원문 링크 : Pose - mediapipe (google.github.io) 개요 인간 포즈 추정은 비디오에서 신체 운동의 정량화, 수화 인식 및 전신 제스처 제어와 같은 다양한 응용 프로그램에서 중요한 역할을 합니다. 예를 들어 요가, 댄스 및 피트니스 응용 프로그램의 기초를 형성할 수 있습니다. 또한 증강 현실에서 실제 세계 위에 디지털 콘텐츠 및 정보를 오버레이할 수 있습니다. MediaPipe Pose는 ML Kit Pose Detection API를 지원하는 BlazePose 연구를 활용하여 RGB 비디오 프레임에서 전신에 대한 33개의 3D 랜드마크와 배경 분할 마스크를 추론하는 고충실도 신체 포즈 추적을 위한 ML 솔루션입니다. 현재의 최첨단 접근 방식은 추론을 위해 주로 고성능 하드웨어에..

원문 : https://google.github.io/mediapipe/solutions/objectron 이 솔루션은 이전에 소개한 솔루션들과 많이 다른 개념을 설명하고 있습니다. 이해하기 어려울 수 있습니다. 개요 MediaPipe의 객체 인식은 일상에서 볼 수 있는 객체를 위한 실시간 3D 객체 감지 솔루션입니다. 2D 이미지에서 객체를 감지하고 객체 인식 데이터 세트에 대해 훈련된 머신러닝(ML) 모델을 통해 객체의 위치 및 포즈를 추정합니다. 신발 인식 의자 인식 카메라 인식 컵 인식 객체 감지는 광범위하게 연구된 컴퓨터 기술이지만 대부분의 연구에서는 2D 물체 예측에 초점을 맞추고 있습니다. 2D 예측은 곧 3D 예측으로 확장되어 2D 경계 상자를 제공합니다. 이는 현실 물체의 크기, 위치나 ..

원문 : https://google.github.io/mediapipe/solutions/hands 개요 손의 모양과 움직임을 인식하는 능력은 여러 기술 영역과 플랫폼에서 서비스 이용자에게 좋은 인식을 줄 수있는 중요한 요소가 될 수 있다. 예를 들어, 이 모듈은 수화 이해와 손동작 제어를 위한 프로그램의 기초를 만들 수 있으며, 증강 현실(AR) 디지털 콘텐츠의 정보를 촬영 이미지 위에 그려지게 할 수 있게 할 수도 있다. 사람들에게 자연스럽게 다가오지만, 실시간 손 인식은 손이 종종 스스로 혹은 서로 가려지고(예: 손가락/팔막 막힘 및 손 떨림) 변수도 많기 때문에 굉장히 어려운 컴퓨터 기술 작업이다. MediaPipe Hands는 고성능 손, 손가락 추적 솔루션이다. 머신 러닝(ML)을 사용하여 각..

원문 : https://google.github.io/mediapipe/solutions/face_mesh ​ 개요 MediaPipe의 얼굴 그물망은 실시간으로 468개의 3D 얼굴 랜드마크를 추정하는 얼굴 형상 솔루션입니다.(모바일에서도 사용 가능!) 머신러닝 기술을 사용하여 3D표면 현상을 유추하므로 전용 센서 없이 일반 카메라만으로 사용이 가능합니다. 이 솔루션은 파이프라인(작업을 병렬 처리하는 기술), GPU 가속, 경량 모델 아키텍처(최적화)를 활용하여, 실시간으로 엄청난 성능을 낼 수 있습니다. ​ ​ 모델 FACE DETECTION MODEL(얼굴 인식 모델) 얼굴 인식은 MediaPipe 얼굴 인식에 사용되는 것과 동일한 BlazeFace 모델입니다. 자세한건 이곳을 읽어주세요. ​ FAC..

원문 : https://google.github.io/mediapipe/solutions/face_detection.html 참고바랍니다. 초보자분들을 위해 번역한 글입니다. 미흡한 영어 실력이다보니 의역, 오역이 있을 수 있습니다. 개요 MediaPipe의 얼굴 인식은 엄청 빠른 얼굴 인식 솔루션입니다. 6개의 얼굴 랜드마크와 다중 얼굴 인식 기능을 지원합니다. 이 모듈은 가볍고 성능이 뛰어난 얼굴 검출기인 BlazeFace에 기반을 두었습니다. 인식기의 초실시간 기능은 형상 추론(예: 얼굴 그물망)기능 같은 3D 얼굴 키포인트 추출, 얼굴의 특징 또는 표정 판별, 얼굴 부위 분할같은 작업에 사용할 수 있습니다. GPU 없이 CPU만으로도 작업이 가능합니다. 솔루션 API MODEL_SELECTION(..

원문 : https://google.github.io/mediapipe/ MediaPipe는 인공지능을 이용한 얼굴, 포즈인식 모듈입니다. Python, Android, iOS, C++, JS, Coral의 언어들에서 사용하능하고, 저는 Python으로 이 모듈을 사용하는 법에 대한 글을 쓸 것입니다. 다른 언어 사용자분들은 참고용으로만 읽어주세요 :D MediaPipe 모듈 사용 예시 얼굴 객체 얼굴 그물망 눈동자 손 포즈 모듈 동시 사용 머리카락 세그먼테이션 객체 감지 박스 트레킹 순간 모션 트레킹 3D 객체 KNIFT 기술 MediaPipe의 장점 4가지 저스펙으로 사용 가능한 가벼운 모듈 다른 모듈들과 비해 저스펙의 하드웨어로도 빠르게 추론, 처리를 할 수 있습니다. 한 번 코딩하면 여러 환경에서..