- YOLO를 이용하여 특정 개체 이미지 처리(Processing a specific object image using YOLO)
- 개발 기간 : 2019년 2월 19일 ~ 2019년 6월 중순(4개월)
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연구 목표
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딥러닝을 이용한 방송에서 허가받지 않은 상표의 노출이나 담배, 칼 등 유해매체들의 블락처리.
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편집자들이 수작업으로 가리는 것이 아닌 컴퓨터가 자동으로 처리 할 수 있도록 하고자 한다.
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연구 내용
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YOLO를 이용해 실시간 객체를 탐지.
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기존의 YOLO소스를 수정, 추가하여 임베디드 환경에서의 적합한 모델을 개발.
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탐지해낸 객체를 모자이크 등으로 블러처리(상표, 칼, 담배 등).
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특정 인물을 찾아서 그 사람만 모자이크 처리(뉴스에서 아나운서를 제외하고 모자이크)
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기대 효과
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편집자가 수작업으로 처리하는 것이 아니라 컴퓨터가 알아서 처리하기 때문에 번거로움이 줄어들 것이다.
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편집과정을 거치지 않기 때문에 생방송에서 실시간으로 이미지 처리가능.
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편집자가 원하는 객체를 선택하여 처리 가능
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과제의 구성도 및 원리
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구성도
- 동작 원리 및 이론적 배경
- YOLO를 이용하여 학습된 객체의 좌표를 추출
- 추출한 좌표를 이용하여 이미지 처리(모자이크)
- 원하는 객체를 선택 가능
- YOLO 이론적 배경
- 네트워크 구조는 직선적이다.
- GoogleLeNet을 약간 변형시켜서 특징 추출기로 사용했다.
- 이후 컨볼루션 레이어 4회, 풀 커넥션 레이어 2번 하고 사이즈를 7x7x30으로 조정하면 끝난다.
- 이 마지막 특징 데이터 7x7x30 가 바로 예측 결과이며 이 안에 경계박스와 클래스 정보 등 모든 것이 들어 있다.
- 팀 운영 방안
- 구창모 : 팀장, UI 설계 및 개발
- 박건우 : 학습 데이터 수집
- 박남석 : 소프트웨어 개발(영상 처리)
- 박성현 : 소프트웨어 개발(YOLO
- 과제 추진일정
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