저희는 10년 이상 스마트폰 앱 개발을 해 왔으며, 최근에는 AI/ Deep Learning 기반의 솔루션을 웹 서비스 혹은 API 서비스, 물론 앱 서비스에도 적용할 수 있도록 제공하고 있습니다
- Kotlin
- MVI (Clean Architecture)
- Jetpack Compose
- Kotlin Flows
- Orbit
- ContainerHost
- Dependency Injection
뮤지션들이 경연을 하고,
일반 유저들은 유투브로 감상하면서
투표하고, 댓글 달아서 활동해서
최종 경연 결과까지 나오는 앱 개발
- MVVM: Retrofit2, ViewModel을 통해,
- UI, 통신, 비지니스 로직 분리
- Firebase messaging/crashlytics, glide
- 부분 Kotlin 적용
- Custom UI, 벡터 에셋 적용
- Material Design, Constraint Layout
- 오픈소스 androidyoutubeplayer 적용
3D Deep Learning Model을 학습해서 나온 모델은
face morphing의 부자연스러움을 해결해 줍니다.
이 모델을 통해서, 이론적으로는 90~180도의 고개 돌림,
상하의 움직임 또한 커버가 됩니다.
가급적이면 많은 수의 Facial Landmarks를 분석해서
이를 3D 벡터화 해서 학습한 결과입니다.
각도가 달라져도 Depth Image를 이용한
자연스러운 얼굴 전환이 가능하며
사용자의 얼굴을 기반으로 하기 때문에
자연스러운 이어짐이 핵심 포인트입니다.
모델의 정확도는 약 95%가 나왔으며
상황에 따라 MovileNet뿐만 아니라
딥페이크 구현에 최적화된 모델 사용 또한 고려하여
업그레이드 예정입니다.
YOLOv5 등 다수의 오픈소스를 결합한
동영상 기반 객체 인식 웹/API 서비스 개발
인간 일경우, 감정, 나이, 성별,
같은 얼굴끼리 태깅(Face Clustering)
특정 얼굴이 나온 구간만 플레이 기능
프레임별 인식 결과 제공