우리아이만 (Our Kid Only) — 선택적 얼굴 익명화 시스템

등록한 얼굴만 남기고, 나머지는 자동으로 블러 처리합니다

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Why

어린이집 단체 사진, 운동회 영상, SNS 공유 콘텐츠 — 내 아이 사진을 올리고 싶지만 다른 아이들의 얼굴이 함께 찍혀 있으면 업로드하기 망설여집니다.

기존 전체 블러 처리는 사진의 의미를 훼손합니다. 내 아이 얼굴은 선명하게, 다른 얼굴은 자동으로 블러 — 그게 이 시스템의 목표입니다.

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How It Works

입력 이미지/영상
      ↓
MTCNN 얼굴 감지        ← 얼굴 위치 + 랜드마크 탐지
      ↓
ArcFace 임베딩         ← 각 얼굴을 512차원 벡터로 변환
      ↓
코사인 거리 매칭        ← 등록한 기준 얼굴과 비교
      ↓
기준 얼굴? → 원본 유지
아니오?   → OpenCV 모자이크 블러
      ↓
결과 이미지/영상 출력

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핵심 기술

컴포넌트	기술	선택 이유
얼굴 감지	MTCNN (facenet-pytorch)	소형 얼굴·측면에 강인한 멀티스테이지 CNN
얼굴 임베딩	ArcFace (ONNX)	Angular Margin Loss 기반, FaceNet 대비 높은 정확도
유사도 측정	코사인 거리	조명·각도 변화에 강건한 임베딩 비교
블러 처리	OpenCV	픽셀화 또는 가우시안 블러 선택 적용

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실험 및 검증

단순 구현에 그치지 않고 실제 성능을 측정했습니다.

• Precision-Recall 분석: threshold 값에 따른 정밀도·재현율 변화 측정
• Threshold Tuning: 인물별 최적 임계값 탐색 (동일 인물 / 그룹 시나리오 분리)
• A/B 성능 실험: 프레임 스킵, 리사이즈, 트래킹 도입 효과 비교
• 아동 특화 평가셋: 소형 얼굴(원거리), 가림(모자/손), 빠른 움직임 포함

# Threshold 튜닝 실행
bash run_threshold_tuning.sh

# Precision-Recall 분석
python analyze_precision_recall.py

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시작하기

환경 설정

conda env create -f environment.yml
conda activate face-embed
python -m pip install --upgrade pip

Apple Silicon(M1/M2)에서 onnxruntime 오류 시: pip install onnxruntime-silicon

설치 확인

python test_environment.py

기본 실행

1. config/pipeline.yaml에 기준 인물 이미지 경로 설정
2. 파이프라인 실행

python main.py

결과는 data/output/에 저장됩니다.

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프로젝트 구조

├── components/
│   ├── detection/      # MTCNN 얼굴 감지
│   ├── embedding/      # ArcFace 임베딩 추출
│   ├── matching/       # 코사인 거리 매칭
│   ├── processing/     # 모자이크 블러 적용
│   └── reference/      # 기준 얼굴 임베딩 캐시
├── config/             # YAML 설정 파일
├── models/             # ArcFace, MTCNN ONNX 모델
├── data/
│   ├── input/          # 입력 이미지 및 기준 인물 이미지
│   └── output/         # 처리 결과
├── runner/             # 실험 실행 스크립트
└── tests/              # 단위 테스트

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문제 해결

문제	원인	해결
onnxruntime ImportError	Apple Silicon 미지원	pip install onnxruntime-silicon
얼굴 검출 안 됨	BGR→RGB 변환 누락	이미지 로딩 시 RGB 변환 확인
GPU 미동작	CUDA 없는 환경	CPU 모드 자동 사용, 별도 설정 불필요

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License

LICENSE 참고