프로젝트 성공사례#17 AI 얼굴 필터 개발을 위한 이미지 수집∙가공기

AI 얼굴 필터 개발을 위한 이미지 수집∙가공기

얼굴 정보 데이터 수집 및 가공기

고객사 요구사항

• 10,000장의 얼굴 데이터 수집 및 가공 요청 (100명)
• 가공의 경우 Face mesh 활용한 랜드마크 작업 요청

고객사에게 어떤 어려움이 있었나요?

얼굴 각도와 표정에 따라 움직이는 필터를 개발하고자 하는 고객사는 다양한 각도의 얼굴 이미지와 라벨링 데이터가 필요했습니다. 표정을 잘 나타낼 수 있는 얼굴의 특징점들을 세부 조정하여, 사람의 기분을 더 정확하게 파악하기 위한 모델을 학습할 때 필요한 양질의 데이터였는데요! 인공지능 고도화를 위해 빠른 기간 내에 보다 정확하고 다양한 라벨링 데이터가 필요했던 고객사는 크라우드웍스를 찾게되었습니다. 

크라우드웍스를 선택한 이유!

• 국내 최다 데이터 라벨러 풀을 보유하여 라벨러 편중 없이 다양한 얼굴 데이터 확보 가능
• 얼굴 관련 다양한 프로젝트 경험으로 더 고품질의 데이터를 가공하기 위한 가이드 구체화 등 고객사 컨설팅 가능
• 자체 ML팀 보유로 효과적인 가공 전략 수립 가능 
• 전담 영업, PM 배정으로 프로젝트 오픈부터 종료까지 전주기 밀착 관리

크라우드웍스 솔루션

이미지 수집

한명당 다양한 각도의 100장 데이터가 필요하여 별도 공간에 100명의 작업자를 불러 오프라인 촬영으로 데이터를 수집하였습니다. 100명이라는 대인원을 관리하고 이들의 정확한 데이터 수집을 위해서는 별도 스튜디오를 섭외하고 한번에 최소한의 인원이 모이도록 일정을 수립했습니다. 대규모 라벨러를 보유하며 프로젝트에 따라 오프라인에서 작업자들을 관리하는 다수의 경험을 보유한 크라우드웍스와 담당PM은 개개인의 일정 변경, 노쇼 등의 돌발상황에도 당황하지 않고 즉각적으로 스케줄링을 조정하여 최적의 리소스로 진행하는 면모를 뽐냈습니다. 아울러 촬영자와 작업자에게 별도 교육을 제공하며 고객사에서 희망하는 데이터를 수집하기 위한 노력을 아끼지 않았습니다.

이미지 가공

수집 이후 수백 개의 얼굴 특징점을 태깅하는 업무가 많은 소요시간을 차지할 것이라고 판단한 담당PM은 크라우드웍스 내 ML(Machine Learning)팀의 도움을 받아 자체 보유 기술인 오토라벨링을 진행하였습니다. 사전학습된 오토라벨링 기술은 많은 시간과 비용이 투입되는 매뉴얼 방식 대비 최소 2배에서 13.75배까지 시간을 단축시킬 수 있는데요. 크라우드웍스 ML팀의 오토라벨링 기술을 통해 한 번의 작업으로 10,000장의 이미지에서 얼굴 특징점을 태깅했고, 그 후 작업자들이 매뉴얼 검수를 진행하며 프로젝트의 속도와 더불어 정확도를 높였습니다. 또한, 크라우드웍스의 40만명 작업자 풀에는 키포인트 전문 검수자들이 활동하고 계신다는 사실, 알고 계셨나요? 담당PM은 키포인트 전문 검수자를 사전 배정하여 작업을 성공적으로 마무리하였습니다.

고객사 코멘트

“우선 얼굴 키포인트 관련해서 크라우드웍스처럼 많은 프로젝트 경험을 가진 기업을 찾고 있었는데, 역시나 경험에서 우러나오는 가이드 구체화 및 컨설팅과 체계적인 모니터링 시스템에 감동을 받을 수 밖에 없었습니다. 예상치 못한 돌발상황에서도 한 발 앞선 크라우드웍스를 비롯한 담당PM분의 대처에 저희는 마음놓고 작업을 맡길 수 있었죠. 또한, 작업자들의 우수한 작업 태도와 데이터 퀄리티가 매우 인상깊었습니다. 타부서에도 이와 비슷한 업무를 진행 중인데 망설임없이 크라우드웍스를 추천했을 정도에요.”