DEV1TEAM @DHJIN : 

머신러닝으로 특정 물체를 인식해서 이벤트를 처리하는 프로젝트에 사용되었습니다.

머신러닝으로 책, 콜라캔, 고양이 등 물체를 인식하기 위해서는 다양한 장소와 각도에서 촬영한 사진이 필요합니다.
그리고 각 물체의 크기는 이미지 상에서 위치하는 장소, 크기가 다양하게 촬영되어야 합니다.
정해진 물건을 인식해야하는 작업이다 보니, 높은 정확도로 인식을 위해서는 최소 1000장의 각각 다른 환경과 각도에서 촬영한 이미지를 준비해야 하는데, 그러한 환경과 촬영을 하기란 쉽지가 않습니다.

그래서 스톤에서는 크로마키를 통한 합성 촬영 방법을 생각해냈고, 실제로 작업시간을 비약적으로 줄일 수 있었습니다.
크로마키 환경을 구성하여 인식하고자 하는 물체의 배경을 지우고 각도를 바꿔가면서 촬영해서 영상의 각 프레임과 다른 환경의 사진들과 합성시키는 자동화 프로그램을 개발했습니다.

내부 프로그램은 Unity3d를 이용하여 USB 캠을 이용해서 화면을 받아오고 배경을 투명화합니다.
그리고 미리 받아 놓은 배경화면을 합성시키는 작업을 진행합니다.
랜덤으로 위치를 변경하고 물체의 크기를 줄이는 등의 작업을 자동으로 처리하여 각각의 이미지와 레이블 데이터를 생성해냅니다.

합성한 이미지들은 yolo로 학습을 시켰으며, 다음 영상과 같이 좋은 결과를 얻을 수 있었습니다.
향후 다른 프로젝트에서도 효과적으로 사용할 수 있을 것이라고 생각합니다.

yolo에 대한 보다 자세한 내용은 https://pjreddie.com/darknet/yolo/를 참고해 주세요.

# 적용 사례: 국립민속박물관 라키비움 Larchiveum

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