아이디어 최종 - YOLO를 이용하여 특정 개체 이미지 처리

• YOLO를 이용하여 특정 개체 이미지 처리(Processing a specific object image using YOLO)
• 개발 기간 : 2019년 2월 19일 ~ 2019년 6월 중순(4개월)

• 연구 목표 

1. 딥러닝을 이용한 방송에서 허가받지 않은 상표의 노출이나 담배, 칼 등 유해매체들의 블락처리.

2. 편집자들이 수작업으로 가리는 것이 아닌 컴퓨터가 자동으로 처리 할 수 있도록 하고자 한다.

• 연구 내용

1. YOLO를 이용해 실시간 객체를 탐지.

2. 기존의 YOLO소스를 수정, 추가하여 임베디드 환경에서의 적합한 모델을 개발.

3. 탐지해낸 객체를 모자이크 등으로 블러처리(상표, 칼, 담배 등).

4. 특정 인물을 찾아서 그 사람만 모자이크 처리(뉴스에서 아나운서를 제외하고 모자이크)

• 기대 효과

1. 편집자가 수작업으로 처리하는 것이 아니라 컴퓨터가 알아서 처리하기 때문에 번거로움이 줄어들 것이다.

2. 편집과정을 거치지 않기 때문에 생방송에서 실시간으로 이미지 처리가능.

3. 편집자가 원하는 객체를 선택하여 처리 가능

• 과제의 구성도 및 원리

• 구성도

• 동작 원리 및 이론적 배경
1. YOLO를 이용하여 학습된 객체의 좌표를 추출
2. 추출한 좌표를 이용하여 이미지 처리(모자이크)
3. 원하는 객체를 선택 가능



• YOLO 이론적 배경



1. 네트워크 구조는 직선적이다.
2. GoogleLeNet을 약간 변형시켜서 특징 추출기로 사용했다.
3. 이후 컨볼루션 레이어 4회, 풀 커넥션 레이어 2번 하고 사이즈를 7x7x30으로 조정하면 끝난다.
4. 이 마지막 특징 데이터 7x7x30 가 바로 예측 결과이며 이 안에 경계박스와 클래스 정보 등 모든 것이 들어 있다.



• YOLO 설명 : http://blog.naver.com/PostView.nhn?blogld=sogangori&logNo=220993971883
• YOLO 홈페이지 : https://pjreddie.com/darknet/yolo/

 

• 팀 운영 방안
• 구창모 : 팀장, UI 설계 및 개발
• 박건우 : 학습 데이터 수집
• 박남석 : 소프트웨어 개발(영상 처리)
• 박성현 : 소프트웨어 개발(YOLO

 

• 과제 추진일정