실시간영상처리 썸네일형 리스트형 Python으로 영상 기반 감정 인식(Emotion Recognition) – 미디어/마케팅 응용 1. 감정 인식 프로젝트는 정확도보다 “쓸 수 있느냐”에서 성패가 갈렸다영상 기반 감정 인식을 처음 도입했을 때 목표는 명확했다. 시청자의 감정을 정확히 분류하는 것이었다. 그러나 실제 미디어 환경에서는 감정 분류 정확도가 높아도, 마케팅 의사결정에 연결되지 않으면 의미가 없었다. 결국 문제는 모델이 아니라, 결과를 어떻게 해석하고 사용할 것인가였다.2. 미디어 영상에서 얼굴은 생각보다 잘 보이지 않았다광고나 콘텐츠를 시청하는 사용자는 정면을 응시하지 않는다. 고개를 돌리거나, 화면에서 멀어지거나, 조명이 바뀐다. 이로 인해 얼굴 검출률 자체가 크게 흔들렸다. 감정 인식 이전에 얼굴이 안정적으로 들어오는 구간만 선별하는 로직이 필수라는 사실을 뒤늦게 깨달았다.3. 감정은 프레임 단위로 존재하지 않았다초기.. 더보기 Python으로 AR 기반 상품 시각화(Augmented Reality Product Visualization) Python으로 AR 기반 상품 시각화(Augmented Reality Product Visualization)1. AR 상품 시각화는 ‘화려한 데모’가 아니라 ‘현장 오차 관리’에서 갈린다AR 기반 상품 시각화 프로젝트를 처음 시작했을 때 가장 크게 착각한 점은, 3D 모델을 띄우는 것 자체가 핵심일 것이라는 믿음이었다. 실제 현장에서는 렌더링 품질보다 카메라 입력의 불안정성, 사용자 환경 차이, 조명 편차가 결과 품질을 지배했다. AR은 시각 기술이 아니라, 환경 적응 기술에 더 가까웠다.2. 데스크톱과 모바일 AR에서 가장 큰 차이는 연산 성능이 아니었다모바일 환경으로 옮기는 순간 문제가 발생했다. 연산량보다 더 치명적인 것은 카메라 위치의 비일관성이었다. 사용자는 화면 중앙에 상품을 놓지 않았고,.. 더보기 Python으로 드론/로봇 영상에서 실시간 지형 분석(Terrain Analysis) 1. 드론·로봇 지형 분석에서 가장 먼저 깨진 가정은 ‘영상이 안정적일 것’이라는 생각이었다지형 분석을 처음 설계할 때는 카메라가 수평을 유지하고, 프레임 간 변화도 완만할 것이라 가정했다. 그러나 실제 드론 영상은 진동, 롤·피치 변화, 고도 변화가 동시에 발생한다. 이로 인해 정지 이미지 기반 지형 분석 로직은 실시간 환경에서 즉시 붕괴되었다. 결국 문제는 지형 인식이 아니라, 입력 영상의 불안정성을 어떻게 흡수하느냐였다.2. 실시간 지형 분석의 핵심은 ‘정확도’보다 ‘지속성’이었다처음에는 한 프레임에서 최대한 많은 지형 정보를 뽑아내려 했다. 하지만 프레임마다 결과가 요동치면서 상위 제어 로직이 오히려 혼란을 겪었다. 이후 접근 방식은 바뀌었다. 프레임 단위 정확도보다, 연속 프레임에서 해석 가능한.. 더보기 이전 1 다음
