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Similar to Deepcheck, 딥러닝 기반의 얼굴인식 출석체크
Similar to Deepcheck, 딥러닝 기반의 얼굴인식 출석체크 (20)
Deepcheck, 딥러닝 기반의 얼굴인식 출석체크
- 1. 딥러닝 기반의 얼굴인식 알고리즘을 활용한 출석체크 어플리케이션 DeepCheck SW Maestro 7th
- 2. DeepCheck SoftWare Maestro 7th SW Maestro 7th Machine Learning/Deep Learning 목차 DeepCheck SW Maestro 2 1. 프로젝트 소개 2. 기술 설명 Face Recognition 2. 기술설명 Face Detection 3. 사업화
- 3. SW Maestro 7th Machine Learning/Deep Learning 1. 프로젝트 소개 DeepCheck SW Maestro 3
- 4. DeepCheck SoftWare Maestro 7th SW Maestro 7th Machine Learning/Deep Learning 문제점
- 5. Jessica Cleo Alan Erin Felix George Hailey Kiara 출석누락 대규모 강의 출석을 했음에도 불구하고 누락되어 출석이 되지 않는 문제 인원이 많은 수업일 경우 일일이 출석을 부를 수 없는 문제 SW Maestro 7th Machine Learning/Deep Learning 문제점 & 솔루션 DeepCheck SW Maestro 5 대리출석 대답만으로 출석을 하게 됨으로써 타인이 대신 출석을 하는 문제 수업지연 이름을 하나하나 부름으로써 수업이 늦게 시작되는 문제
- 7. 7 a 강의 플랫폼으로서 발판 마련 여러 수업을 관리할 수 있는 강의 관리 플랫폼으로서 성장 가능성을 증가 공지사항, 댓글, 출석 확인 기능 등 다양한 기능을 제공하여 수업관리 기능 제공 수업과 관련한 다양한 기능 제공 빠른 출석으로 수업의 효율성 증가 많은 시간을 소비했던 출석을 빠르게 함으로써 수업 시간을 증가시킴 Face-Detection Face-Recognition 얼굴을 감지하고, 인식하는 알고리즘을 개발하여 출석체크에 사용 SW Maestro 7th Machine Learning/Deep Learning 목표 DeepCheck SW Maestro 7
- 8. W1 2W 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Project Hand-Off 2016/11/24 Production Project Approval 9/5/2016 Customer Development Kaggle Coursera(Machine Learning) CS231n(Deep Learning) YOLO VGG Net Python Ruby On Rails Deepcheck Hackathon SWMAP Hackathon 2 Week 5 Week 4 Week 5 Week 5 Week 6 Week 3 Week 8 Week 5 Week 6 Week Wrap up 2 Week 10/1/2016 11/1/2016 SW Maestro 7th Machine Learning/Deep Learning 프로젝트 일정 DeepCheck SW Maestro 9
- 9. SW Maestro 7th Machine Learning/Deep Learning 2. 기술 설명 DeepCheck SW Maestro 10
- 10. 승 승 승 vs이세돌 4승 1패, 2016년 3월 vs판후이 5승 0패, 2015년 10월 vs인공지능 바둑 SW 494승 1패 SW Maestro 7th Machine Learning/Deep Learning 딥러닝 DeepCheck SW Maestro 11
- 11. ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition (ILSVRC) 28.2% 25.8% 16.4% 11.7% 7.3% 6.7% 3.6% error(%) human performance SW Maestro 7th Machine Learning/Deep Learning ILSVRC DeepCheck SW Maestro 12
- 12. SW Maestro 7th Machine Learning/Deep Learning 딥러닝 - DeepMind DeepCheck SW Maestro 13
- 13. Jessica Cleo Alan Erin Felix George Hailey Kiara Face Detection Face Recognition SW Maestro 7th Machine Learning/Deep Learning 딥러닝으로 풀어야 하는 기술적인 과제 DeepCheck SW Maestro 14
- 14. SW Maestro 7th Machine Learning/Deep Learning 2. 기술 설명 - Face Detection DeepCheck SW Maestro 15
- 15. 6 BUSINESS & ENTERTAIMENT 기술설명 얼굴에는 다양한 정보가 담겨 있음 기계 학습을 이용하면 특징들을 통해 얼굴을 찾을 수 있음 SW Maestro 7th Machine Learning/Deep Learning Face Detection
- 16. SW Maestro 7th Machine Learning/Deep Learning 2. 기술 설명 - Face Detection 시연 DeepCheck SW Maestro 17
- 17. Kaipeng Zhang, Zhanpeng Zhang, Zhifeng Li. Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks. IEEE Signal Processing Letters, vol. 23, no. 10, pp. 1499-1503, 2016. Rajeev Ranjan, Vishal M. Patel, Rama Chellappa. HyperFace: A Deep Multi-task Learning Framework for Face Detection, Landmark Localization, Pose Estimation, and Gender Recognition. ArXiv report, 2016. (legend: HyperFace) Huaizu Jiang and Erik Learned-Miller. Face Detection with the Faster R-CNN. ArXiv report, 2016. (legend: Faster RCNN) Yunzhu Li, Benyuan Sun, Tianfu Wu, Yizhou Wang. Face Detection with End-to-End Integration of a ConvNet and a 3D Model. European Conference on Computer Vision (ECCV), 2016. (legend: Conv3D) Jiahui Yu, Yuning Jiang, Zhangyang Wang, Zhimin Cao, Thomas Huang. UnitBox: An Advanced Object Detection Network Arxiv report, 2016. (legend: UnitBox) Shaohua Wan, Zhijun Chen, Tao Zhang, Bo Zhang, Kong-kat Wong Bootstrapping Face Detection with Hard Negative Examples Arxiv report, 2016. (legend: Xiaomi Inc.) MXNet, open source code and models, 2016. (legend: mxnet) WIDER dataset FDDB dataset SW Maestro 7th Machine Learning/Deep Learning Face Detection DeepCheck SW Maestro 18
- 18. 빠른 실행 속도 실시간 인식이 사용할 수 있고, 학습에 걸리는 시간 또한 빠름 확장성 비교적 간단한 구조를 가지고 있어 수정이 용이함. Redmon et al, “You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection”, arXiv 2015 SW Maestro 7th Machine Learning/Deep Learning YOLO(You Only Look Once) 1 DeepCheck SW Maestro 19
- 19. 격자를 세밀하게 조절하여 더 많은 얼굴 찾아내기 SW Maestro 7th Machine Learning/Deep Learning YOLO(You Only Look Once) 2 7X7 11X11 DeepCheck SW Maestro 20
- 20. 이미지를 반전시켜 두번 예측한 뒤 그 결과를 합침 SW Maestro 7th Machine Learning/Deep Learning YOLO(You Only Look Once) 3 DeepCheck SW Maestro 21
- 21. 겹치는 박스를 하나로 합침 SW Maestro 7th Machine Learning/Deep Learning YOLO(You Only Look Once) 4 DeepCheck SW Maestro 22
- 22. SW Maestro 7th Machine Learning/Deep Learning Face Detection 결과 DeepCheck SW Maestro 23
- 23. SW Maestro 7th Machine Learning/Deep Learning Face Detection 결과 DeepCheck SW Maestro 24
- 24. SW Maestro 7th Machine Learning/Deep Learning 2. 기술 설명 - Face Recognition DeepCheck SW Maestro 25
- 25. 6 BUSINESS & ENTERTAIMENT 기술설명 ? ? ? ? ? SW Maestro 7th Machine Learning/Deep Learning Face Recognition?
- 26. 6 BUSINESS & ENTERTAIMENT 기술설명 Ally Tom Sophia Jimmy Rooney SW Maestro 7th Machine Learning/Deep Learning Face Recognition?
- 27. SW Maestro 7th Machine Learning/Deep Learning Image Recognition 50 55 60 65 70 75 80 Top-1accuracy[%] ImageNet Challenge Category: Image Recognition VGGNet VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION(2015), https://goo.gl/s9RxJk AlexNet ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks(2013), https://goo.gl/43DShn GoogleLeNet & Inception Going Deeper with Convolutions(2014), https://goo.gl/ASrDqV ResNet Deep Residual Learning for Image Recognition(2015), https://goo.gl/JWO6JW DeepCheck SW Maestro 28
- 28. 7.1% 7.9% VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION(ICLR 2015) SW Maestro 7th Machine Learning/Deep Learning VGG Net DeepCheck SW Maestro 29
- 29. ensemble VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION(ICLR 2015) SW Maestro 7th Machine Learning/Deep Learning VGG Net DeepCheck SW Maestro 30
- 30. 높은 성능 Image Recognition에서 높은 성능을 자랑하는 VGG를 기반으로 한 모델 단일 모델 소프트웨어 마에스트로에서 제공하는 하드웨어 제약상 앙상블이 시간적으로 불가능하기 때문에 단일 모델은 필수!검증된 모델 다양한 얼굴 데이터셋을 바탕으로 테스트한 결과 높은 정확도를 보장 Deep Face Recognition, Omkar M. Parkhi, Andrea Vedaldi, Andrew Zisserman BMVC 2015 SW Maestro 7th Machine Learning/Deep Learning VGG Face DeepCheck SW Maestro 31
- 31. SW Maestro 7th Machine Learning/Deep Learning VGG Face - Data Augmentation Original Flip Rotate & Shift & Color Shift DeepCheck SW Maestro 32
- 32. SW Maestro 7th Machine Learning/Deep Learning VGG Face - Hungarian Method DeepCheck SW Maestro 33
- 33. SW Maestro 7th Machine Learning/Deep Learning Face Recognition 결과 DeepCheck SW Maestro 34
- 34. SW Maestro 7th Machine Learning/Deep Learning 2. 기술 설명 - 서비스 적용 기술 DeepCheck SW Maestro 35
- 35. SW Maestro 7th Machine Learning/Deep Learning WorkFlow 웹모바일 딥러닝 HW SW 회원가입, 숏링크 등 Face Detection, Face Recognition DeepCheck SW Maestro 36
- 36. 앱 설치과정 간소화 별도의 설치 과정 없이 클릭 한 번으로 설치 가능 앱의 버전 관리 배포를 여러번 반복하더라도 버전 관리가 가능 앱스토어와 동일한 환경에서 테스트 동일한 환경이기 때문에 테스트 이후에 바로 배포 가능 릴리즈 간소화 테스트하는 버전으로 바로 배포 가능 SW Maestro 7th Machine Learning/Deep Learning Test Flight DeepCheck SW Maestro 37
- 37. 테스트 리스트 밤샘 테스팅 SW Maestro 7th Machine Learning/Deep Learning 테스트 DeepCheck SW Maestro 38
- 38. SW Maestro 7th Machine Learning/Deep Learning 3. 사업화 DeepCheck SW Maestro 39
- 39. 앱으로 과제를 제출하여 과제 확인 가능 과제 제출 위키스타일로 Q&A를 만들어 답변을 찾기 쉬움 질의 응답 온라인 상에서 학생들의 의견을 주고받을 수 있음 토의 수업에 사용됐던 강의 노트들을 공유 가능 강의 노트 공지사항을 올려 모든 학생들이 확인할 수 있음 공지 사항 SW Maestro 7th Machine Learning/Deep Learning 벤치마크 DeepCheck SW Maestro 40
- 40. 40 $6M$1M$15M $2M $1M$3M SW Maestro 7th Machine Learning/Deep Learning 펀딩 상황 국내 스타트업과 펀딩 상황 비교 DeepCheck SW Maestro 40 41
- 41. Stanford University MIT University Harvard University University of Texas at Dallas Caltech Columbia University Illinois Institute of Technology University of Washington 이외 1,500개의 대학 SW Maestro 7th Machine Learning/Deep Learning PIAZZA를 사용하는 학교 DeepCheck SW Maestro 42
- 42. Basic Regular Professional Ultimate 학생 수 10 20 30 unlimited 이미지 용량 1 GB 5 GB 10 GB unlimited 질의 응답 기능 과제 제출 기능 지원 여부 Free ₩9,900 ₩19,900 ₩29,900 SW Maestro 7th Machine Learning/Deep Learning 수익 모델 DeepCheck SW Maestro 43
- 43. DeepCheck SoftWare Maestro 7th 20명 이하 21~30명 31~40명 41~50명 51~60명 61~80명 81~100명 101~200 명 201명 이 상 전문대학 69,465 88,283 80,983 26,760 4,739 1,729 700 302 118 대학 260,502 132,134 104,345 66,098 38,469 30,792 9,486 8,792 2,509 총계 329,967 220,417 185,328 92,858 43,208 32,521 10,186 9,094 2,627 일반대학 교육대학 산업대학 기술대학 방송통신 각종학교 원격대학 사이버대학 사내대학 여 848,423 10,892 10,616 29 143,739 2,099 546 65,298 133 계 2,113,293 15,967 44,679 103 214,347 3,489 1,080 111,924 308 전문대학 기술대학 각종학교 원격대학 사이버대학 사내대학 전공대학 기능대학 여 290,941 1 5 1,556 3,516 54 6,839 2,132 계 720,466 19 9 2,195 5,604 474 11,763 28,873 대학과정 학생 수 [교육통계연보(한국교육개발원), 2015] 전문대학과정 학생 수 [교육통계연보(한국교육개발원), 2015] 학생 규모별 강좌 수 [공시정보(대학알리미), 2016] SW Maestro 7th Machine Learning/Deep Learning 시장 규모 DeepCheck SW Maestro 44
- 44. DeepCheck SoftWare Maestro 7th 제품명 Deepcheck CampusNote Classup Timespread 회사명 Deepcheck 농협 PLOKia J CONNECT 수익구조 Freemium free free free 자동 출석체크 출결관리 고객 유입 방식 숏링크 앱스토어 앱스토어 앱스토어 SW Maestro 7th Machine Learning/Deep Learning 경쟁사 DeepCheck SW Maestro 45
- 45. 서비스 대상 지역 확장 다국어를 지원하여 국내 뿐만 아닌 해외로 지역 확장 대용량 서버 확보 대량의 트래픽을 견딜 수 있는 서버 증설 어플리케이션 기능 추가 실시간 Q&A 형식의 질의응답 시스템, 시간표 기능 추가 등 알고리즘의 인식률 개선 인식률을 개선하여 더 많은 강의에서 사용할 수 있도록 개선 국내 주요 대학 적용 주요 학교에서 시범적용하여 국내로 확장 SW Maestro 7th Machine Learning/Deep Learning 향후 전략 및 계획 DeepCheck SW Maestro 46
- 46. SW Maestro 7th Machine Learning/Deep Learning 전문가 리뷰
- 47. DeepCheck SoftWare Maestro 7th 감사합니다 SW Maestro 7th DeepCheck SW Maestro