부경대 전자공학과 객체지향프로그래밍 과제2(얼굴 인식)

소개

객체지향 프로그래밍 python을 이용하여 데이터 학습을 이용해 얼굴을 인식시키는 과제입니다. 결과칸에 결과사진은 본인의 결과값으로 대입하여 작성하시면 됩니다.

목차

Ⅰ. 소개
1. 과제 수행 배경(동기)과 목적
2. 과제 수행 방향 및 방법

Ⅱ. 방법
1. 과제 구성
2. 과제 세부 방법 및 내용

Ⅲ. 결과 및 분석
1. 실험(시뮬레이션) 환경
2. 실험 결과 및 분석
3. 한계 및 개선 방향

Ⅳ. 결론
1. 과제 수행 결과 요약
2. 과제 수행을 통해 느낀 점

Ⅴ. 참고문헌

본문내용

Ⅰ. 소개
1. 과제 수행 배경과 목적:
open cv2 라이브러리를 이용해 캠으로부터 인식한 얼굴을 dataset으로 하여 딥러닝 학습을 시키면 얼굴을 구분 해낼 수 있을 것 같아서 과제를 수행하게 되었다.
2. 과제 수행 방향 및 방법:
google ,githube등을 참고해 open source를 변형하여 원하는 방식의 동작이 이루어지도록 설계하였다.

Ⅱ. 방법
1. 과제 구성:
웹캠을 이용하여 얼굴 사진을 캡쳐해 dataset으로 보관시켰다. open cv2라이브러리의 cv2.facce.LBHFaceRecognizer_create().train메소드를 이용해 이미지 학습을 수행했다. 기본적으로 spyder 개발환경에서 실험을 진행하였다. Python 3.9를 이용하여 실험을 진행하였다.

2. 과제 세부 방법 및 내용:
Face recognition을 수행하기 위해서 3단계로 나누어서 진행시키는 것이 편리하다. 첫 번째로 캠으로부터 data를 얻기 위해 얼굴을 tracking해서 dataset파일에 저장하는 함수를 구현한다.
두 번째로 dataset으로부터 cv2의 내장 method를 이용해서 데이터를 학습시키고 학습 된 파일을 만들어 낸다. 이때 학습은 눈쪽은 대부분 어둡고 눈 아래쪽은 밝게 나오는 성질을 이용하였다. 음영의 특징을 자동으로 모아서 캐스케이드 분류기가 작동하게 된 다. 마지막 단계로 학습시킨 데이터를 호출시켜 화면상에서 얼굴을 인식시킨다.

참고자료

· Face-Recognition-QR-Code-Based-Attendence-Security-System, github
· Sujata G. Bhele and V. H. Mankar,A Review Paper on Face Recognition Techniques