DEVIEW DAY1. 영상 인식을 통한 오프라인 고객분석 솔루션과 딥러닝

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영상 인식을 통한 오프라인 고객
분석 솔루션과 딥러닝

2. ZOYI CORPORATION
“온라인의 기술을 활용해 오프라인을 혁신”
온라인 상거래 규모
약 44조 원
오프라인 상거래 규모
약 320조 원

3. WALK INSIGHTS
스마트폰의 무선 신호를 이용한
오프라인 고객 분석 솔루션

4. TRAFFIC
VISITORS
GUESTS
…
오프라인 데이터의 정보화
SIGNAL
DATA INFO

5. ANOTHER DATA? NEW VALUE!!
오프라인 데이터의 정보화
DATA INFO

6. 영상을 이용한 오프라인 고객 분석 솔루션
강점 한계
“한계를 인정하고 워크인사이트와 시너지가 날 수 있는 기능을 고민”

7. HEAT MAP

8. MOVEMENT FLOW

9. PROFILE
남 / 20대 / 일본인남 / 20대 / 한국인남 / 30대 / 한국인

10. 영상을 이용한
오프라인 고객 분석
비전인사이트
CCTV의 클라우드화+

11. 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

12. 오늘은 프로필 분석에
딥러닝을 적용한 이야기만!

13. IMAGE CLASSIFICATION
DATA INFO
“CAT”

14. DATA INFO
“CAT”
IMAGE CLASSIFICATION

15. Features + SVM
DATA INFO
“CAT”
IMAGE CLASSIFICATION

16. DEEP
LEARNING!!!
DATA INFO
“CAT”
IMAGE CLASSIFICATION

17. “딥러닝”

18. BIG COMPANY

20. STARTUP

21. OPEN SOURCE FRAMEWORK

22. PUBLIC DATASETS

23. “딥러닝은 머신러닝”

24. “딥러닝은
인공 신경망을 이용한 머신러닝”

25. NEURAL NETWORK - NODE

26. NEURAL NETWORK - MODEL

27. NEURAL NETWORK - LEARNING

28. “딥러닝은 레이어가 많은 인공 신경망을
이용한 머신러닝”

29. DEEP NEURAL NETWORK
48만 48만 48만 48만 1000

30. DEEP NEURAL NETWORK - LIMIT

31. DEEP LEARNING - 2000S MID

32. DEEP LEARNING MODELS

33. PERFORMANCE

34. PROFILE ANALYSIS
FACE DETECTION
GENDER/AGE/NATIONALITY
CLASSIFICATION

35. 1. 성별

36. DEFINE PROBLEM
분류기

37. DATA
MALE: 1041개FEMALE: 1042개

38. MODEL - CONVOLUTIONAL
NEURAL NETWORK

39. FINE-TUNING

40. FINE-TUNING
GENDER
CLASSIFIER

41. FINE-TUNING
ZOYI
DATASET

42. RESULT

43. TEST

44. 2. 국적

45. DEFINE PROBLEM
분류기

46. NON-ASIAN: 1078개ASIAN: 1098개
DATA

47. RESULT

48. 대표님 비아시안 ..?
TEST

49. 3. 나이

50. PROBLEM DEFINE
30대분류기
20대
10대 이하
40대
50대 이상

51. 10대 이하: 18 20대: 512 30대: 362 40대: 264 50대 이상: 152
DATA

52. 0
25
50
75
100
정확도
프로덕션에 사용하려면
성능 향상 필요!
RESULT

53. ADD NOISE, AND YOU WILL
GET THE NATURE.

54. DATA GENERATION - ROTATE

55. 0
25
50
75
100
Default Rotate
RESULT

56. DATA GENERATION - CUT

57. 0
25
50
75
100
Default Rotate Cut
RESULT

58. DATA GENERATION - BLIND

59. 0
25
50
75
100
Default Rotate Cut Blind
RESULT

60. DATA GENERATION - BLUR
ADD NOISE

61. 0
25
50
75
100
Default Rotate Cut Blind Blur
RESULT

62. 0
25
50
75
100
Default Rotate Cut Blind Blur Blind+Blur
최종 11.39% 성능 향상!
RESULT

63. TEST

64. “좋은 데이터셋을 모으는 것이 중요함”

65. ALL CLASSIFICATIONS WITH FACE DETECTION

66. 딥러닝 관련 연구 계획

67. THANK YOU
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