Computer Vision 은 기계의 시각에서 영상을 처리하거나 물체 인식, 패턴 인식등을 하는 분야입니다. CV를 이용하면 단순히 비트의 연속이였던 이미지에서 다양한 정보를 추출 할 수 있습니다. 최근 주변에서 가장 쉽게 볼 수 있는 예로 대형마트의 차량번호 자동인식기 등이 이를 활용한 예입니다. OCR 을 이용한 문자 판독등도 이를 이용한 프로그램 입니다.
CV 는 컴퓨터 공학에서도 매우 어려운 분야이므로 일반인들이 접근하기는 쉽지 않습니다. OpenCV 는 오픈소스 CV 라이브러리로 오픈소스 중 가장 유명한 라이브러리 입니다. 대부분의 플랫폼에 대응하며 많은 기능을 포함 하고 있습니다. 특히 CV 는 이미지를 프로세싱 하는 일이 많으므로 GPU 를 이용하는 경우 더 강력한 성능을 낼 수 있습니다.
[button url=”http://on-demand.gputechconf.com/gtc/2013/webinar/opencv-gtc-express-shalini-gupta.pdf” target=”_blank” size=”medium”]opencv-gtc-express-shalini-gupta.pdf[/button] [button url=”http://on-demand.gputechconf.com/gtc/2013/webinar/gtc-express-itseez-opencv-webinar.pdf” target=”_blank” size=”medium”]gtc-express-itseez-opencv-webinar.pdf[/button]이를 플래시에서 이용하기 위해 OpenCV 와 CUDA 를 연동한 얼굴인식 ANE 를 만들어 보았습니다. GPU를 이용하는데다 boost 를 이용해 별도의 thread 로 동작하므로 플래시쪽의 fps 에는 거의 영향을 주지 않습니다. 사실 네이티브쪽에서 검출 결과를 JSON 으로 리턴하므로 어떤 환경에서도 독립적으로 이용 할 수 있습니다. 조만간 저희 it. mustache 검출 솔루션을 이쪽으로 변경해 볼까 생각 중입니다.
얼마전에 순수 AS3 로 만들어진 얼굴인식 솔루션이 공개 되었는데 빠른 성능과 정확도가 대단합니다. 아래 링크에서 확인 할 수 있습니다.
– http://www.tastenkunst.com/#/brf/techdemo
