🏋️‍♂️AI_Fit🏋️‍♀️

AIFit(아이핏)은 A.I Fittness 즉 인공지능을 활용한 피트니스라는 의미입니다.

• 로그인시, Facial recognition 기술을 활용하여 등록된 회원 확인
• 운동시, Pose Estimation 기술을 활용하여 특정 운동의 자세를 학습하고 인공지능 트레이너 서비스 제공

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👨‍👩‍👨‍👩‍👨‍AI_Fit 팀원

• 이종화(팀장)

django 유저모델 form, 정보수정 페이지, 페이스로그인 페이지 및 기능, 깃허브 관리, 버전관리, 각 팀원 일정관리, 품질 및 이슈 관리, 서류 작업

• 김용수

AWS EC2 총괄, 백엔드 총괄 작업 및 구현, 프론트 페이지(여러가지 기능들 구현: DB로부터 필요 정보 받아와서 알맞은 Chart동작 기능 구현 등). 웹개발 팀원들이 구현한 전반적인 기능 확인 및 디버깅

• 김순영

FaceNet API, PoseNet API 및 tensorflow와 keras를 활용하여 모델 작성, 학습, 평가, 수정 및 배포, AWS SageMaker, S3 활용, 관련 신경망 모델 비교 분석, 추가 데이터 수집(동양인 데이터 - AFAD(8만장), 구글/네이버 크롤링 이용하여 연예인 사진 수집(2000장)) 및 데이터  클렌징, Teachable Machine 활용 (Squat 담당)

• 양희영

AWS EC2 Django 배포 및 테스트, 웹 총괄 CSS 구현, 운동정보 chart.js 적용, sports.html 운동 페이지 코드 구현, static 컨텐츠 및 디렉토리 관리, pose estimation model 코드 type별 모듈화 작업, 이미지 데이터 클렌징, 서류 작업 및 ppt작업, 디자인 작업

• 김지수

FaceNet API, PoseNet API 및 tensorflow와 keras를 활용하여 모델 작성, 학습, 평가, 수정 및 배포, AWS SageMaker, S3 활용, 관련 신경망 모델 비교 분석, 추가 데이터 수집(동양인 데이터 - AFAD(8만장), 구글/네이버 크롤링 이용하여 연예인 사진 수집(2000장)) 및 데이터  클렌징, Teachable Machine 활용 (Armcurl 담당)

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🕵️‍♂️AI_Fit 소개

🔎 목적

코로나19로 인해 비대면 시장은 급속도로 성장하고 있다. 앞으로 더 활성화 될 비대면 서비스에 최적화된 셀프 트레이닝 서비스를 제공하는 것이 목적이다.

🔎 기대효과

1. 운동시설을 방문하지 않아도 내 집에서 ‘AI_trainer’에게 관리 받을 수 있다.
2. 시각적으로 운동 자세를 보여주고, 음성안내에 따라 운동 자세가 올바른 지 파악할 수 있다.
3. ‘AI_Fit' 음성을 통해 운동 횟수를 체크해주기 때문에 운동에 집중할 수 있다.

🔎 Facial recognition

• CNN을 활용한 얼굴 인식 딥러닝 모델 FACENET을 활용함
• FACENET 문제점 : 아시아인을 대상으로 테스트 시, 인식률이 현저히 떨어지는 문제
  • 해결1 : training dataset에 아시아인 샘플 수를 늘림
  • 해결2 : classification layer 학습(KNeighborsClassification 모델)

🔎 Facial recognition 웹페이지 동작 구조

🔎 Pose Estimation

• Google Teachable Machine 서비스 중 Pose를 활용하여 포즈 인식 모델을 구현
• Pose 인식 모델은 PoseNet과 pretrained weights 활용, javascript을 활용하여 웹서비스 구현

🔎 Pose Estimation 웹페이지 동작 구조

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🕵️‍♂️AI_Fit 시연

• Facial recognition
• Pose Estimation
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