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https://github.com/ageitgey/face_recognition ■ 설치 개발 환경 Python 3.7 Linux Ubuntu 18.04.4 1. github에서 code 복사 >> git clone https://github.com/davisking/dlib.git 2. dlib library 설치 >> cd dlib >> mkdir build; cd build; cmake ..; cmake --build . 3. Python extensions 설치 >> cd .. >>python3 setup.py install 4. Face Recognition 라이브러리 설치 >> pip3 install face_recognition 5. OpenCV 설치 >> pip3 install opencv..

https://www.hackster.io/mjrobot/real-time-face-recognition-an-end-to-end-project-a10826 Real-Time Face Recognition: An End-to-End Project We will learn step by step, how to use a PiCam to recognize faces in real-time. By MJRoBot. www.hackster.io 위 링크를 참고하여 웹캠을 이용한 실시간 얼굴 인식 세미 프로젝트를 진행해 보았다. 1. 얼굴 데이터 수집 Haar-cascade 검출기로 얼굴 검출 → 실시간 웹캠으로 프레임 단위로 캡쳐하여 200개의 이미지 데이터 수집 import cv2 import os cap = ..

※ 경사 하강법 : learning rate와 cost 함수의 순간 기울기(gradient)를 이용하여 가중치(weight)를 업데이트하는 방법 [선형 회귀] 의 경사 하강법 ≫≫ cost 함수가 최소가 되는 w와 b를 찾는 알고리즘 [인공신경망] 의 경사 하강법 기존의 경사 하강법은 전체 데이터를 모두 사용해서 에러를 계산하기 때문에, 학습하는 데 시간이 오래 걸린다. ==> 확률적 경사 하강법(Stochastic Gradient Descent) 으로 해결 가능하다. 확률적 경사하강법(Stochastic Gradient Descent) 이란 전체 데이터를 한 번에 업데이트하는 것이 아니라, 일부분의 데이터를 업데이트하고 다음 일부 데이터를 업데이트하는 방법이다. 이 방법의 문제점은 Local minim..

지금까지는 simple linear regression에 관한 내용이었다. (x가 한 개) 오늘부터는 다변수(x가 여러 개) 선형 회귀에 관한 것이다. 예를 들어, 변수가 3개 있으면 다음과 같이 cost 함수를 쓸 수 있지만 변수가 많으면 식을 표현하기 위해 행렬로 표현한다.

앞 포스팅에서 학습의 목적은 Cost함수를 최소화하는 W와 b를 찾는 것이라 했다. 즉, 오늘은 cost 함수를 최소화해야 하는데 어떻게 최소화할지에 내한 내용을 다룬다. 우선 간단한 hypothesis을 생각해보면 cost 함수는 다음과 같이 표현할 수 있다. Hypothesis : H(x) = Wx Cost : 위 cost 함수 그래프를 보면 cost함수의 최소점이란 빨간 점부분이다. ==> cost가 제일 작게 되는(빨간 점) w를 찾는 것이 우리의 목표이다. 이를 위해서 최저점을 찾기 위해 나온 것이 Gradient descent algorithm이다. ● Gradient descent algorithm > 경사를 따라 내려가면서 최저점을 찾는 알고리즘 방법 : W와 b값을 랜덤 값으로 정해 --..

● Linear Regression > 데이터에 잘 맞는 '직선'을 찾는 것이다. 즉, y=ax+b라는 직선이 있을 때 a와 b를 찾는 것이다. ● Hypothesis > 어떤 가설이 더 좋을까? = 어떤 식이 더 좋을까? ==> 이것을 정하기 위해서 cost함수를 쓴다. H(x) = Wx + b (W : Weight, b : bias) ● Cost H(x) - y (예측 값- 실제 값) => '빨간색 선'들의 합이 작을 수록 good! => 이 차이를 cost, lost, error 라고 함. ==> 어떻게 이 cost 값을 최소화할까? ● Cost function > error^2의 평균값 H(x) = Wx + b => Cost함수를 최소화하는 W와 b를 찾는 것 ​ (학습의 목적이기도 함)

https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/blob/master/doc/installation.md#windows-portable-demo CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose OpenPose: Real-time multi-person keypoint detection library for body, face, hands, and foot estimation - CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose github.com git clone https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose git pull origin master 1. Ub..