텐서플로우 개체 감지 API를 사용하여 수화 동작 인식

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텐서플로우 개체 감지 API를 사용하여 수화 동작 인식

표지

소개
텐서플로우 개체 감지 API를 이용한 이미지 수집
- 웹캠을 이용한 이미지 수집
- 다양한 수화 동작 이미지 수집
이미지 레이블링
AI 모델 훈련
- 훈련 데이터 설정
- AI 모델 훈련
결과 확인 및 테스트
- 실시간 동작 인식 테스트
- 이중 손 모델 테스트
결론
FAQ

사용자 수화 동작 인식하기: 텐서플로우 개체 감지 API 활용

수학이야, 우리는 말을 텍스트로 변환하거나, 텍스트를 음성으로 변환하는 등 인공지능에 관련된 많은 기술을 가지고 있지만, 수화를 텍스트로 변환해주는 기술은 왜 없는 걸까? 수화를 사용하는 사람들을 도와줄 수 있는 텍스트로의 변환 기술이 있다면 얼마나 멋진 일이 될까? 이번 비디오에서는 이 질문에 답해보고자 한다.

1. 소개

우리는 텐서플로우의 개체 감지 API를 활용하여 수화 동작을 인식하는 기술을 개발해볼 것이다. 개체 감지 API는 웹캠을 통해 이미지를 수집하고, 레이블링하여 AI 모델을 훈련시킬 수 있는 강력한 도구이다. 이를 이용하여 수화 동작을 인식하고, 결과를 실시간으로 확인해볼 것이다.

2. 텐서플로우 개체 감지 API를 이용한 이미지 수집

이미지 수집은 데이터 과학 및 AI 프로젝트의 핵심이다. 웹캠을 활용하여 수화 동작에 대한 다양한 이미지를 수집해야 한다. 수화 동작을 한 번씩 수행하면서 웹캠이 이미지를 수집하도록 한다.

3. 이미지 레이블링

훈련에 필요한 데이터를 수집했다면, 이미지 레이블링 작업을 수행해야 한다. 이 작업은 AI 모델에게 이미지에서 수화 동작이 나타나는 위치를 알려주는 것이다. 이미지 상에서 수화 동작 주변에 상자를 그리는 작업을 통해 레이블링을 진행한다.

4. AI 모델 훈련

이제 데이터 수집과 레이블링 작업이 완료되었다면, AI 모델을 훈련시킬 차례이다. 훈련에 필요한 경로와 레이블을 설정한 다음, 명령 줄에 훈련 관련 코드를 입력하여 AI 모델을 훈련시킨다.

5. 결과 확인 및 테스트

훈련이 완료되었다면, 훈련된 AI 모델을 로드하여 테스트해볼 수 있다. 웹캠에서 받아오는 실시간 이미지를 모델에 입력하면, 동작이 얼마나 정확하게 인식되는지 확인할 수 있다. 이를 통해 수화 동작의 실시간 인식이 가능하다.

6. 결론

이번 비디오에서는 텐서플로우 개체 감지 API를 활용하여 수화 동작을 인식하는 방법에 대해 알아보았다. AI 기술의 발전으로 많은 사람들을 도울 수 있는 가능성이 열리게 되었다. 수화 동작 인식 기술을 통해 수화를 사용하는 사람들의 삶에 긍정적인 영향을 미칠 수 있을 것이다.