C++이용한 얼굴인식

본문내용

했지만 마지막 최종 심사에서는 완성할 수 있을 정도까지 했다. 거의 다 한 것이다. 어제 한가위를 앞둔 마지막 모임에서 거의 완성한 우리의 졸업 작품을 보고 서로 축하를 하면서 과자 파티도 하였다.
내가 맡았던 CAM영상 읽어오는 작업과 전체 Dialog와 프로그램 기틀을 만드는 작업에서 CAM영상의 Vector를 읽어오는 작업이 가장 기억에 남는다. 여러 교수님들을 찾아뵈면서 대학원생 형들을 소개받고 그 형들이 소개해준 형을 또 찾아뵙고 하는 과정에서 꾸지람도 듣고 격려도 받으면서 힘들게 활로를 찾고자 했을 때가 가장 힘들었다. 그러다가 쉬는 시간에 불현듯 떠올라서 해본 것이 완벽하게 작동했을때 정말 무한한 기쁨을 느꼈던 것 같다.
지금에서 생각해보면 정말 배운 것이 많은 것 같다. 사람이 궁지에 몰리면 못할게 없다고 하지 않던가. 내가 꼭 그런 상황이었던 것 같다. 최종 심사는 다가오고 졸업작품은 미완성이었기 때문에 눈에 불을 켜고 했다. 이번 졸업 작품은 나에게 MFC프로그래밍에 대해서 알게 해주었고 내가 영상처리 수업시간에 배웠던 지식들을 프로그래밍 화 해봤던 좋은 기회였다고 생각한다.
6.2 이은경
졸업 작품의 막바지에 접어들면서 생각해보면, 처음부터 마지막까지 아쉬움이 남자 않는 것이 없다. 전 년도 상당수의 졸작 탈락생들의 얘기를 들으며, 처음부터 부담스럽게 시작한 것은 틀림없다. 하지만 나는 떨어지지 않을 거란 뜻 모를 자신감이 존재하곤 했다. 그런 자신감은 어디서부터 나온 건지.
작년 이맘때로 돌아갈 수 있다면, 주제부터 잘 정할 것 같다. 그냥 무언가 할지 고민하다 할만 할 것 같은 것을 고르는 것이 아니라 내가 원래 좋아하던 분야의 주제를 선택할텐데. 솔직히 말하자면 난 프로그래밍을 잘하는 편이 아니다. 원래 그 분야를 좋아한 것도 아니고, 어쩌면 못 한다는 편이 더 맞는 말이다. ‘C'언어도 대학 1학년 때 처음 접해본 것이었고, Matlab이나 다른 언어들 또한 전전컴을 온 덕분에 접할 수 있게 되었다. 비주얼 C++에 대한 얘기는 졸작을 하면서 듣게 된 것이었다. 맨 처음 조원들 사이에 ’얼굴 인식‘을 하자라는 이야기가 오가고 있을 때, 그것을 무엇으로 구현 할 것인가는 너무 쉽게 정해졌다. 조원들 중 VC++을 할 줄 아는 이들은 아무도 없었다. 하지만 너무 쉽게 VC++을 이용하자는 말이 오갔다. 왠지 그렇게 해야 할 것만 같았다. 그것이 우리 조의 첫 번째 실수였을까?
학기 중이나 방학 중, 프로그래밍 공부를 하면서 자신감이 쌓이기는커녕 정작 우리가 할 수 있을까 하는 생각만 커져갔다. 시간은 점점 촉박해지고, 공부를 하면 할수록 우리가 잘 모른다는 사실은 점점 더 자명해졌다. 그래서 그냥 모르는 것은 모르는 대로 직접 하면서 공부하면서 하자라는 맘으로 본격적인 코딩에 들어갔다. 그나마 내가 맡은 부분은 영상처리 수업을 통해 익숙해진 부분이었다. 논문이나 자료들을 읽어가면서 어떤 방법으로 얼굴을 검출해내는지 읽어가면서 개념적인 이해는 쉽게 할 수 있었다. 하지만 실제적으로 코딩을 하는 것은 약간 별개의 문제였다. 인터넷에서 돌고 있는 소스는 우리가 생각했던 것 이상으로 어려웠다. 우리가 필요로 하지 않는 과정들도 많았고, 도대체 무슨 이유 때문에 쓰는지 모르는 과정도 많았다. 처음엔 소스들을 연구해가며 변환해 쓰려고 했는데, 맘처럼 쉽게 되지 않아서 그냥 처음부터 우리가 다 해버리기로 했다. 지금 자신 있게 말할 수 있는 건 우리는 모든 소스를 다 이해하고 있으며, 우리 힘으로 짰다는 것이다. 시중에 돌고 있는 소스는 우리 것과 같은 것이 없을 것임을 당당히 말할 수 있다. 우리와 같은 소스가 인터넷 상에 돌기엔 너무 민망한 아니 허접한 점이 많다.
지금까지 내가 어떤 일을 수행함에 있어서 이번 졸작만큼 오랜 기간 지속적으로 고민했던 적은 없는 것 같다. 이런 기회를 갖게 된 것은 내 자신을 한 차원 향상시킬 수 있는 좋은 기회였다 생각한다. 마지막 결과까지 정말 좋았으면 한다.
6.3 강신우
얼굴 인식 시스템을 졸업작품으로 수행하면서 전체적으로 어려움을 겪은 이유는 학부과정에서 이런 규모의 프로그램을 다루어보지 않았고 또 실제로 이러한 코딩작업을 해본 경험이 많지 않았기 때문인 것 같다.
구체적으로 어려웠던 점은 사람의 얼굴을 인식할 때 제각각 다른 많은 사람들의 얼굴을 세세하게 구별할 수 있을 정도의 민감도를 가진 프로그램을 만든다는 것 자체가 생각보다 훨씬 어려웠었다. 그래서 3명의 조원들만이라도 인식할 수 있는 수준만이라도 달성할 수 있도록 목표를 수정했었다. 다음으로 어려웠던 점은 화면에서 얼굴의 위치를 잡아내는 문제였다. 캠에 얼굴을 인식시키려고 했을 때 사람마다 제각각 얼굴의 위치가 다르다면 당연이 눈과 코, 입의 위치도 화면상에서 달라지게
된다. 그럴 경우에는 얼굴을 인식할 때마다 얼굴의 위치가 달라지므로 프로그램을 하기가 난감해진다. 이런 문제를 해결하기 위해서 두 점을 찍어서 그 두 점에 맞게 눈의 위치를 맞추어서 얼굴을 인식할 수 있도록 하는 방법을 생각해내었다. 이럴 경우 얼굴의 위치가 거의 고정된다고 볼 수 있으므로 프로그램을 생각하기가 한결 수월해졌다.
몇 번의 시행착오도 있었는데 대표적인 것이 얼굴의 앞면을 인식하는 것을 목표로 세웠다가 얼굴의 옆면을 인식하는 것으로 목표를 수정했던 것이었다. 우리의 생각은 얼굴의 앞면보다는 옆면을 인식하는 것이 좀더 단순할 것 같아서 시도해 보았지만 옆면에서는 포인트가 되는 점을 뽑아내는 문제가 쉽지 않았고 그 점들을 찾아낸다고 해도 만약 얼굴의 옆면의 각도가 달라진다면 또 그 포인트들을 잡는 것이 어려워지는 문제가 생겼다. 그래서 옆면을 포기하고 원래대로 얼굴의 정면을 인식하는 쪽으로 방향을 다시 잡았다.
다음으로는 캠으로 받아들인 이미지가 이미 프로그램에 저장되어있는 이미지의 정보와 일치하는지를 판단하기 위한 프로그램을 짜는 과정도 어려웠다. 각 픽셀이 가지고 있는 RGB 정보를 비교해야하는데 그 일이 생각만큼 쉬운 것이 아니었다. 사람의 머릿속으로 생각한 알고리즘을 컴퓨터가 인식하고 동작할 수 있게 코딩하는 작업이 생각보다 어렵다는 것을 느낄 수 있었다.

키워드

얼굴인식,   인식,   c,   ++,   MFC