(Euler AI 인공지능 개발일지) Dlib 라이브러리 얼굴감지 얼굴검출 얼굴인식 100%활용하기
제목 : Dlib 라이브러리 얼굴감지 얼굴검출 얼굴인식 100%활용하기 안녕하세요. 얼굴감지, 얼굴검출, 얼굴인식에 OpenCV와 Dlib 사용하시는 분들이 많으실 텐데요. 이번에는, 파이참을 이용해 Dlib 라이브러리 사용하는 방법을 공부해 보려고 해요. 먼저 윈도우 컴퓨터에 Cmake가 설치되어 있고 경로가 정상적으로 설치된 걸 가정하고, 그 이후 과정을 설명드립니다. 먼저 Dlib이 뭔지부터 알아볼게요. dlib은 C++로 작성된 오픈 소스 라이브러리죠. 머신 러닝 알고리즘 및 도구들을 제공하여 실제 문제 해결을 위한 복잡한 소프트웨어 개발을 지원하기도 합니다. 얼굴 인식, 객체 탐지, 자세 추정 등 컴퓨터 비전 분야에서 널리 사용되며, 로봇 공학, 임베디드 시스템, 모바일 앱 등 다양한 분야에서 활용되고 있어요. 주요 특징으로는, 광범위한 머신 러닝 알고리즘 지원: SVM, 딥러닝, 베이지안 네트워크 등 다양한 알고리즘을 제공하여 사용자가 필요에 맞게 선택하여 활용할 수 있습니다. 고성능 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 기능: 얼굴 랜드마크 탐지, 객체 추적, 이미지 분류 등 이미지 및 비디오 처리에 필요한 다양한 기능을 제공합니다. 쉬운 사용 및 확장성: C++ 인터페이스를 제공하며, Python 바인딩을 통해 Python 환경에서도 쉽게 사용할 수 있습니다. 또한, 사용자 정의 기능을 추가하여 확장할 수 있습니다. 주 활용 분야는, · 얼굴 인식 및 분석: 얼굴 탐지, 랜드마크 탐지, 감정 인식 등 다양한 얼굴 관련 작업에 활용됩니다. · 객체 탐지 및 추적: 이미지 및 비디오에서 특정 객체를 탐지하고 추적하는 데 사용됩니다. · 자세 추정: 사람이나 동물의 자세를 분석하는 데 활용됩니다. · 이미지 분류: 이미지를 다양한 카테고리로 분류하는 작업에 사용됩니다. · 로봇 공학: 로봇의 시각 인식 및 제어에 활용됩니다. · 의료 영상 분석: 의료 이미지에서 질병을 진단하거나 분석하는 데 사용됩니다. ▶파이썬을 이용하는 파이참 환경에서 설치는, 터미널 창에 아래와 같이 입력하면 자동 설치 돼요. pip install dlib ▶얼굴 좌표를 알기위한 기본 코드. <코드> import dlib # 얼굴 탐지기 생성 detector = dlib.get_frontal_face_detector() # 이미지 로드 img = dlib.load_rgb_image("image.jpg") # 얼굴 탐지 faces = detector(img) # 탐지된 얼굴 출력 for face in faces: print(f"얼굴 좌표: {face.left()}, {face.top()}, {face.right()}, {face.bottom()}") ▶주요 dlib 함수 및 클래스 ① dlib.get_frontal_face_detector() 설명: dlib의 HOG(Histogram of Oriented Gradients) 기반 얼굴 검출기를 초기화하는 함수입니다. 이 검출기는 빠른 속도로 여러 얼굴을 감지할 수 있으며, 비교적 가벼운 연산을 사용합니다. 사용 방법: <코드> detector = dlib.get_frontal_face_detector() faces = detector(image, upsample_num_times=1) 매개변수: image: 얼굴을 검출할 입력 이미지. upsample_num_times: 이미지 업샘플링 횟수로, 얼굴 검출의 정확도를 높일 수 있지만, 속도는 느려질 수 있습니다. 기본값은 1입니다. 반환값: 검출된 얼굴의 좌표 리스트를 반환합니다. 각각의 얼굴은 dlib.rectangle 객체로 표현됩니다. ② dlib.shape_predictor() 설명: 주어진 얼굴의 랜드마크(특징점)를 예측하는 모델을 로드하는 데 사용됩니다. 이 모델은 얼굴의 눈, 코, 입 등과 같은 중요한 랜드마크의 위치를 예측하는 데 사용됩니다. 사용 방법: <코드> predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat') landmarks = predictor(image, face_rectangle) 매개변수: image: 랜드마크를 추출할 입력 이미지. face_rectangle: 얼굴의 사각형 좌표(dlib.rectangle 객체). 반환값: dlib.full_object_detection 객체로, 얼굴의 랜드마크 위치를 포함합니다. ③ dlib.load_rgb_image() 설명: 이미지를 RGB 형식으로 로드하는 함수입니다. dlib은 OpenCV와 달리 이미지를 BGR 형식이 아닌 RGB 형식으로 처리합니다. 사용 방법: <코드> image = dlib.load_rgb_image('image.jpg') 매개변수: file_path: 로드할 이미지 파일 경로. 반환값: RGB 형식의 이미지 배열. ④ dlib.rectangle 설명: 얼굴 검출기에서 반환된 각 얼굴의 경계 상자를 표현하는 객체입니다. 속성 및 메서드: left(): 얼굴의 경계 상자의 왼쪽 x좌표를 반환합니다. top(): 얼굴의 경계 상자의 위쪽 y좌표를 반환합니다. right(): 얼굴의 경계 상자의 오른쪽 x좌표를 반환합니다. bottom(): 얼굴의 경계 상자의 아래쪽 y좌표를 반환합니다. width(): 경계 상자의 너비를 반환합니다. height(): 경계 상자의 높이를 반환합니다. 사용 방법: <코드> rect = dlib.rectangle(left, top, right, bottom) ⑤ dlib.full_object_detection 설명: 얼굴의 랜드마크(특징점) 좌표를 포함하는 객체입니다. shape_predictor가 반환하는 객체로, 얼굴의 각 특징점의 좌표를 가지고 있습니다. 속성 및 메서드: num_parts: 검출된 랜드마크의 수를 반환합니다. part(i): i번째 랜드마크의 (x, y) 좌표를 반환합니다. 사용 방법: <코드> landmarks = predictor(image, face_rectangle) num_points = landmarks.num_parts point = landmarks.part(0) # 첫 번째 랜드마크의 좌표 ⑥ dlib.face_recognition_model_v1() 설명: 얼굴 인식(임베딩 추출)을 위한 사전 학습된 모델을 로드하는 데 사용됩니다. 이 모델은 얼굴의 특징을 128D 임베딩 벡터로 변환하여 얼굴을 비교하고 인식하는 데 사용됩니다. 사용 방법: <코드> facerec = dlib.face_recognition_model_v1('dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat') 매개변수: model_path: 사전 학습된 얼굴 인식 모델 파일 경로. 반환값: 얼굴 임베딩을 추출하는 함수. ⑦ dlib.chin_to_forehead() 설명: 턱에서 이마까지의 기준선을 반환하는 함수로, 얼굴의 위치를 조정하거나 표준화할 때 사용됩니다. 사용 방법: <코드> shape = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')(image, face_rectangle) chin_to_forehead_line = dlib.chin_to_forehead(shape) 매개변수: shape: 얼굴의 랜드마크 좌표를 포함하는 객체(dlib.full_object_detection). ⑧ dlib.image_window() 설명: 이미지를 표시하고 그 위에 얼굴을 그릴 수 있는 GUI 창을 생성합니다. 용도: 디버깅 또는 얼굴 검출 결과를 시각적으로 확인할 때 유용합니다. 사용예시: <코드> win = dlib.image_window() win.set_image(image) win.add_overlay(face_detections) ⑨ dlib.align_face() 설명: 얼굴 정렬을 수행하는 유틸리티. 랜드마크를 사용하여 얼굴을 정렬하고, 분석을 위한 표준 위치로 변환합니다. 용도: 얼굴 인식 및 특징 분석에서 일관성 있는 입력을 제공하기 위해 얼굴을 정렬. 사용예시: <코드> aligned_face = dlib.align_face(image, landmarks) ⑩ dlib.get_face_chip() 설명: 얼굴을 정렬하고, 정사각형 모양의 이미지를 반환합니다. 이는 신경망에 쉽게 입력할 수 있는 형식입니다. 용도: 얼굴을 정렬하고 정규화된 크기의 이미지로 변환하여 일관된 입력을 제공합니다. 사용예시: <코드> face_chip = dlib.get_face_chip(image, landmarks) ⑪ dlib.get_face_chip_details() 설명: 여러 얼굴에 대한 get_face_chip 함수를 효율적으로 사용하기 위한 세부 정보 객체를 생성합니다. 용도: 여러 얼굴을 정렬 및 정규화된 크기의 이미지로 변환할 때 유용합니다. 사용예시: <코드> chip_details = dlib.get_face_chip_details(landmarks, size=150) face_chip = dlib.get_face_chip(image, chip_details) ▶ dlib은 얼굴 검출, 랜드마크 추출, 얼굴 인식 등 다양한 기능을 제공하며, 각 함수는 특정한 역할을 수행해요. 특히 get_frontal_face_detector는 얼굴을 빠르게 검출할 수 있는 HOG 기반 검출기를 초기화하는 데 사용되고, shape_predictor는 얼굴의 랜드마크를 예측합니다. rectangle과 full_object_detection은 각각 얼굴의 경계 상자와 랜드마크 좌표를 나타내는 객체입니다. GPU 가속이 필요한 경우, CNN 기반 모델과 더 높은 성능의 라이브러리를 사용하는 것이 좋습니다.
▶dlib으로 할 수 있는 멋진 일들 ① 얼굴 검출 및 인식 dlib은 얼굴 검출과 인식을 위한 고성능 알고리즘을 제공하며, HOG(Histogram of Oriented Gradients) 기반의 얼굴 검출기와 CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 더 정밀한 얼굴 검출기를 포함하고 있습니다. 실제 사례: 보안 시스템: 얼굴 인식을 통해 출입 통제 시스템을 강화하거나, 비디오 감시 시스템에서 얼굴을 자동으로 검출하여 잠재적인 위협을 감지할 수 있습니다. 사진 앨범 자동 분류: 얼굴 인식 기술을 이용하여 사진 앨범을 자동으로 정리하고 사람별로 분류할 수 있습니다. ② 얼굴 랜드마크 추출 dlib은 얼굴 랜드마크 추출을 위한 사전 학습된 모델(예: 68점 랜드마크 모델)을 제공하여, 얼굴의 눈, 코, 입 등 특정 지점을 정확하게 찾을 수 있습니다. 실제 사례: 가상 메이크업 및 얼굴 변형: 랜드마크를 활용해 가상으로 메이크업을 적용하거나 얼굴을 변형하는 애플리케이션을 개발할 수 있습니다. 얼굴 표정 분석: 얼굴의 랜드마크를 추적하여 사용자의 감정 상태를 분석하는 시스템을 구축할 수 있습니다. ③ 얼굴 정렬 (Face Alignment) dlib은 얼굴 정렬 기능을 제공하여, 얼굴 인식의 정확도를 높이기 위해 얼굴을 기준 위치에 맞춰 정렬할 수 있습니다. 이는 얼굴이 비스듬히 기울어져 있거나 회전된 경우에도 일관된 결과를 제공합니다. 실제 사례: 얼굴 인식 시스템 성능 향상: 정렬된 얼굴을 사용하여 더 높은 정확도의 얼굴 인식 시스템을 개발할 수 있습니다. ④ 객체 추적 (Object Tracking) dlib은 correlation_tracker를 사용하여 객체 추적을 수행할 수 있습니다. 이는 비디오에서 객체의 움직임을 추적하는 데 유용합니다. 실제 사례: 스포츠 분석: 비디오에서 특정 선수의 움직임을 추적하여 경기 분석을 수행할 수 있습니다. 자동차 추적: 교통 감시 시스템에서 차량을 추적하여 교통 흐름을 분석하거나 법 집행을 위한 자료를 수집할 수 있습니다. ⑤ 객체 감지 (Object Detection) dlib은 사전 학습된 모델을 사용하여 다양한 객체 감지 작업을 수행할 수 있으며, 사용자 정의 객체 감지기를 훈련시키는 기능도 제공합니다. 실제 사례: 재고 관리: 창고에서 상품을 자동으로 인식하고 관리하는 시스템을 구축할 수 있습니다. ⑥ 심층 신경망 (Deep Neural Networks) dlib은 간단한 딥러닝 모델을 정의하고 훈련할 수 있는 기능을 제공하며, CNN과 같은 구조를 통해 이미지 분류 및 인식 작업을 수행할 수 있습니다. 실제 사례: 이미지 분류: 딥러닝을 사용하여 이미지의 내용을 자동으로 분류하고 태그를 지정할 수 있습니다. 자율 주행: 자율 주행 자동차에서 도로 표지판을 인식하거나 장애물을 감지하는 시스템을 개발할 수 있습니다. ⑦ 이미지 처리 및 분석 dlib은 이미지 크기 조정, 회전, 필터링 등 다양한 이미지 처리 기능을 제공합니다. 실제 사례: 의료 영상 분석: 의료 이미지를 처리하고 분석하여 진단을 돕는 도구를 개발할 수 있습니다. 머신 러닝 모델 트레이닝 및 평가 dlib은 SVM, K-NN, 랜덤 포레스트 등 다양한 머신 러닝 모델을 훈련시키고 평가하는 기능을 제공합니다. 실제 사례: 맞춤형 분류기 개발: 특정 작업을 위한 커스텀 머신 러닝 분류기를 개발할 수 있습니다. ⑧ dlib을 사용한 프로젝트 아이디어 · 스마트 미러 dlib을 사용하여 얼굴을 검출하고 랜드마크를 추출하여 스마트 미러에 가상 메이크업을 적용하거나, 얼굴 인식 기반 맞춤형 피드백을 제공하는 기능을 구현할 수 있습니다. · 실시간 얼굴 감정 분석 시스템 웹캠이나 CCTV 피드를 분석하여 실시간으로 사람들의 감정을 감지하고, 이를 기반으로 상황에 맞는 반응을 생성하는 시스템을 구축할 수 있습니다. · 비디오 증강 현실 비디오 스트림에서 얼굴을 검출하고, 실시간으로 얼굴에 필터나 특수 효과를 적용하는 증강 현실 애플리케이션을 개발할 수 있습니다. · 사기 방지 시스템 ATM이나 보안 시스템에서 얼굴 인식을 사용하여 신원을 확인하고, 사기 시도를 감지하는 시스템을 구축할 수 있습니다. ▶정리하자면, dlib은 얼굴 검출 및 인식, 객체 추적, 이미지 처리, 머신 러닝 등 다양한 작업을 수행할 수 있는 강력한 도구입니다. dlib을 사용하면 컴퓨터 비전 애플리케이션을 쉽게 개발하고, 얼굴 검출 및 인식을 통해 혁신적인 프로젝트를 구현할 수 있습니다. 다양한 기능을 활용하여 창의적이고 혁신적인 솔루션을 만들 수 있으며, dlib의 유연성과 강력한 성능 덕분에 산업 전반에서 유용하게 사용될 수 있습니다.