전체 글(26)
-
[컴퓨터비전] 얼굴인식 파이썬 예제
컴퓨터 비전에서 얼굴인식을 구현하는 데에는 다양한 라이브러리와 프레임워크가 사용될 수 있습니다. 그 중에서도 가장 많이 사용되는 것 중 하나는 OpenCV와 Dlib입니다. 아래는 Python에서 OpenCV와 Dlib을 사용한 간단한 얼굴인식 예제 코드입니다. 필요한 라이블러리를 설치 하여야 합니다. pip install opencv-python pip install dlib import cv2 import dlib # OpenCV에서 웹캠 비디오 캡쳐 cap = cv2.VideoCapture(0) # Dlib의 얼굴 탐지기 초기화 detector = dlib.get_frontal_face_detector() while True: # 프레임 읽기 ret, frame = cap.read() # 그레이스케..
2023.12.29 -
[컴퓨터비전] 얼굴인식 활용분야
얼굴인식 기술은 다양한 분야에서 다양한 용도로 활용되고 있습니다. 아래는 주요 얼굴인식 활용분야 몇 가지입니다 1. 보안 및 접근 제어 회사, 건물, 혹은 특정 영역의 출입문에 얼굴인식 시스템을 도입하여 뚜렷한 식별을 통한 보안 강화와 접근 제어를 관리합니다. 2. 모바일 기기 인증 스마트폰이나 태블릿과 같은 모바일 기기에서 얼굴인식을 사용하여 잠금 해제 및 사용자 인증을 수행합니다. 3. 사진 및 동영상 자동 정리 사진 앱이나 클라우드 서비스에서 얼굴인식을 사용하여 특정 인물의 사진을 자동으로 그룹화하고 정리합니다. 4. 감정 분석 및 마케팅 얼굴인식 기술은 표정을 분석하여 사용자의 감정을 추정하고 이를 마케팅에 활용할 수 있습니다. 제품 또는 광고에 대한 사용자의 반응을 측정하는 데 사용될 수 있습니..
2023.12.29 -
의료분야의 고혈압을 판단하는 파이썬 예제
고혈압 예측 모델을 만들기 위해서는 관련된 의료 데이터가 필요합니다. 고혈압 예측에 사용될 수 있는 데이터에는 환자의 건강 지표, 가족력, 식습관, 운동 습관 등이 포함될 수 있습니다. 이러한 데이터를 사용하여 머신러닝 모델을 학습하고, 새로운 환자의 정보를 입력하면 해당 환자가 고혈압에 노출될 가능성을 예측하는 모델을 만들어 볼 수 있습니다. 다음은 가상의 고혈압 예측 모델을 만들기 위한 간단한 예제 코드입니다. 이 코드는 신경망 모델을 사용하여 고혈압 예측을 수행합니다. 주어진 데이터셋이 없기 때문에, 데이터셋을 생성하는 부분은 임의의 가상 데이터를 사용하였습니다. import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import t..
2023.12.28 -
[자연어처리] 텍스트 분류(Text Classification) 파이썬 예제
영화 리뷰 데이터를 사용한 감성 분류 문제를 살펴보겠습니다. 이번에는 TensorFlow와 Keras를 사용하여 간단한 딥러닝 모델을 만들어 보겠습니다. 이 예제는 IMDB(Internet Movie Database)에서 수집한 영화 리뷰 데이터셋을 사용합니다. 이 예제에서는 IMDb 리뷰 데이터를 사용하여 영화 리뷰가 긍정적인지(1) 부정적인지(0) 예측하는 감성 분류 모델을 만듭니다. 모델은 Embedding 레이어, Bidirectional LSTM 레이어, 및 Dense 레이어로 구성되어 있습니다. 주요 단계는 다음과 같습니다. import tensorflow as tf from tensorflow.keras.datasets import imdb from tensorflow.keras.prepro..
2023.12.28 -
[컴퓨터비전] 이미지 분류 활용분야
컴퓨터 비전을 활용한 이미지 분류는 다양한 산업 분야에서 응용되고 있습니다. 아래는 컴퓨터 비전을 통한 이미지 분류의 주요 활용분야 중 일부입니다. 1. 의료 진단 의료 분야에서는 컴퓨터 비전을 사용하여 X-ray, MRI, CT 스캔 등의 의료 이미지를 분류합니다. 종양, 질병, 기생충 등의 특정 패턴을 감지하고 진단하는 데 활용됩니다. 2. 자동차 산업 자율주행 자동차에서는 주변 환경을 인식하기 위해 카메라로부터 얻은 이미지를 분류합니다. 도로 표지판, 횡단보도, 다른 차량 등을 식별하여 안전 운전을 지원합니다. 3. 제조 및 품질 통제 제조업에서는 제품의 불량 여부를 판별하고 생산라인에서의 품질 통제를 위해 컴퓨터 비전을 활용합니다. 제품의 형태, 색상, 텍스처 등을 분석하여 불량품을 식별합니다. ..
2023.12.28 -
[강화학습] 게임 및 엔터테인먼트 활용분야
게임 및 엔터테인먼트 분야에서 강화학습은 다양한 방식으로 활용되고 있습니다. 아래는 강화학습이 게임 및 엔터테인먼트 분야에서 어떻게 활용되고 있는지에 대한 몇 가지 예시입니다. 1. 게임 AI 개발 강화학습은 비디오 게임에서 AI 캐릭터를 개발하는 데에 활용됩니다. 게임 환경에서 에이전트가 스스로 학습하면서 플레이어에 대응하는 스마트하고 도전적인 적을 만들 수 있습니다. DeepMind의 알파스타(AlphaStar)는 스타크래프트 II에서 강화학습을 통해 플레이어들에게 도전을 제공하는 예시 중 하나입니다. 2. 게임 테스트 및 튜닝 게임 개발자들은 강화학습을 사용하여 게임을 자동으로 플레이하고 테스트하는 데에 활용할 수 있습니다. 게임의 난이도를 조절하거나 사용자 경험을 최적화하는 데 도움이 됩니다. 3..
2023.12.27