AI기반 인식 엔진

A.I 기반 이미지 인식 엔진

A.I - based Image Recognition Engine

엔에이피에스는 현재의 A.I 이미지인식 엔진의 고도화를 통해 이미지를 단순 설명하는 수준을 넘어 이미지 속 장면의 의미를 이해하는 수준으로 발전시켜 최고의 A.I 이미지 인식 기술 스택을 달성할 계획입니다.

A.I 기반 이미지인식 엔진이란? 이미지에 포함되어 있는 객체들을 자동으로 인식하고 인식된 결과를 바탕으로 이미지가 어떤 장면인지를 분류할 수 있으며, 카메라 등을 통해 들어온 이미지를 실시간으로 처리해 상황을 인식하고, 인식된 정보를 응용 어플리케이션에 제공하는 역할을 합니다. 이를 위해 이미지에서 다양한 정보를 분석하는 시각 분석 모듈과 분석된 정보를 바탕으로 상황을 이해하기 위한 시각 이해 모듈로 구성될 수 있습니다.
AI기반 이미지

MAIN FUNCTION

01

의미 객체 분할
(Semantic Segmentation)

이미지 내 모든 점들이 어떤 사물에 속하는지 결정하여 나누는 기능으로, 각 사물(객체)의 경계(선)를 찾고 정확한 범위를 알아내는데 사용됩니다.

02

포즈 추정
(Pose Estimation)

인간의 해부학적 핵심 부분(Key point) 예를 들면 머리, 목, 어깨, 무릎 등의 관절을 탐지하여 위치를 측정하고 이를 통해 관찰 대상의 상태를 알아내거나 자세를 추정하기 위한 기술입니다.

03

제스처 인식
(Gesture Recognition)

카메라를 이용하여 획득한 시각 데이터의 영상 및 모션 등과 같은 특징 정보로부터 의미 있는 제스처를 추출하여 인식하는 기능입니다.

04

얼굴 특징 추출
(Face Landmark Detection)

얼굴의 주요 특징점(눈, 코, 입, 턱 선, 눈썹 등)을 탐지하고 추적하는 기능입니다.

05

수중부유물탐지
(underwater floating detection)

수중 부유물을 자동으로 탐지하여 부유물을 통한 수중 오염과 수중 생태계등을 이미지 기반으로 추론 할 수 있습니다.

06

안면 인식 및 검증
(Face Recognition and Verification)

안면 인식은 이미지에서 사람 얼굴을 인식하고 미리 등록된 인물(얼굴) 정보들과 비교하여 어디에 속하는지 식별하는 작업이라면 안면 검증은 이미지에서 찾은 미리 등록된 얼굴 중 특정 얼굴과 일치하는지를 검증하는 작업입니다.

AI기반 이미지

MAIN FUNCTION

01

의미 객체 분할
(Semantic Segmentation)

이미지 내 모든 점들이 어떤 사물에 속하는지 결정하여 나누는 기능으로, 각 사물(객체)의 경계(선)를 찾고 정확한 범위를 알아내는데 사용됩니다.

02

포즈 추정
(Pose Estimation)

인간의 해부학적 핵심 부분(Key point) 예를 들면 머리, 목, 어깨, 무릎 등의 관절을 탐지하여 위치를 측정하고 이를 통해 관찰 대상의 상태를 알아내거나 자세를 추정하기 위한 기술입니다.

03

제스처 인식
(Gesture Recognition)

카메라를 이용하여 획득한 시각 데이터의 영상 및 모션 등과 같은 특징 정보로부터 의미 있는 제스처를 추출하여 인식하는 기능입니다.

04

얼굴 특징 추출
(Face Landmark Detection)

얼굴의 주요 특징점(눈, 코, 입, 턱 선, 눈썹 등)을 탐지하고 추적하는 기능입니다.

05

수중부유물탐지
(underwater floating detection)

수중 부유물을 자동으로 탐지하여 부유물을 통한 수중 오염과 수중 생태계등을 이미지 기반으로 추론 할 수 있습니다.

06

안면 인식 및 검증
(Face Recognition and Verification)

안면 인식은 이미지에서 사람 얼굴을 인식하고 미리 등록된 인물(얼굴) 정보들과 비교하여 어디에 속하는지 식별하는 작업이라면 안면 검증은 이미지에서 찾은 미리 등록된 얼굴 중 특정 얼굴과 일치하는지를 검증하는 작업입니다.

자연어 인식 엔진

A.I - Speech-to-Text

자연어 인식 엔진이란? 자연어 인식 엔진은 언어를 인식 하여 AI 분석을 위해 텍스트로 변환 하는 기술입니다.

01
EPD 기술을 통한 인식율 향상

음성신호만의 고유한 특성을 처리하기 위해서, 발화 음성의 시작과 끝을 자동으로 검출

02
노이즈 및 화자 최적화

장소에 국한 되지 않는 특정 화자 트래킹 및 복수 발화자 트래킹 기술 적용

03
멀티모달 기반 종단형 음성인식

개별 모델을 학습/추론 통합함으로 인식 엔진 성능 향상

음성인식 프로세스

활용 방안

01

개체명 추출(Named Entity Extaraction)

음성인식 프로세스를 통해 수집된 데이터를 기반으로 문장에서 개체명을 추출하여 상황에 필요한 데이터를 추출하여 인식 및 분석합니다. 개체명 추출 기능을 사용 시 특정 단어가 가진 의미를 파악할 수 있습니다.

02

의도 감지 (Intent Detection)

문장을 세분화하여 사용자 발화를 통해 식별되는 여러 의도를 감지하고 실행하도록 허용합니다. 의도 감지 기능을 통해 복잡한 업무를 처리하거나, 단순한 문장으로 대답하도록 만들 수 있습니다.

03

유형 분류 (Document Classification)

인공지능에 학습된 데이터를 기반으로 사용자 대화의 유형을 분석하여 정해진 기준에 따라 분류합니다.

04

검색 기반 추천 답변 시스템
(Retrieval-based Recommender System)

사용자와의 대화를 통해 기록 데이터베이스를 기반으로 가장 유사성이 높은 대화를 분석하여 도움이 될만한 정보를 효율적으로 찾아, 과거 응답을 반환하는 상담원 보조용 시스템입니다.