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[단독] “카카오 AI가 세계에서 얼굴 제일 잘 구별” – 매일경제
카카오의 인공지능(AI) 기술 자회사인 카카오엔터프라이즈가 세계적인 얼굴인식 기술 대회에서 1위에 올랐다. 미국, 중국을 비롯해 얼굴인식 기술을 …
Source: www.mk.co.kr
Date Published: 5/13/2022
View: 6077
인공 지능을 사용한 얼굴 인식에 관한 사실 – AWS
인공 지능을 사용한 얼굴 인식에 관한 사실. Amazon Rekognition을 사용하면 애플리케이션에 매우 정확한 이미지와 비디오 분석 기능을 손쉽게 추가할 수 있습니다.
Source: aws.amazon.com
Date Published: 4/3/2022
View: 3572
[AI 서비스 리뷰기] 원하는대로 얼굴 만들기 “face generator”
지금 보고있는 사진 속 인물이 실존인물이 아닌 AI로 만들어진 인물이라면 어떨 것 같나요? 만약 여러분이 원하는 얼굴을 마음껏 만들어볼 수 있다면 …
Source: www.dinolabs.ai
Date Published: 6/2/2022
View: 4863
인공지능과 AI를 활용한 안면 인식기술 | SAS KOREA
이런 유형의 시스템은 국경 통제와 물리 보안 시스템에서 광범위하게 사용되고 있죠. 이보다 더 흥미로운 개념은 바로 군중 속 특정 얼굴을 인식하는 ‘비 …
Source: www.sas.com
Date Published: 8/22/2021
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주제에 대한 기사 평가 인공 지능 얼굴
- Author: 스브스뉴스 SUBUSUNEWS
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- Date Published: 2021. 3. 10.
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PERFECT
인공 지능 얼굴 보정
정교한 얼굴 매핑 및 AI 기술이 얼굴형 테스트, 잡티, 주근깨 등을 인식 및 추적하여 사진과 카메라 상에서 즉석 얼굴 보정 효과를 적용합니다. 인공 지능 딥 러닝이 다양한 나이, 성별, 얼굴 형, 피부 톤, 표정 등의 얼굴 분석 을 통해 정교한 보정 결과를 가져옵니다. 얼굴형 테스트 수정부터 피부 보정 및 치아 미백까지 이용자가 실시간으로 즐길 수 있습니다.
AI가 만든 10만 개의 얼굴 사진, 비상업적 용도면 무료
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‘제너레이티드 포토스(Generated Photos)’는, 20여 명의 AI 전문가와 사진가가 모여서 일 하고 있는 회사다. 포토그래퍼, 메이크업 아티스트, 리터치 아티스트, 프리랜서 모델, 여기까지 구성원만 보면 흔한 스튜디오 같은데, 여기에 AI 엔지니어가 들어가 있다.
이들이 최근에 공개한 ‘100K Faces Project’는 세계적으로 큰 관심을 끌었는데, 이 프로젝트는 10만 개의 얼굴 사진을 AI를 이용해서 만들어내는 것이었다. 만들기만 하고 발표했으면 곧 묻혔을 텐데, 이 사진들을 ‘비상업적 용도’라면 누구나 무료로 사용할 수 있도록 공개해서 더욱 화제가 됐다.
(주의: 일부 기사에서 상업적 용도로 사용할 수 있다고 알렸지만, 지금은 이 사진들을 비상업적 용도(non-commercial use only)로만 사용할 수 있다.)
위 사진은 공개한 것들 중 일부인데, 자세히 들여다봐도 마치 세상 어딘가에 살아 있을 것 같은 사람들이다. 하지만 이 사진은 모두 머신러닝과 스타일 간(Style GAN)을 이용해 만들어낸 것이다.
이 프로젝트를 위해서 2년간 69명의 모델과 29,000장의 사진을 찍었다 한다. 이렇게 찍은 실제 모델 사진을 바탕으로 AI를 돌려서 실존하지 않는 인물 사진을 만들어냈다.
구글 드라이브에서 공개하고 있는 10만여 장의 얼굴 사진을 들여다보면, 어떤 것은 살짝 어색해보이는 것도 있긴 한데, 대체로 가짜라고 생각할 수 없을 정도다.
(배포하는 얼굴 사진을 이용해서 합성한 사진. 귀찮아서 대충 했다.)
일단 지금 공개한 사진들만 가지고도 꽤 많은 곳에 사용할 수 있다. 인터넷 기사나 블로그용 이미지에 합성해서 사용할 수도 있겠고, 여권 같은 신분증 사진 예시, 사진 크기 등을 보여주는 견본 사진 예시, 비상업적 홈페이지의 이미지 등으로 활용할 수 있을 테다.
지금은 헤드샷 이미지만 공개하고 있지만, 만약 다양한 포즈의 사진을 판매한다면 어떨까. 저렴하게 이미지를 구입해서 광고 모델 대신으로 사용하거나, 이미지 합성으로 또 다른 사진들을 만들어내서 사용할 수 있겠다.
그 외에 아직 생각하지 못 한 어떤 미지의 영역도 있을테니, 국내에서도 한국인을 모델로 이런 것을 만들어보는 것도 괜찮지 않을까. 일단 저작권과 초상권에서 자유로운 공공재로 활용성이 높을 테니까, 최소한 사회 공헌은 되겠다.
10만 개의 얼굴 사진은 아래 공식 홈페이지로 들어가면 얻을 수 있다.
> GENERATED PHOTOS 홈페이지
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[단독] “카카오 AI가 세계에서 얼굴 제일 잘 구별”
카카오의 인공지능(AI) 기술 자회사인 카카오엔터프라이즈가 세계적인 얼굴인식 기술 대회에서 1위에 올랐다. 미국, 중국을 비롯해 얼굴인식 기술을 선도하는 전 세계 유명 AI 업체들이 맞붙는 자리에서 한국 AI의 높은 경쟁력을 선보이며 주목받았다.22일 카카오엔터프라이즈는 미국 국립표준기술연구소(NIST)가 주관하는 ‘얼굴인식 기술 대회(FRVT)’에서 키오스크 부문 1위를 포함해 총 4개 부문에서 5위 안에 들었다고 밝혔다. FRVT는 AI의 한 갈래인 컴퓨터 비전 기술을 통한 얼굴인식 분야에서는 세계적인 권위를 인정받고 있다. 얼굴 정보 대조를 통한 출입국 심사, 여권 불법 복제 탐지 등 민간·사법·국가 보안 영역에서 활용되는 자동화 얼굴인식 알고리즘의 성능을 측정한다. 2017년 시작해 일회성 제출이 아니라 개선된 기술을 지속적으로 제출하며 자웅을 겨룬다. 카카오엔터프라이즈는 총 8번에 걸쳐 기술을 제출했고, 최근 이 같은 성적표를 받았다.카카오엔터프라이즈는 1대1 검증 키오스크 부문에서 전 세계 1위를 차지했다. 키오스크 부문은 얼굴이 아래쪽을 향해 왜곡되거나, 소실이 잘 발생하는 이미지를 정교하게 다뤄야 한다. 고도의 얼굴인식 기술력이 필요해 다른 부문에 비해 기술적으로 까다로운 것으로 평가받는다.카카오엔터프라이즈는 다른 부문에서도 상위권에 올라 전 세계에 AI 기술력을 입증했다. 공항 출입국 심사대에서 촬영된 2개의 이미지를 비교하는 보더(border) 부문에서는 2위를 기록했는데, 선두 기업과 점수 차이가 불과 0.0001점이었다. 공항 출입국 심사대에서 촬영된 이미지와 정면에서 촬영된 사진을 비교하는 비자보더(VISA border) 부문과 2개의 상반신 이미지를 다루는 머그샷(mugshot) 부문에서도 각각 4위에 올랐다.이번 대회에서 사용된 카카오엔터프라이즈 컴퓨터 비전 기술은 이미 카카오엔터프라이즈 본사 얼굴인식 기반 출입 시스템인 ‘워크스루(walk-through)’에 적용돼 있다. 카카오엔터프라이즈는 이번 결과를 바탕으로 얼굴인식 모델 학습을 고도화하고, 정확도를 기존보다 더욱 높인다. 향후에는 스마트 시티, 지능형 폐쇄회로(CC)TV를 비롯한 스마트 스페이스 사업에 적용할 수 있는 서비스를 제공할 계획이다.[오대석 기자][ⓒ 매일경제 & mk.co.kr, 무단전재 및 재배포 금지]
인공 지능을 사용한 얼굴 인식에 관한 사실
유사도 점수는 Amazon Rekognition이 분석했을 때 이미지에서 두 얼굴이 같은 사람일 가능성을 나타내는 통계 척도입니다. 예를 들어 95%의 유사도 점수를 받은 이미지는 Rekogniton이 분석한 모든 얼굴 중에 이 이미지가 검색하는 얼굴과 95% 유사도를 가지고 있음을 나타냅니다. 유사도 점수가 높을수록 두 이미지가 같은 사람일 가능성이 높다는 것을 의미합니다. 그렇긴 하지만 99%의 유사도조차도 확실한 일치라고 보장하지는 않습니다.
Rekognition에서 절대적인 정확도를 결정할 수 없는 확률적 시스템이라는 것을 사용하기 때문입니다. 대신에 이는 예측입니다.
바로 여기에 유사도 임계값이 필요합니다. 유사도 임계값은 Rekognition을 사용하는 애플리케이션이 가능한 일치 항목으로 받아들일 수 있는 가장 낮은 유사도 점수입니다. 임계값 선택은 반환되는 검색 결과에 근본적인 영향을 미칩니다. 고객이 허용할 수 있는 잘못된 식별 수(‘거짓 긍정’이라고도 함)는 임계값 설정의 직접적인 결과입니다. 고객은 요구 사항과 애플리케이션 사용 사례를 기반으로 적절한 설정을 선택합니다.
AWS에서는 매우 정확한 얼굴 유사도 일치가 중요한 사용 사례에서는 99% 임계값 설정을 권장합니다. 예를 들어 공공 안전과 법 집행 시나리오에서 이는 종종 범위를 좁히고 사람이 자신의 판단을 사용하여 옵션을 신속하게 검토하고 고려할 수 있도록 하는 중요한 첫 번째 단계입니다.
반면에 많은 시나리오에서는 Amazon Rekognition 응답을 사람이 검토할 필요가 없습니다. 직원 배지와 보조 팩터 인증으로 Amazon Rekognition이 분석한 얼굴이 높은 유사도(99%)를 가진 경우를 예로 들 수 있으며, 약간의 부정확한 일치가 허용될 수 있는 개인 사진 모음 애플리케이션에서는 80%의 좀 더 낮은 임계값이 받아들여질 수 있습니다. 고객은 사용 사례와 요구 사항에 맞춰 유사도 임계값을 조정할 수 있습니다.
[AI 서비스 리뷰기] 원하는대로 얼굴 만들기 “face generator”
AI 서비스 리뷰 : AI 서비스 대신 체험해드립니다!
#15 원하는대로 얼굴 만들기 ‘face generator’ 리뷰기
지금 보고있는 사진 속 인물이 실존인물이 아닌 AI로 만들어진 인물이라면 어떨 것 같나요?
만약 여러분이 원하는 얼굴을 마음껏 만들어볼 수 있다면 너무 신기할 것 같지 않나요?
‘face generator’은 성별, 머리의 방향, 나이, 감정, 피부톤, 머리 색상과 길이, 안경, 화장, 민족적 특성 등을 마음껏 변형하여 누구나 정말 사실적인 가상의 얼굴을 만들어볼 수 있는 기회를 제공해준답니다!
Face Generator – Generate Faces Online Using AI (generated.photos)
face generator은 이 링크를 통해 사용해 보실 수 있어요.
사이트에 들어가면 사용 방법을 설명하는 영상도 준비되어 있답니다!
화면의 왼쪽에는 성별, 머리의 방향, 나이, 감정, 피부톤, 머리 색상과 길이, 안경, 화장, 인종별 특성을 바꿔볼 수 있는 메뉴바가 있어요.
위 사진 속 여성의 머리 방향을 약간 위쪽으로 바꿔보았어요. 얼굴의 미묘한 차이가 느껴지시나요?
연령을 낮춰보기도 하고 높여보기도 했어요.
저는 이 기능이 가장 신기했답니다!
한 사람의 어릴적과 나이 든 후의 모습을 한 눈에 볼 수 있다는 것이 묘하더라구요ㅎㅎ
무표정, 행복한 표정, 놀란 표정, 화난 표정, 경멸하는 표정, 역겨워하는 표정, 겁먹은 표정, 슬픈 표정을 자유롭게 바꿔볼 수 있는데요
화난 표정과 놀란 표정으로 변형시켜 봤어요!
자세히 보면, 얼굴의 주름 하나하나가 미세하게 바뀌면서 표정이 변화하는 점이 인상깊었답니다.
저는 행복한 표정이 가장 보기 좋아서, 다시 행복한 표정으로 돌아와서!
머리색도 갈색, 회색으로 바꿔보았어요.
머리색 뿐만 아니라 스타일도 미묘하게 함께 바뀌는 것 같네요!
머리 길이도 짧게, 길게 바꿀 수 있고, 심지어 탈모의 유무까지 조절할 수 있었어요.
이것만 봐도 실제적인 모습을 만들기 위해 정말 노력했다는 것이 느껴졌답니다.
눈 화장과 입술 화장도 해보았는데요, 사실 부자연스럽고 붕 뜨는 화장이 되지 않을까 생각했는데,
정말 자연스럽게 실제로 화장한 것처럼 나타나서 놀랐어요!
이번에는 남성의 얼굴로 연령대도 바꿔보고
피부색도 조금 더 어둡게 바꾸어보았답니다.
피부색이 바뀌니 얼굴도 살짝 달라 보여요!
마지막으로 화난 표정과 슬픈 표정도 지어보았어요.
개인적으로 표정의 변화 중 화난 표정과 슬픈 표정은 조금 부자연스러웠던 것 같아요.
하지만 다른 기능의 퀄리티가 너무 좋았기 때문에, 괜찮았답니다!
face generator은 스튜디오에서 인구 통계, 감정 및 포즈, 4가지 촬영 각도, 민족성, 나이 등이 다양한 사진(model-released images)들을 캡처하여, 이에 대한 머신 러닝 시스템을 교육함으로써 AI 얼굴 생성을 가능하도록 했다고 해요.
데이터세트에 대한 구체적인 내용은 https://generated.photos/datasets 이곳을 참고해 주세요!
인터넷 상의 신원 도용이나 초상권 침해의 위험으로부터 자유로워지고 싶은 분들이라면, ‘face generator’을 사용해서 언제 어디서나 손쉽게 가상 인물 사진을 만들어보시는 걸 추천드려요!
이상 AI 서비스 리뷰기였습니다 🙂
인공지능과 AI를 활용한 안면 인식기술
이보다 더 흥미로운 개념은 바로 군중 속 특정 얼굴을 인식하는 ‘비협력 시스템(non-cooperative systems)’입니다. 조명과 얼굴 각도 모두가 제 각각인 상황에서 안경, 스카프, 모자를 착용했거나 심지어 움직이는 사람들을 인식해야 하죠! ‘이미저스 테크놀로지(Imagus Technology)’라는 호주 기업이 바로 이런 작업을 수행하는 군중 속 안면 인식 시스템을 개발했습니다.
안면 인식 시스템은 골격과 같은 저주파 질감(low-frequency textures)을 통해 얼굴의 통계 모델을 구성합니다. 피부의 점, 속눈썹, 주름, 눈가 잔주름과 같은 아주 높은 주파수의 특징을 이용하는 시스템도 있지만 매우 높은 품질의 이미지가 요구되죠. 사람들이 지나다니는 현실에서 움직임은 흐릿하고 카메라 각도도 변하기 때문에 저주파 정보가 훨씬 더 적합합니다!
▲ 비협력 시스템 기반의 안면 인식 기술은 조명, 카메라 각도, 움직임
모두가 제 각각인 상황에서 군중 속 특정 얼굴을 인식합니다.
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