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멀티캠퍼스 세미프로젝트3

눈관상을 찾아라!

CNN 이미지 분류 기반 눈관상 예측

1. 데이터 설명

   6가지 종류의 눈모양을 100~300 장 사이로 잘라낸 뒤, 증식

2. 데이터 전처리

   opencv를 이용해 얼굴에서 눈 사진을 추출 한 뒤, 노이즈를 제거하고 특징을 부각시키기 위해 작업을 진행.

   

   하지만 전처리 없이 눈사진을 직접 추출해 그대로 사용하는것이 정확도가 더 높았음.

3. 알고리즘

   과적합을 방지하기 위해, batchnomerization, dropout을 각 층에 넣어 모델을 구성

   마지막 층에서는 활성화 함수를 softmax로 설정하여 분류하고자 하는 눈 관상 종류인 6개로 나누어 출력

   

4. 모델링 결과

   

5. 간단한 사이트 구성

   조코딩 유튜브를 참고하여 간략하게 구현, https://teachablemachine.withgoogle.com/ 사이트를 이용해 모은 눈사진을 넣어서 모델 구축 batch size =100, epochs=50으로 주고 학습시킴

   메인페이지에서 사진을 올리면

   

   결과가 사진처럼 나옴

   

6. 팀 구성 및 역할

   공통: 이미지 데이터 수집, 모델링

   박희원 : 이미지 전처리, 결과발표, 웹사이트제작

   이동진 : 이미지 전처리

   이지윤: 발표 PT제작

   조원우 : 이미지 전처리

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