얼굴인식과 시선추적을 활용한 광고 추천 및 피드백 시스템

• 증가하는 디지털 옥외 광고 시장
  • 현재 디지털 옥외 광고 시장 규모는 꾸준히 증가하고 있는 추세이다. 아날로그 광고를 교체하려면 광고판 자체를 교체해야 하지만 디지털 광고를 이용하면 네트워크를 통해 손쉽게 교체 가능하다. 또한 디지털 광고를 이용하면 아날로그 광고의 가장 큰 문제점인 교체의 번거로움을 덜 수 있기 때문에 앞으로도 더욱 디지털 광고의 규모는 커질 것이다.
• 길거리 광고판에 대한 낮은 관심도
  • 증가하고 있는 디지털 옥외 광고의 규모에 비해 시민들의 길거리 광고판에 대한 관심도는 낮은 편이다. 그 이유로 연령과 성별에 따른 다른 관심사를 들 수 있다. 현재 설치되어 이용되고 있는 정적인 옥외광고는 모든 연령층의 관심을 갖기는 어렵다. 광고의 카테고리에 따라 관심을 갖고 있는 연령층과 성별은 제한적이기 때문에 모든 연령층을 타겟으로 하여 광고를 하는 것은 어렵다.

• 소비자의 관심 분야를 예측하고 이에 알맞은 광고를 추천하여 소비 활동을 장려한다.
  • 소비자가 광고를 긍정적으로 인식할 수 있도록 도우며, 제품 구매를 위한 긍정적인 수단으로서 광고를 활용할 수 있도록 한다.
• 송출된 광고에 대한 소비자의 관심도를 분석하고 시각화하여 광고주를 위한 피드백 자료로 활용한다.
  • 광고의 품질을 높여 기업의 최종 목적인 제품의 수익 창출 목적을 달성할 수 있도록 돕는다.

• Vue.js
• 담당자 : 이상훈, 하종서

• Spring Boot
• 담당자 : 이상훈, 하종서

• Python 3.6.10
• Tensorflow 2.3.0
• CUDA 10.1
• cuDNN 7.6.5
• torch 1.7.0
• opencv 3.2.0
• 담당자 : 안진흥, 선명준, 장영인

• GitHub

학습 모델 : EfficientNetB3
데이터셋 : imdb

학습 과정 : 연령-성별 예측 모델 학습

학습 모델 : mobilenet_v2
데이터셋 : MPIIFaceGaze_normalizad

학습 과정 : 시선 추적 모델 학습

• 프로젝트 PPT
• 보고서
• 화면설계
• DB설계