학원등집합시설 : 출입시체열측정 - 버스, 지하철, 택시 : 승차전마스크착용필수 - 대형건물 : 체열측정후에출입가능 시스템구성 기능 구분 사양 운영체제안드로이드 7.1 CPU GPU RAM 화면 Rockchip RK3399 Quadcore 2.0GHz Mali-T864 4GB 8 인치형 LCD 터치스크린, 해상도 800 x1280 카메라 RGB:200 만픽셀 ( ) 보조조명 WIFI, 블루투스, 이더넷포트, LTE 백색, RGB 카메라조명 b/g/n, 2.4GHz / 블루투스 4.0/ 10,100Mbps 어댑티브 /4G LTE 인터페이스 USB RS485 1 개 micro USB 산업용커넥터 36

37 비대면 Offline 결제 신한카드, LG CNS, 알체라, BGF Retail (CU) 협력 - 신한카드본사내 3개점포에적용 (2019년 8월 1일, 공식출범 ) - 한양대학교 15개장소 ( 식당, CU 매장 ) 에서사용중 동영상 신한 Face Pay 에알체라기술적용 ( 금융권최초, 금융위의규제 Sandbox) 37

38 비대면출입국시스템 인천공항자동출입국시스템 - Walk-through 환경 : 걸어가면서얼굴인식 조명, 포즈, 표정, 가림에강인해야 동영상 여권스캔을위해서멈추는것은단 1 회, 안면인식은보행중진행 38

39 비대면화상회의 정리되지않은집안 단정하지않은옷차림 화장하지않은얼굴 가상배경 가상옷 가상화장 39

40 선글라스, 안경 비대면상품체험 AR (1/5) * 출처 : Yellotail.com 40

41 시계 전자제품 비대면상품체험 AR (2/5) * 출처 : Yellotail.com 41

42 대형상가 비대면상품체험 AR (3/5) * 출처 : Yellotail.com 42

43 비대면상품체험 AR (4/5) 옷 * 출처 : FXMirror 43

44 비대면상품체험 AR (5/5) 신발 * 출처 : Wanna Kids 44

45 Smart ATM 창구업무 90% 대체 - 생체인증기능, 영상상담기능 - 고객은은행업무시간에구애받지않고대부분금융업무처리가능 계좌개설, 카드발급, 통장발급 체크카드와보안카드발급, 통장재발행, 문서스캔과출력 전체 ATM 시장에서스마트 ATM 비중은 1% 수준 현재 300 여대스마트 ATM 이은행권에보급 Partner: 45

46 OTT OTT (Over The Top: 셋톱박스를넘어서 ): 온라인으로미디어컨텐츠를제공하는서비스 얼굴표정인식 : 6 가지표정 KT 의 OTT 서비스인 Seezn 에적용 동영상 46

47 일본 Kajima 건설적용 : SaaS 모델 모바일기기기반의얼굴인식근무자관리시스템 특징 1. Cloud 기반의 SaaS 모델 2. Mobile 기기를이용한사용자등록 3. 비접촉식 Check-in/out 시스템 4. 근무자관리시스템 47

48 미국 San Pedro Square Market 적용 : SaaS 모델 미국실리콘밸리 (San Jose) 에있는 San Pedro Square Market 에설치운영중 NBC 뉴스에소개됨 48

49 세종청사출입구적용중 공무원 12 만명에대해서 1:N 인증방식 카드키, Pin 코드필요없음 게이트형 ( 세종청사설치 ) 49

50 4. AR 적용사례

51 Snow 카메라, 3D 얼굴스티커 (1/2) Snow 카메라 : 한국, 일본 1 위, 누적다운로드 2 억건이상 알체라기술을통해서, 머리가회전해도얼굴에서떨어지지않는 3D 스티커를붙이는것이가능 동영상 기존 2D 스티커 3D 스티커 51

52 Snow 카메라, 3D 얼굴스티커 (2/2) 동영상 얼굴 3D 분석 다양한 3D 스티커 52

53 Snow 카메라, 손스티커 손모양을인식해서손에가상물체를부착 동영상 53

54 Snow 카메라, 가상칼라렌즈 눈꺼풀에가려지지않은홍채영역만 Segmentation 해서 Color Lens 를부착 가상칼라렌즈 54

55 KETI 의 3D Display : 3D Animoji 2D 칼라카메라만가지고도 3D Animoji 구현 삼성디스플레이에적용 동영상 55

56 Face AR 게임앱, 자체출시 얌냠얌냠 : 몸에좋은음식을먹을때만점수가올라간다. (Android, ios 앱 ) 동영상 56

57 Hand AR 게임앱, 자체출시 잼잼재앰 : 손으로사과를던져과녁을맞춘다. (Android, ios 앱 ) 동영상 57

58 LG 유플러스, IPTV AR 아이들나라 2.0 IPTV의 AR 서비스로서 2018년 7월출시 알체라의얼굴랜드마크추적및손모양인식기술적용 동영상 동영상 58

59 CGV, AR Kiosk 더에스의 AR 키오스크인 마이포스터 에자사의얼굴및손모양인식기술을적용 2018 년 12 월에출시하여 CGV 영화관에서운영중 동영상 2019 년인공지능대전에서전시모습 59

60 스노우제페토 실시간으로유튜브의춤동작이 3D 아바타에게복사됨 동영상 60

61 5. VADT 적용사례 61

62 Visual Anomaly Detection Technology 카메라를사용해서실시간으로시설물을진단하고, 시설물인근의위험요소를감지하는솔루션 지하송전선 설비게이지 화재, 산불, 송전탑모니터링 모니터링 모니터링 62

63 성남시 Smart CCTV 사람 / 자동차 / 화재검출 : 스피드돔카메라에적용가능, 눈 / 비 / 야간에도활용가능 KISA 인증완료, 성남시 CCTV 모니터링시스템에적용완료 검색시스템 : 성별, 모자 / 가방 / 옷색을통한용의자검색가능 63

64 한국전력 화재감시 한국전력은 240 대의카메라로확대및남서울지사 20 개카메라에사업화 64

65 한국전력 Smart Metering & Smart SCADA 변전소송전관리시설의 24 시간실시간모니터링으로정전방지 동영상 65

66 한국전력 지하공동구관리 지하공동구 : 방사능지수높은위험지역 전력케이블의이상고온, 벽의크랙, 누수, 주변시설물의정상여부파악 동영상 지하공동구내의전력케이블모니터링 66

67 ALERTWildFire AI 기반 Smoke 확산패턴인식을통해원거리산불감시가능 ( 미국캘리포니아 - 카메라 200 대 ) 67

68 물체인식엔진 차량, 보행자검출 : 5 가지종류차량과보행자검출가능 4K 또는 2K 입력영상에서동작, HW IP 로설계하여 FPGA 에서동작데모 : 칩스앤미디어협업 음식 / 과일인식 : 스마트폰에서동작 68

69 경청해주셔서 감사합니다.

[한반도]한국의 ICT 현주소(송부)

[한반도]한국의 ICT 현주소(송부) ICT 2016. 5. 3 SKT KT LGU+ ( ) ( ) ( ) 18,000 15939 16141 16602 17164 17137 18,000 21990 23856 23811 23422 22281 12,000 10905 11450 11000 10795 13,500 13,425 9,000 9185 9,000 8,850 6,000 4,500 4,275 3,000-0

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보고싶었던 Deep Learning과 OpenCV를이용한이미지처리과정에대해공부를해볼수있으며더나아가 Deep Learning기술을이용하여논문을작성하는데많은도움을받을수있으며아직배우는단계에있는저에게는기존의연구를따라해보는것만으로도큰발전이있다고생각했습니다. 그래서이번 DSP스마 특성화사업참가결과보고서 작성일 2017 12.22 학과전자공학과 참가활동명 EATED 30 프로그램지도교수최욱 연구주제명 Machine Learning 을이용한얼굴학습 학번 201301165 성명조원 I. OBJECTIVES 사람들은새로운사람들을보고인식을하는데걸리는시간은 1초채되지않다고합니다. 뿐만아니라사람들의얼굴을인식하는인식률은무려 97.5% 정도의매우높은정확도를가지고있습니다.

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