fav-signals-lab · 얼굴 모델 스택

전부 브라우저 안에서 돈다 — 얼굴 점은 공개 모델, 판정은 AI Hub 로 배운 모델 셋과 학습 없는 공식

fav-signals-lab · 얼굴 모델 스택 전부 브라우저 안에서 돈다 — 얼굴 점은 공개 모델, 판정은 AI Hub 로 배운 모델 셋과 학습 없는 공식 AI Hub 로 배운 판정기 — onnx 공식 · 측정 — 학습 없음 카메라 · 사진 · 영상은 폰 밖으로 안 나간다 · Architecture component 카메라 · 사진 영상은 폰 밖으로 안 나간다 MediaPipe 얼굴 점 · Apache-2.0 · 3.6MB · Architecture component · 점 478 · 표정 계수 52 MediaPipe 얼굴 점 Apache-2.0 · 3.6MB 점 478 · 표정 계수 52 5점 정렬 · 두 눈 · 코끝 · 입꼬리 → 224px · Architecture component 5점 정렬 두 눈 · 코끝 · 입꼬리 → 224px 얼굴 나이 · EfficientNet-B0 · AI Hub 71415 · AI Hub 로 배운 판정기 — onnx · 연령 쏠림 보정 얼굴 나이 EfficientNet-B0 · AI Hub 71415 연령 쏠림 보정 표정 7감정 · EfficientNet-B0 · AI Hub 82 999명 · AI Hub 로 배운 판정기 — onnx · 사람 단위 시험 0.671 표정 7감정 EfficientNet-B0 · AI Hub 82 999명 사람 단위 시험 0.671 피부 등급 11종 · EfficientNet-B0 · AI Hub 71645 · AI Hub 로 배운 판정기 — onnx · 전문의 등급 · 부위별 피부 등급 11종 EfficientNet-B0 · AI Hub 71645 전문의 등급 · 부위별 표정 온도 · 표정 계수 52 → 0~100° · 공식 · 측정 — 학습 없음 · 무표정 42° 기준 표정 온도 표정 계수 52 → 0~100° 무표정 42° 기준 퍼스널컬러 · 뺨 · 입술 색 → 8타입 · 12시즌 · 공식 · 측정 — 학습 없음 · 965명 × 기기 3종 분포 퍼스널컬러 뺨 · 입술 색 → 8타입 · 12시즌 965명 × 기기 3종 분포 얼굴 대칭 · 점 468 거울 비교 · 공식 · 측정 — 학습 없음 · 정면 1,609장 분포로 눈금 얼굴 대칭 점 468 거울 비교 정면 1,609장 분포로 눈금 장면 점 5개 부정 몫 Legend Backend External

브라우저 안에서만

  • • 카메라 영상 · 사진은 서버로 안 간다 — 모델 파일만 처음 한 번 받는다
  • • 얼굴 점은 MediaPipe(Apache-2.0), 판정 모델은 onnxruntime-web
  • • 카메라도 사진과 같은 방식으로 잰다 — 대칭은 IMAGE 모드(VIDEO 모드는 89→96점으로 부푼다)

AI Hub 로 배운 판정기

  • • 표정 7감정 — 82 사진 52,126장 · 999명, 평가자 셋 중 둘 이상이 고른 감정
  • • 얼굴 나이 — 71415, 50대를 낮게 보는 쏠림을 마지막 층에서 덜었다
  • • 피부 — 71645 전문의 등급 11종(주름 · 색소 · 모공 · 처짐 · 건조)

한계

  • • 퍼스널컬러는 카메라를 탄다 — 같은 사람 세 기기 같은 계절 19%
  • • 대칭은 그 순간의 표정 · 자세 — 같은 사람 다른 사진끼리 r 0.05
  • • 오픈소스 표정 모델(EmoVision · RealtimeFER)은 라이선스 · 가중치 문제로 안 썼다

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