프로젝트 배경
고객은 스마트 안경에서 얼굴 검출을 로컬로 실행하고 정면/측면 얼굴 위치와 결과를 Android 앱 계층에 전달해야 했습니다. 핵심 알고리즘은 오프라인으로 동작하여 클라우드 인식 서비스와 현장 네트워크 의존도를 낮추는 구성이었습니다.
기술 구현
OpenCV 4.10.0 FaceDetectorYN/YuNet 경로를 Android AAR로 패키징하고 Camera2 YUV_420_888 입력, EXIF 방향, AF 상태, 밝기와 선명도 안내를 처리했습니다. 비동기 검출은 단일 작업 백프레셔를 사용해 이전 콜백 전 작업 누적을 줄였습니다.
납품 내용
납품물은 알고리즘 SDK, 데모 프로젝트, 연동 설명, 고객 테스트 가이드와 검증 자료입니다. AAR은 arm64-v8a 환경을 대상으로 하며 데모는 Camera2 실시간 검출, 로컬 JPG/PNG 이미지 검출, 표준 모드와 어려운 이미지 강화 모드를 제공합니다.
검증과 제한
납품 단계에서 RK3588 Android 장치의 Camera2 경로 스모크 테스트, 비동기 submit/callback 일치성, 리소스 해제, 합성 정면, 합성 45도 측면, 얼굴 없는 객체 샘플 회귀를 확인했습니다. 연구 후보 데이터와 데스크톱 시간은 엔지니어링 조정 참고이며 고객 공식 정확도 결론은 아닙니다.
적용 시나리오
이 납품 방식은 Android 스마트 단말, 로컬 AI 박스, 엣지 장치에서 얼굴 위치 검출을 연동해 박스 표시, 상호작용 트리거 또는 후속 알고리즘 입력으로 사용하는 프로젝트에 적합합니다. 신원 인증, 인물 DB 또는 보안 목적은 별도 평가가 필요합니다.