IoT와 얼굴인식 기술을 이용한 매장관리 시스템

Explanation our service

• Recommend 추정한 연령, 성별에 따라 자주 구매하는 제품을 추천상품으로 제안

  • Recommend based on Age, Gender which estimated by AI

• event 자신의 얼굴을 등록한 고객이 방문한 경우, 그 고객의 이름과 과거 구매이력을 출력

  • Show previous purchase list and name of customer on the screen, if they visit a store who enrolled their face info(called VIP)

• Enrollment 얼굴을 등록하지 않은 고객이 얼굴을 등록하고 싶은 경우, 캠을 통해 실시간으로 등록하고 학습시켜 1분 안에 업데이트 되도록 시스템 구성

  • if a customer want to enroll their face to get premium service, we can train classifier in real time and update to classify who they are.

Example of Recommend page

Example of Enrollment page

Video Example

Video is here

사용 라이브러리

Web	Django
데이터베이스	Postgre-sql
엔진	Tensorflow
이미지 처리	opencv
css framework	bootstrap

• 수정해야 하는 부분(DB, Webcam)

• part of modification(for DB, Wencam)

  • /config/settings.py
  • /face/views.py

• 모델 경로 수정(checkpoint, pb, classifier(pickle))

• modify model path(need to ckpt, pb, classifier restored as pickle )

  • /face/face.py
  • /face/views.py

• 모델 분할 압축

  • 모델은 용량 문제로 분할 압축하였습니다. (3종류의 모델 첨부)
  • /models/
    • model2018 : VGG model
    • model_kfcl12 : kface, asian_celeb 전이학습 1차 모델
    • model_kfcl63 : kface, asian_celeb 전이학습 2차 모델

• requirements

tensorflow          1.7.0
opencv-python       4.2.0.34
pandas              0.25.3
numpy               1.16.2
scipy               1.2.1
Django              2.1.7
djangorestframework 3.11.0
psycopg2            2.7.5
psutil              5.7.0