lheun99/EasyPeasy_LemonSqueezy_AI

EasyPeasy LemonSqueezy_AI

🖥 프로젝트 소개

• 프로젝트명 : EasyPeasy_LemonSqueezy 인공지능 통합 시스템
• 설명 : 'EasyPeasy_LemonSqueezy' 이라는 의미에 맞게 아주 쉽게 접근 할 수 있도록 최신 AI 기술을 접목한 기술 공유 사이트_edu
• 개발기간
• 타겟층 : -
• 기획배경 : AI 와 Springboot 프레임워크 환경의 웹사이트를 활용하여
• 기획목적 : 사용자에게 웹캠 비디오 스트림과 인식된 얼굴을 표시하기 위해 웹 인터페이스를 개발
• 개발단계 별 구분
  • 1차 : 기본 CRUD 기능(등록,조회,수정,삭제 / AI 기능 등) - 진행중...
  • 2차 : 회원 별 권환 분리 - 진행중...

💡 개발환경 및 기술 세부스택

• 개발환경(운영체제): windows 11
• 개발도구(IDE): IntelliJ IDEA
• 언어 : Web part 프론트: HTML5 + Thymeleaf, CSS, JavaScript(jquery), bootstrap + ajax통신 백엔드: JAVA 인공지능 part : python ,cuda, tensorflow, cudnn , OpenCV
• 프레임워크 : Spring Boot
• DBMS 툴 : DBeaer
• DB: Mysql
• 형상관리: Github , Notion(https://www.notion.so/b4314a5bf5c947c581023877112bb89f?v=dab095626874494d8efd957b7d7c6a86&pvs=4)
• 빌드 도구: Gradle - Groovy
• Packaging: Jar
• JAVA : 17
• spring boot: 3.23

📌 기능 설명

얼굴인식 기능

웹 캠을 통해 얼굴 인식 기능을 추가하는 것은 몇 가지 단계로 구성될 수 있습니다. 아래는 주요 단계입니다:

1. OpenCV 설치: 웹캠을 사용하여 얼굴을 인식하기 위해서는 OpenCV 라이브러리를 사용해야 합니다. 따라서 먼저 프로젝트에 OpenCV를 설치하고 구성해야 합니다.
2. 웹 캠 접근: Java에서 웹캠에 액세스하기 위해 OpenCV를 사용하여 웹캠을 열고 비디오 스트림을 읽어야 합니다. OpenCV는 웹캠에 액세스하기 위한 간단한 인터페이스를 제공합니다.
3. 얼굴 감지 및 추적: OpenCV를 사용하여 웹캠 비디오 스트림에서 얼굴을 감지하고 추적하는 코드를 작성해야 합니다. OpenCV에는 얼굴을 감지하는 여러 가지 기술과 알고리즘이 내장되어 있습니다.
4. 얼굴 인식: 웹캠에서 감지된 얼굴을 인식하기 위해 얼굴 인식 알고리즘을 구현해야 합니다. OpenCV는 기본적인 얼굴 인식 알고리즘을 제공하며, 필요에 따라 추가적인 훈련된 모델을 사용할 수도 있습니다.
5. 웹 인터페이스: 사용자에게 웹캠 비디오 스트림과 인식된 얼굴을 표시하기 위해 웹 인터페이스를 개발해야 합니다. Spring Boot의 경우 웹 페이지를 구성하고 웹캠 비디오를 표시하는 데 Thymeleaf나 Vue.js 등의 프레임워크를 사용할 수 있습니다.
6. 통합 및 테스트: 얼굴 감지 및 인식 코드를 Spring Boot 프로젝트에 통합하고, 웹 인터페이스와 함께 동작하도록 구성합니다. 이후 코드를 테스트하여 웹캠을 통한 얼굴 인식이 제대로 작동하는지 확인합니다.

**위 이미지는 컴퓨터가 우리의 얼굴을 인식하는 단계입니다.** 컴퓨터 비전에서 얼굴 인식은 이와 같은 방식을 기반으로 컴퓨터가 이미지에서 객체를 검출하고 고유 패턴을 추출하게 됩니다. 자세하게 과정을 이해하고 싶으시면 [아래 사이트](https://www.cubox.ai/board/blog/board_view.php?&page=1&num=121)를 참고해보시면 도움이 되실 것 같습니다.