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영상 인식을 통한 오프라인 고객 분석 솔루션과 딥러닝

ZOYI CORPORATION

“온라인의 기술을 활용해 오프라인을 혁신”

온라인 상거래 규모 약 44조 원

오프라인 상거래 규모 약 320조 원

WALK INSIGHTS

스마트폰의 무선 신호를 이용한 오프라인 고객 분석 솔루션

TRAFFICVISITORSGUESTS

…

오프라인 데이터의 정보화

SIGNAL

DATA INFO

ANOTHER DATA? NEW VALUE!!

오프라인 데이터의 정보화

DATA INFO

영상을 이용한 오프라인 고객 분석 솔루션

강점 한계

“한계를 인정하고 워크인사이트와 시너지가 날 수 있는 기능을 고민”

HEAT MAP

MOVEMENT FLOW

PROFILE남 / 20대 / 일본인남 / 20대 / 한국인남 / 30대 / 한국인

영상을 이용한 오프라인 고객 분석

비전인사이트

CCTV의 클라우드화+

TECHNOLOGIES

Background Subtraction

Meanshift / Camshift

Optical Flow

Haar / HOG / SIFT

Mixtures of Gaussians

SVM

Cascade Calssifier

MACHINE LEARNING

COMPUTER VISION

HEATMAP MOVEMENT FLOW

PROFILE ANALISYS

오늘은 프로필 분석에딥러닝을 적용한 이야기만!

IMAGE CLASSIFICATION

DATA INFO

“CAT”

DATA INFO

“CAT”

IMAGE CLASSIFICATION

Features + SVM

DATA INFO

“CAT”

IMAGE CLASSIFICATION

DEEP LEARNING!!!

DATA INFO

“CAT”

IMAGE CLASSIFICATION

“딥러닝”

BIG COMPANY

STARTUP

OPEN SOURCE FRAMEWORK

PUBLIC DATASETS

“딥러닝은 머신러닝”

“딥러닝은 인공 신경망을 이용한 머신러닝”

NEURAL NETWORK - NODE

NEURAL NETWORK - MODEL

NEURAL NETWORK - LEARNING

“딥러닝은 레이어가 많은 인공 신경망을 이용한 머신러닝”

DEEP NEURAL NETWORK

48만 48만 48만 48만 1000

DEEP NEURAL NETWORK - LIMIT

DEEP LEARNING - 2000S MID

DEEP LEARNING MODELS

PERFORMANCE

PROFILE ANALYSIS

FACE DETECTION

GENDER/AGE/NATIONALITY CLASSIFICATION

1. 성별

DEFINE PROBLEM

분류기

DATA

MALE: 1041개FEMALE: 1042개

MODEL - CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK

FINE-TUNING

FINE-TUNING

GENDER CLASSIFIER

FINE-TUNING

ZOYI DATASET

RESULT

TEST

2. 국적

DEFINE PROBLEM

분류기

NON-ASIAN: 1078개ASIAN: 1098개

DATA

RESULT

대표님 비아시안 ..?

TEST

3. 나이

PROBLEM DEFINE

30대분류기

20대

10대 이하

40대

50대 이상

10대 이하: 18 20대: 512 30대: 362 40대: 264 50대 이상: 152

DATA

0

25

50

75

100

정확도

프로덕션에 사용하려면성능 향상 필요!

RESULT

ADD NOISE, AND YOU WILL GET THE NATURE.

DATA GENERATION - ROTATE

0

25

50

75

100

Default Rotate

RESULT

DATA GENERATION - CUT

0

25

50

75

100

Default Rotate Cut

RESULT

DATA GENERATION - BLIND

0

25

50

75

100

Default Rotate Cut Blind

RESULT

DATA GENERATION - BLUR

ADD NOISE

0

25

50

75

100

Default Rotate Cut Blind Blur

RESULT

0

25

50

75

100

Default Rotate Cut Blind Blur Blind+Blur최종 11.39% 성능 향상!

RESULT

TEST

“좋은 데이터셋을 모으는 것이 중요함”

ALL CLASSIFICATIONS WITH FACE DETECTION

딥러닝 관련 연구 계획

THANK YOU

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