이미지 인식 속 수학

- 목차 -

1. 인공지능이란?  ---------------------------------------------- 2

2. AI가 보는 세상의 가장 작은 단위, 픽셀   ------------------- 2

3. 윤곽선 검출   ------------------------------------------------ 3

4. 손떨림 방지 기술  ------------------------------------------ 4

5. 이미지 인식   ------------------------------------------------ 4   6. 맺음말   ------------------------------------------------------ 6

1. 인공지능이란?

인공지능은 인간의 학습능력과 추론능력, 지각능력, 자연언어의 이해능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술이다. 인공지능 로봇 페퍼는 사람의 표정과 목소리를 인식해, 사람의 감정을 분석한다. 이 분석을 통해 사람의 38가지 감정을 인식하고, 상황에 맞는 의사소통을 한다. 소피아 같은 경우엔 인간과 대화가 가능한 인공지능 로봇이다. 62가지 감정을 얼굴로 표현 할 수 있고, 인간과 흡수한 외모에 비교적 능숙한 대화 기술을 지녔다. 이런 인공지능을 이용한 이미지 인식은 방대한 데이터를 학습해 사람의 눈을 모방한다. 단순히 보는 것뿐만 아니라 사람처럼 물체와 사람을 식별하고, 3차원 구조를 추측, 객체 간의 관계, 사람의 감정, 사람의 행동과 의도를 이해하게 하는 것을 목표로 한다.

일본의 유명 안경점 JINS는 스마트폰 앱과 인공지능을 활용하여 고객이 자신의 얼굴을 촬영하면 가장 잘 어울리는 안경을 추천해준다.

미국의 Aura Vision labs은 매장에 이미 설치된 CCTV와 딥러닝으로 학습된 인공지능을 통해 매장 고객의 나이, 성별, 동선, 각종 스타일 등을 분석한다.

아마존의 무인매장 Amazon Go는 고객이 매장에 들어서는 순간, 해당 고객의 동선을 촬영하고 전용 애플리케이션을 통해 고객 정보를 확인한 후 동선을 파악한다.

2. AI가 보는 세상의 가장 작은 단위, 픽셀

픽셀이란 이미지를 이루는 가장 작은 단위이다. 각 픽셀에는 점 하나에 해당하는 색의 정보를 담고 있는데, 같은 크기의 이미지에서 픽셀 수가 많을수록 해상도가 높고 화질이 좋다.  그레이 스케일에서는 밝기에 따라 0~255로 기억한다. 이 수치는 0에 가까울수록 까맣고, 255에 가까울수록 하얗다. 아래 사진들은 직접 체험한 사진이다.

3. 윤곽선 검출

얼굴 인식 기술의 알고리즘 중 하나로 윤곽선 검출 기술이 있다. 이 기술은 데이터양을 크게 감소시킬 뿐만 아니라, 이미지의 중요한 특성을 보존하며 관계없는 정보들을 분류해, 빠른 컴퓨터 연산을 가능하게 한다. 윤곽선 검출은 다른 명암을 지닌 두 영역 사이의 경계를 찾는 방법으로, 이미지의 명암이 변하는 부분을 윤곽선으로 검출한다.

[eqn: f(x,y)`:`흑백`이미지의`픽셀`밝기]

[eqn: NABLA f=[ {df} over {dx} , {df} over {dy} ]`:`흑백`이미지의`밝기`정도]

경도함수는 한 픽셀에서 가장 급격하게 밝기가 변화하는 방향을 의미하고, 경도의 크기는 변화의 정도를 나타낸다. 픽셀마다 경도함수를 계산하고, 그 크기가 일정한 임계값 이상의 픽셀을 윤곽선에 포함하는 것을 캐니 윤곽선 검출이라 한다.

이를 토대로 우리는 픽셀간의 밝기 변화를 계산하여 윤곽선을 찾을 수 있다.

1. 컬러 사진을 흑백 사진으로 바꾼다.

2. 사진을 픽셀로 나누고, 밝기에 따른 픽셀 값을 구한다.

3. 각 픽셀을 기준으로 상·하 픽셀 값의 차이, 좌·우 픽셀 값의 차이를 구하고 더한다.

ex)

142	138	133
162	161	160
162	253	255

|138-253|+|162-160| = 117

4. 3에서 구한 값 중 임계값(90)보다 큰 값을 모아 윤곽선을 검출한다.

아래 사진은 직접 체험한 사진이다.

캐니 윤곽선 검출 프로그램은 미분을 이용하여 사진 속에서 윤곽선을 검출하는 프로그램이다. 색상과 명암 등 윤곽선을 제외한 요소를 제거함으로써 마치 연필로 스케치한 모습으로 바꾼다. 윤곽선 검출을 통해 복잡한 영상 속에서 명암차이가 생기는 부분을 검출하면 물체의 위치, 모양, 크기, 표면의 무늬 등 다양한 정보를 알 수 있다. 이 방법은 영상 속에서 핵심을 찾는 것과 같은 역할을 하기에 영상처리, X-선 촬영 등 다양한 분야에 쓰인다.

4. 손 떨림 방지 기술

사진을 촬영할 때 손이 흔들리는 경우가 있다. 손이 흔들리면 촬영한 사진이 흐릿하게 보이거나 동영상의 화면이 흔들리게 된다. 이러한 손 떨림을 보정하기 위해 최첨단 카메라는 흔들림을 보정하는 기술인 OIS(optical Image stabilization)를 사용한다. 이 기술은 기울기를 측정할 수 있는 센서를 이용하며, 흔들림을 보정할 수 있는 방향으로 렌즈를 움직이거나 센서를 움직여 흔들림을 보정한다. 흔들림을 보정하는 또 다른 기술로 프레임을 이용하는 방법이 있다. 움직이는 이미지의 각 프레임을 이전 프레임과 비교해 얼마나 이동했는지 파악하고, 움직임과 반대 방향으로 이미지를 움직여 흔들림을 보정한다.

5. 이미지 인식

객체 탐지란 이미지나 영상에서 사람, 동물, 차량 등 의미있는 객체의 종류와 그 위치를 정확하게 찾기 위한 기술이다. 객체를 탐지하는 데 있어서 먼저 관심 영역을 인식해야 한다. 객체를 탐지하고 추적하는 과정은 크게 3가지로 나뉜다.

영상 속 객체 추적 과정

1. 객체 탐지 : 사진 혹은 동영상에서 특정한 객체를 찾는 과정

1) 두 개의 연속되는 이미지 사이의 차이를 확인해 움직이는 객체가 존재한다고 판단

2) 영상에서 움직임 방향을 탐색

3) 현재 이미지와 움직이는 객체를 탐지하기 위한 배경 이미지의 차이를 탐색하여

객체 탐지

2. 객체 분류 : 탐지된 객체는 다음과 같은 방법으로 분류된다.

1) 생김새에 따른 분류

2) 움직임에 따른 분류

3) 색에 따른 분류

4) 텍스처에 따른 분류

3. 객체 추적 : 주변 환경에서 일어나는 이미지의 움직임을 추적한다.

딥 페이스는 얼굴인식 알고리즘으로 페이스북에 올라온 사진만으로도 어떤 사용자인지 찾아내는 기술이다. 페이스북은 정확한 얼굴 분석을 위해 동물의 중추신경계를 모방해 만든 신경망 분석을 활용했다. 이 기술은 2D 이미지 상의 얼굴을 입체로 유추하여 다른 각도에서의 얼굴도 인식이 가능하다.

이미지 인식 인공지능 ‘퍼슨 디텍션’은 딥러닝으로 학습된 인공지능 프로그램이다. 동물, 음식, 가구 등 총 11개의 범주 안에 총 80종류로 인식되는 영역으로 묶어 어떤 물체인지 비교하여 가장 높은 확률을 갖는 물체로 인식한다.

한경비즈니스, [AI 이야기]인간을 넘어선 이미지 인식 기술…객체 탐지에서 분류, 영역 분할까지 자유자재, 김민주

6. 맺음말

AI에 관심이 많아서 이 활동을 선택했었는데, 선택하길 잘한 것 같다. 이미지 인식이 어떤 원리로 되는 지 생각해본 적이 없었는데, 수학 한마당을 통해서 알게 되었다. 픽셀아트, 펄슨 디텍션 등 여러 체험을 해보았고, 이를 통해서 이미지 인식을 더 쉽게 이해할 수 있었다.

중간에 인공지능의 획기적인 도약이 어떻게 가능했을지 얘기하면서 CPU와 GPU의 차이점 얘기가 나오는데, 나의 관심 분야여서 그런지 이 부분이 가장 흥미롭고 인상 깊었다. CPU같은 경우엔 직렬컴퓨팅으로 순차적으로 컴퓨터 연산을 하는 반면, GPU는 병렬컴퓨팅으로 연산단계가 짧아지고 결과 출력까지의 시간을 단축시킬 수 있다. 하지만 GPU보다 더 인공지능에 적합한 반도체가 있다. 이 책에 언급되어 있진 않지만, 이 부분을 보고 난 NPU가 생각났다. 신경망 처리장치인데, 이는 GPU보다 훨씬 더 연산이 빠르다. 독서 시간에 발표했던 부분인데 수학 한마당에 나와서 반가웠고, 평상시에 수학이 AI나 다른 기계에 어떻게 쓰일지 항상 궁금했는데 이번 기회에 알게 되어서 유익하였다.