273 얼굴인식_로봇
얼굴 검출, 임베딩 비교, 사용자 식별, 접근 권한 판단을 로봇 안내·출석·개인화 반응과 연결하는 과정이다.
0. 교육을 하는 이유와 궁극적인 목표
학습자가 얼굴인식 기술을 윤리와 개인정보 보호 기준 안에서 다루며 등록된 사용자를 인식해 맞춤형 안내와 안전한 권한 반응을 수행하게 하는 것이다.
참고한 유료형 교육 흐름
- 민간 AI·로보틱스 부트캠프처럼 데이터 수집, 코드 구현, 시뮬레이션 검증, 실제 장치 연동을 포트폴리오로 누적하는 흐름
- 미국·영국 전문 로보틱스 아카데미처럼 Python, ROS 2, OpenCV, Gazebo, Unity, Isaac Sim 기반 데모 중심으로 운영하는 흐름
- 유럽 산업 로봇 교육처럼 카메라·센서 캘리브레이션, 안전구역, 오류 로그, 성능지표, 재현 테스트를 필수 절차로 포함하는 흐름
- 유료 AI 로봇 과정처럼 객체인식, 음성·대화 인터페이스, 강화학습, 디지털트윈을 로봇 행동 시스템으로 통합하는 흐름
입문 · 1일
얼굴인식 로봇 핵심 구조와 개발 환경 구축
얼굴인식 로봇 실전 프로젝트 1단계
| 구분 | 세부 내용 | 실천·실습 방법 |
|---|---|---|
| 목표 1 | 얼굴 검출과 랜드마크 이해 | MediaPipe 또는 OpenCV DNN으로 얼굴 위치와 주요 랜드마크를 검출한다. 마스크, 안경, 측면 얼굴 등 실패 조건을 테스트하고 사용 가능한 촬영 기준을 정한다. |
| 목표 2 | 사용자 등록과 임베딩 비교 | 동의 기반 얼굴 이미지를 등록하고 임베딩 벡터를 로컬 SQLite DB에 저장한다. 거리 임계값을 바꾸며 동일인 수락과 타인 거절의 균형을 실험한다. |
| 목표 3 | 개인정보 보호형 데모 운영 | 원본 이미지를 저장하지 않는 임베딩 기반 모드와 삭제 기능을 구현한다. 동의 절차, 데이터 삭제 절차, 오인식 대응 절차를 포함한 운영문서를 작성한다. |
| 사용 플랫폼 | Python, OpenCV, MediaPipe, face_recognition, DeepFace, SQLite, ROS 2, Streamlit |
|---|---|
| 강사 스펙 | 컴퓨터비전 얼굴처리, 개인정보 보호 교육, 로컬 DB 설계, ROS 서비스 연동, 사용자 인터페이스 설계 경험 5년 이상 |
| 수업대상 | 고등·대학 AI로봇 과정, 전시 안내 로봇 프로젝트팀, 강사 양성과정 |
| 소요시간 | 총 28시간 |
| 준비물 | 웹캠, 얼굴 등록 동의서 양식, 로컬 DB PC, 조명, 안내 로봇 모형 또는 시뮬레이터 |
| 산출물 | 얼굴인식 로봇 핵심 구조와 개발 환경 구축 산출물, 테스트 로그, 발표자료 |
| 평가방법 | 개념 이해 30%, 환경 구축 30%, 안전 25%, 기록 15% |
초급 · 2일
얼굴인식 로봇 기본 기능 구현
얼굴인식 로봇 실전 프로젝트 2단계
| 구분 | 세부 내용 | 실천·실습 방법 |
|---|---|---|
| 목표 1 | 얼굴 검출과 랜드마크 이해 | MediaPipe 또는 OpenCV DNN으로 얼굴 위치와 주요 랜드마크를 검출한다. 마스크, 안경, 측면 얼굴 등 실패 조건을 테스트하고 사용 가능한 촬영 기준을 정한다. |
| 목표 2 | 사용자 등록과 임베딩 비교 | 동의 기반 얼굴 이미지를 등록하고 임베딩 벡터를 로컬 SQLite DB에 저장한다. 거리 임계값을 바꾸며 동일인 수락과 타인 거절의 균형을 실험한다. |
| 목표 3 | 개인정보 보호형 데모 운영 | 원본 이미지를 저장하지 않는 임베딩 기반 모드와 삭제 기능을 구현한다. 동의 절차, 데이터 삭제 절차, 오인식 대응 절차를 포함한 운영문서를 작성한다. |
| 사용 플랫폼 | Python, OpenCV, MediaPipe, face_recognition, DeepFace, SQLite, ROS 2, Streamlit |
|---|---|
| 강사 스펙 | 컴퓨터비전 얼굴처리, 개인정보 보호 교육, 로컬 DB 설계, ROS 서비스 연동, 사용자 인터페이스 설계 경험 5년 이상 |
| 수업대상 | 고등·대학 AI로봇 과정, 전시 안내 로봇 프로젝트팀, 강사 양성과정 |
| 소요시간 | 총 28시간 |
| 준비물 | 웹캠, 얼굴 등록 동의서 양식, 로컬 DB PC, 조명, 안내 로봇 모형 또는 시뮬레이터 |
| 산출물 | 얼굴인식 로봇 기본 기능 구현 산출물, 테스트 로그, 발표자료 |
| 평가방법 | 구현 35%, 실험 25%, 디버깅 25%, 협업 15% |
중급 · 3일
얼굴인식 로봇 데이터 기반 성능 개선
얼굴인식 로봇 실전 프로젝트 3단계
| 구분 | 세부 내용 | 실천·실습 방법 |
|---|---|---|
| 목표 1 | 얼굴 검출과 랜드마크 이해 | MediaPipe 또는 OpenCV DNN으로 얼굴 위치와 주요 랜드마크를 검출한다. 마스크, 안경, 측면 얼굴 등 실패 조건을 테스트하고 사용 가능한 촬영 기준을 정한다. |
| 목표 2 | 사용자 등록과 임베딩 비교 | 동의 기반 얼굴 이미지를 등록하고 임베딩 벡터를 로컬 SQLite DB에 저장한다. 거리 임계값을 바꾸며 동일인 수락과 타인 거절의 균형을 실험한다. |
| 목표 3 | 개인정보 보호형 데모 운영 | 원본 이미지를 저장하지 않는 임베딩 기반 모드와 삭제 기능을 구현한다. 동의 절차, 데이터 삭제 절차, 오인식 대응 절차를 포함한 운영문서를 작성한다. |
| 사용 플랫폼 | Python, OpenCV, MediaPipe, face_recognition, DeepFace, SQLite, ROS 2, Streamlit |
|---|---|
| 강사 스펙 | 컴퓨터비전 얼굴처리, 개인정보 보호 교육, 로컬 DB 설계, ROS 서비스 연동, 사용자 인터페이스 설계 경험 5년 이상 |
| 수업대상 | 고등·대학 AI로봇 과정, 전시 안내 로봇 프로젝트팀, 강사 양성과정 |
| 소요시간 | 총 28시간 |
| 준비물 | 웹캠, 얼굴 등록 동의서 양식, 로컬 DB PC, 조명, 안내 로봇 모형 또는 시뮬레이터 |
| 산출물 | 얼굴인식 로봇 데이터 기반 성능 개선 산출물, 테스트 로그, 발표자료 |
| 평가방법 | 데이터 분석 35%, 튜닝 30%, 검증 20%, 문서화 15% |
심화 · 4일
얼굴인식 로봇 최종 통합 프로젝트
얼굴인식 로봇 실전 프로젝트 4단계
| 구분 | 세부 내용 | 실천·실습 방법 |
|---|---|---|
| 목표 1 | 얼굴 검출과 랜드마크 이해 | MediaPipe 또는 OpenCV DNN으로 얼굴 위치와 주요 랜드마크를 검출한다. 마스크, 안경, 측면 얼굴 등 실패 조건을 테스트하고 사용 가능한 촬영 기준을 정한다. |
| 목표 2 | 사용자 등록과 임베딩 비교 | 동의 기반 얼굴 이미지를 등록하고 임베딩 벡터를 로컬 SQLite DB에 저장한다. 거리 임계값을 바꾸며 동일인 수락과 타인 거절의 균형을 실험한다. |
| 목표 3 | 개인정보 보호형 데모 운영 | 원본 이미지를 저장하지 않는 임베딩 기반 모드와 삭제 기능을 구현한다. 동의 절차, 데이터 삭제 절차, 오인식 대응 절차를 포함한 운영문서를 작성한다. |
| 사용 플랫폼 | Python, OpenCV, MediaPipe, face_recognition, DeepFace, SQLite, ROS 2, Streamlit |
|---|---|
| 강사 스펙 | 컴퓨터비전 얼굴처리, 개인정보 보호 교육, 로컬 DB 설계, ROS 서비스 연동, 사용자 인터페이스 설계 경험 5년 이상 |
| 수업대상 | 고등·대학 AI로봇 과정, 전시 안내 로봇 프로젝트팀, 강사 양성과정 |
| 소요시간 | 총 28시간 |
| 준비물 | 웹캠, 얼굴 등록 동의서 양식, 로컬 DB PC, 조명, 안내 로봇 모형 또는 시뮬레이터 |
| 산출물 | 얼굴인식 로봇 최종 통합 프로젝트 산출물, 테스트 로그, 발표자료 |
| 평가방법 | 미션 성공 35%, 완성도 30%, 기술 설명 20%, 발표 15% |