ResNet smile detection with openCV
어플리케이션을 사용할 때 손을 이용한 반복적인 스크롤 및 터치 등을 대신하기 위해 얼굴인식을 대신하는 서비스를 구축하고자 하였다.
모델을 직접 설계하기 전에 open source를 이용하여 모델을 test하고 해당 모델을 android studio와 연동하는 작업을 초안으로 삼았다.
기본적으로 android studio에서 real-time으로 모델을 running해주기 위해 용량 문제가 심각했다.
2015년 이미지 인식 경진대회(ILSVRC)에서 우승을 차지한 CNN 기반의 ResNet shortcut을 이용해 residual를 최소가 되게 하는 알고리즘으로, 망이 깊어질 수록 accuracy가 증가함을 알 수 있다. 사람의 능력이라고 하는 에러율 5%를 뛰어넘었다.
추가적으로 shortcut을 통해 용량도 현저히 적은 것을 알 수 있었다.
