실시간 사람 추적 기술 사람이 할 수 있는 업무를 소프트웨어로 대체 할 수 있다면 기업에서는 비용을 절감 할 수 있습니다.

그리고 개인 입장에서는 다른 업무를 추가적으로 수행 할 수 있기 때문에 업무 효율이 높아 질 것입니다.

최근 들어서 이미지 인식과 머신러닝 분야에서 기술이 발달 하면서 특정한 분야에서는 사람과 비슷하거나 그 이상의 능력이 나타나고 있습니다.

실시간 사람 추적 기술 분야 또한 사람의 업무를 대신 할 수 있을 만큼 정확도가 높아졌습니다.

대량의 영상으로 부터 빠르게 사람을 탐지해 낼 수 있습니다.

그리고 사람이 몇 명 있는지, 행동, 손, 얼굴 등의 위치 등을 정확하게 실시간으로 추적해 나갈 수 있습니다.

사람 추적 기술은 아래와 같이 사회 여러 분야에서 활용 될 수 있습니다.

여러가지 기술들을 이용하여 위의 서비스를 만들 수 있지만, 오늘 설명드리고자 하는 시스템은 오픈포즈(OpenPose)라는 오픈소스입니다.

오픈포즈는 Carnegie Mellon University 에서 개발된 라이브러리 입니다.

실시간으로 여러 사람들의 몸체, 손, 얼굴 그리고 발들을 인식 할 수 있는 모델로 기존의 데이터로 학습된 모델을 함께 제공합니다.

2차원으로 실시간 영상데이터에서 여러 사람의 키포인트 추출이 가능합니다.

여러 종류 유형으로 몸체, 얼굴, 손의 위치 정보를 추출 할 수 있습니다.

그리고 3차원으로 한사람의 키포인트 추출이 가능합니다.

사람의 형태를 추출하여 추적 할 수 있을 뿐만 아니라, 얼굴 형태, 몸체 등을 함께 추적해 나갈 수도 있습니다.

상황에 따라 사람의 손짓이나 동작을 추적하고 탐지하는 시스템을 개발 할 때에도 오픈포즈를 이용하여 키포인트를 추출해 낼 수 있습니다.

아래의 이미지 처럼 정교하게 손가락의 위치 또는 모양등을 추출 할 수 있는 것을 알 수 있습니다.

입력으로는 이미지와 그리고 영상, 비디오 캠, IP 카메라를 지원하고 C++ 형태의 커스텀 입력 값을 지원합니다.

출력으로는 배경이미지와 키포인트가 합쳐진 이미지, 키포인트 이미지, JSON, XML, 영상 데이터로 저장할 수 있습니다.

오픈포즈와 관련된 더 많은 자료를 확인하고자 하시면, 아래의 페이지를 방문해 주시기 바랍니다.