Face Detection 의 역사 및 응용코드

Face Detection Model의 역사

1. Viola Jones Algorithm

: 처음으로 상업적으로 사용된 모델이자, 빠른 속도와 정확도를 가짐. 다만, 노이즈가 있거나 정면을 보고 있지 않은 모델에서는 오류가 많이 발생함

 

2. Histogram of Oriented Gradients(HOG)

: 이미지를 그리드 형태로 나눠서, 그리드별 Gradient를 계산하여 히스토그램을 생성함. 이 피처들을 바탕으로 선형분류기(SVM)을 사용하여 얼굴(1) 얼굴아님(0)을 분류함. 일반적으로 Haar Cascade로 많이 알려져 있음

 

 

이후, 딥러닝을 적용한 기법들이 등장하며 기존 1,2번의 한계를 뛰어넘는 방법들이 고안됨

 

3. SSD

: Dlib의 HOG 보다 느리지만, 측면/가려진 이미지 등 다양한 이미지에서 얼굴 탐지가 가능함.

Dlib을 이용한 얼굴 표식(face landmark)탐지 캐글 코드 보기

 

3. MTCNN(Multi Task CNN)

: 얼굴 탐지 뿐만 아니라 5개의 Face Iandmark 제시가 가능함. 정확도가 높으나, 실시간 활용에는 한계가 있음

 

4. Retina Face

: Single Shot Model의 일종으로 작은 부분의 얼굴이라도 탐지가 빠른편

 

 

5. MediaPipe & YuNet

: 실시간 탐지 (Real time)에 효과적인 모델

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각 모델을 cv2로 간편하게 호출하여 speed와 정확성을 비교한 캐글 코드를 구현해봤는데요.

자세한 내용은 링크 참조바랍니다~

 

 

참고자료: https://learnopencv.com/what-is-face-detection-the-ultimate-guide/