[OpenCV] 07. Face Recognition 강화하기

얼굴 식별과정 

01. Haar-cascading

02. opencv Dnn / face_recognition의 모듈에 있는 detection 방식 

03. YOLO 

 

* 졸음방지 얼굴 인식을 사용한다면 => haar 방식으로 detection해도 좋다 ! 

사물 인터넷 장치에서 resource를 적게 차지, tracking 방식 ( 가벼워서 좋다 ) 

-but 정확도가 낮으니까 

정확도를 높이려면 opencv 의 dnn의 딥러닝 모듈 사용하기 ! 

Caffe프레임 워크 추천  ! ( cv에 좋음. 근데 상용서비로 쓰기에는 추천x)  / tensorflow 많이 씀 

 

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OpenCV 의 Detection

 

 

* blobFrameImage(image, scalefactor, size, mean)

1. 사용할 이미지의 크기를 300x300으로 해주는 이유는 모델에서 300x300의 크기를 사용하니까 이에 맞게 조정해준다 

2. scalefactor : 이미지의 크기비율을 지정해주는 것으로 1.0은 크기 변형 x

3. size : 역시 모델에서 사용하는 크기인 300x300

4. mean : RGB 색상 채널별로 지정해주는 경험치값 .. 특정 숫자는 경험치에서 나오는 최적의 값으로 꼭 절대적인 수치는 아님

 

 

 

 

face_recognition 설치하는 방법 

pip install cmake

pip install dlib

pip install face_recognition