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Vision을 이용한 얼굴 인식 – 고급편

Vision을 이용해서 이미지 속에서 얼굴을 인식하는 방법을 살펴본 바 있는데, 당시 글에서 VNDetectFaceLandmarksRequest 를 사용했었다. 사실 얼굴이 들어있는 영역만 찾기 위해서는 VNDetectFaceRectsRequest 를 사용하는 것으로도 충분한데, face landmarks를 찾는다는 것은 얼굴의 주요 요소들 – 눈, 코, 입, 윤곽선 등-을 찾아낸다는 의미이다. 

이 글에서는 VNDetectFaceLandmarksRequest를 사용해서 실제로 얼굴의 각 요소를 추적하는 예제를 소개해 보겠다. 

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이미지를 익명화하는 프로그램 – Vision + CoreImage

Vision을 이용한 얼굴 인식의 보다 상세한 예제로 자동 익명화 프로그램을 작성해보았다. 이 프로그램은 터미널에서 이미지 파일의 이름을 제시하면 해당 이미지에서 사람의 얼굴을 찾아, 해당 영역을 모자이크 처리한 PNG 파일을 생성한다.

이 프로그램은 크게 세 개의 함수로 구성된다.

  1. detectFaces(in: completionHandler:) – 주어진 이미지(CGImage)에서 얼굴을 찾아낸다. 얼굴을 찾으면 해당 영역을 모자이크 처리한 이미지를 만들고, 처리된 이미지를 콜백 클로저에 전달해서 사용하도록 한다.
  2. createPixellatedImage(from:CGImage rects:[CGRect]) – 이미지와 정규화된 CGRect 들을 받아서 해당 영역을 모자이크 처리한 이미지를 합성하고, 다시 CGImage 형식으로 만들어 리턴한다.
  3. main() – 명령줄 인자로 전달된 정보를 통해 이미지 파일을 열고 1, 2의 함수를 사용해서 얼굴만 모자이크 처리한 이미지를 만들어 PNG 파일로 저장한다.
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Vision을 이용한 이미지 인식

Vision을 이용한 얼굴인식이나 QRCode 인식에 대해서 살펴보았는데, 사실 이러한 기능들은 정확도면에서 조금 뒤떨어질 수는 있지만 코어 이미지에서도 어느 정도 지원했었던 기능이다. 대신에 Vision은 CoreML과 결합하여 이미지 내의 오브젝트를 인식하고 그 이름을 추출할 수 있는 기능을 제공한다.  (고양이 사진을 보고 ‘고양이’를 알아내는 바로 그 기능이다.)

이번 시간에는 Vision + CoreML을 이용한 이미지 내 사물 인식 기능을 어떻게 구현할 수 있는지 알아보자.

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Vision을 사용한 이미지 분석

애플의 Vision은 컴퓨터 시각화 기술을 사용하여 이미지 내에서 얼굴이나 문자, 바코드등을 인식하는 기능을 제공하는 프레임워크이다. 이미 기존에 Core ImageAVFoundation에서 비슷한 기능을 제공하고 있지만, Vision은 여기서 몇 가지 개선된 기능을 제공한다. 먼저 얼굴인식의 정확도면에서 기존 API보다 우수하며, 단순히 얼굴이 존재하는 영역만 찾는 것이 아니라 윤곽, 눈, 코, 입을 각각 찾아낼 수 있다. 그외에 CoreML과 연동하여 훈련된 기계학습 모델을 적용해서 이미지로부터 특정한 형상이 무엇인지를 파악하는 기능등을 제공한다.

이번 글에서는 Vision을 사용해서 얼굴 인식 및 QRCode 인식을 처리하는 예제를 살펴보도록 하겠다.

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