얼굴 인식 기술은 생체 인식 기술의 일종으로, 사람의 얼굴을 분석해 특정 개인을 식별해요.😀 얼굴의 고유한 특징과 패턴을 바탕으로 이미지를 분석하고 기존에 보유한 얼굴 데이터베이스와 비교해 개인을 인식해요.☺️ 빠르고 효율적으로 개인을 식별할 수 있어 다양한 분야에서 사용되고 있어요.🤖
✅ 얼굴 인식 기술, 이럴 때 유용해요!
대리 출석이나 신분 도용을 방지해야 할 때
사진이나 영상 속 인물을 자동으로 분류해야 할 때
보안이 중요한 공간이나 서비스에서 신원을 안전하게 확인해야 할 때
✅ 개인을 빠르게 식별하는 얼굴 인식 기술, 어떻게 사용될까요?
스마트폰 잠금 해제 : 얼굴 인식으로 스마트폰 잠금을 해제할 수 있어요. 비밀번호보다 보안성이 높아요.
공항 입출국 심사 : 얼굴 인식을 활용해 여행자 신원을 파악해 출입국 절차 소요 시간을 단축해요.
금융 거래 : 계좌 개설 시 은행에 직접 방문하지 않아도 얼굴 인식으로 개인을 식별해 계좌 개설을 완료할 수 있어요.
이렇게 개인 얼굴의 특징을 기반으로 신원을 빠르게 식별하는 얼굴 인식 기술을 활용하면 학생 출석 관리에도 유용하게 사용할 수 있는데요.👩🏫👨🏫 사용자가 코드 없이 쉽게 AI 모델을 만들고 학습시킬 수 있는 구글의 웹 기반 도구 '티처블머신(Teachable Machine)'으로 얼굴 인식 출석부를 만들 수 있어요.👌
티처블 머신으로 학생들의 얼굴을 학습시킨 후 코랩과 파이썬을 활용해 얼굴 인식 출석부 프로그램을 작성하고 TTS를 사용해 음성으로 출석을 확인하는 기능까지 알아볼게요.➕
2. 티처블 머신으로 얼굴 인식 출석부를 만들 때 먼저 클래스를 생성해야 해요. 클래스는 AI가 구별할 범주인데, 저는 '배경', '카리나', '차은우'로 만들었어요. 여기서 '배경' 클래스는 아무도 없는 상태를 인식하기 위한 거라 꼭 필요해요.
이게 없으면 시스템이 '아무도 없음'을 구별하지 못하는 문제가 생겨요. 각 학생마다 클래스를 따로 만들고, '클래스 추가' 버튼으로 더 많은 학생도 쉽게 추가할 수 있어요. 참, 각 클래스별로 다양한 각도와 표정, 조명 상태의 사진을 많이 넣을수록 인식률이 좋아진다는 것도 기억하셔야 해요!
3. 이제 웹캠으로 각 클래스에 맞는 이미지를 추가해 볼 거예요. 클래스 이름 밑에 있는 '웹캠' 버튼을 누르고, 해당 클래스에 맞는 친구의 얼굴을 촬영하면 돼요. 정확한 인식을 위해서는 얼굴이 여러 각도에서 보이게 30~40번 정도 찍어주는 게 좋아요. 여러 번 버튼 누르기가 귀찮다면 '길게 눌러서 녹화하기' 기능을 활용해보세요! 버튼을 길게 누르고 있으면 연속으로 여러 장의 사진이 자동으로 찍혀서 훨씬 편리해요. 다양한 표정과 각도를 담아내면 AI가 훨씬 정확하게 인식한답니다!
4. 모든 클래스를 촬영했으면, '모델 학습시키기' 버튼을 클릭해 모델을 학습시켜주세요.
5. 학습이 완료되면 미리보기를 통해 모델의 정확도를 확인할 수 있어요. 카리나 학생 얼굴을 잘 인식하네요!
6. 모델이 잘 학습되었다면, 모델 내보내기 → Tensorflow → Keras → 모델 다운로드 순으로 클릭해 모델 파일을 다운로드 해주세요.
7. 다운로드된 converted_keras.zip 파일의 압축을 해제하면 아래와 같이 두 파일이 있을 거예요. 두 파일 중 keras_model.h5는 우리가 방금 제작한 모델이고, labels.txt는 모델 내 클래스명을 담고 있는 파일이에요.
2. 아래 이미지에서 빨간색으로 표시한 버튼을 눌러 실습에 필요한 파이썬 라이브러리를 설치하고 불러올게요.
3. 아래 이미지에 표시된 실행버튼을 클릭하면 Colab에서 JavaScript를 사용해 웹캠으로 사진을 찍고, 이를 이미지 파일로 저장하는 함수가 나와요.
4. 앞서 만들었던 모델을 업로드해줄 차례예요. 아래 이미지의 실행버튼을 누른 후 파일 선택 버튼을 클릭하면 keras_model.h5 파일을 업로드할 수 있어요.
5. 모델의 클래스 이름이 들어있는 label.txt 파일을 업로드할 차례예요. 실행버튼을 누른 후 파일 선택 버튼을 클릭하면, label.txt 파일을 업로드할 수 있어요.
5. 위에서 설정된 모델을 기반으로 사용자를 촬영하고, 분류하고, TTS를 사용해 음성을 출력하는 코드예요. 버튼을 눌러 실행하면 1회 예측한 후 사용자에게 계속할 것인지 물어보는데 이때 q를 입력하면 종료를, 그외 다른 문자를 입력하면 계속해서 예측해요.
6. 실습 화면의 가장 마지막 부분을 볼까요? 지금까지 출석한 학생들의 기록을 보여주는 코드를 볼 수 있는데요. 이 코드를 실행하면 아래 이미지의 박스로 표시한 것처럼 시간 - 이름 형식으로 AI가 얼굴을 인식해서 기록한 시간과 이름이 출력돼요. 출석 기록을 확인할 때 용이하겠죠?
오늘은 이렇게 티처블 머신과 파이썬을 활용해 우리반 얼굴 인식 출석부를 만들어봤어요. 티처블 머신에서 학습한 AI 모델을 직접 파이썬 프로그램에 적용해보고 TTS 음성 출력 기능까지 사용해봤는데요.🔊
이제 출석 체크할 때, 오늘 만든 우리반 얼굴 인식 출석부를 떠올려보세요!😎
티처블 머신으로 이미지 분류, 음성 인식, 자세 인식 등 다양한 활동을 할 수 있으니 앞으로도 재미있고 다양한 티처블 머신 실습 자료를 소개할게요.😉
📢원하시는 실습자료가 있나요? 실습자료 추천받아요!
수업에 바로 활용할 수 있는 유용하고 흥미로운 실습자료를 제공하기 위해 선생님이 원하는 실습자료 추천받아요!
