AI 탐구노트

1. 서론 얼굴 검출은 이미지를 분석하여 사람의 얼굴을 정확히 식별하고 그 위치를 파악하는 기술로, 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 역할을 담당합니다. 이는 얼굴 인식, 감정 분석, 사용자 인증 등 다양한 응용 분야에 필수적인 기초 기술로 자리 잡았습니다. 최근까지 CNN(Convolutional Neural Networks)은 지역적 특징을 효과적으로 학습하는 특성을 통해 높은 성능을 발휘하며 얼굴 검출에서 주요 기술로 사용되어 왔습니다. 그러나 CNN 기반 모델은 고정된 크기의 수용 영역(receptive field)으로 인해 가려짐, 흐림, 다양한 얼굴 각도와 같은 복잡한 조건에서 한계를 드러냅니다. Transformer 모델은 전역적 관계를 학습하는 데 뛰어난 성능을 보이며 NLP를 넘어 컴퓨터 비전..

1. 개요1.1. Crowd Counting이란?Crowd counting은 이미지나 비디오를 분석해 특정 공간 내 인원 수를 세는 기술입니다. 군중 밀도가 높은 곳에서 안전 관리를 하거나, 공공 시설의 혼잡도를 예측하고, 마케팅 이벤트에서 방문자 수를 추적하는 데 유용합니다. 최근 딥러닝의 발전으로 인해, 더 정밀한 군중 수를 예측할 수 있게 되면서 다양한 실용적인 활용 사례가 늘고 있습니다. 1.2 활용 사례Crowd Counting은 다음과 같은 다양한 분야에서 사용되고 있습니다.  스마트 시티 : 공공장소에서 실시간 인원 관리를 통해 안전과 편의를 증대대중교통 : 지하철역, 버스 정류장 등의 혼잡도를 분석하여 효율적인 운영 가능이벤트 관리 : 콘서트, 축제 등에서 군중의 밀도를 파악해 안전 문제 ..