피부나이 · 사진 한 장 → 피부 상태 나이

korean-skin-age · 전부 브라우저에서 돈다 — 사진이 서버로 가지 않는다

피부나이 · 사진 한 장 → 피부 상태 나이 korean-skin-age · 전부 브라우저에서 돈다 — 사진이 서버로 가지 않는다 01 / 입력 02 / 얼굴 정렬 03 / 등급 예측 04 / 노화축 05 / 나이 환산 정면 사진 · 카메라 · 업로드 · 01 / 입력 · 1장 정면 사진 카메라 · 업로드 1장 정렬 → crop · 468점 · 8곳 · 02 / 얼굴 정렬 · 320px 정렬 → crop 468점 · 8곳 320px EffNet-B0 · CORAL 헤드 11 · 03 / 등급 예측 · 4.02M EffNet-B0 CORAL 헤드 11 4.02M 품질 게이트 · 크기 · 기울기 · 03 / 등급 예측 · 경고만 품질 게이트 크기 · 기울기 경고만 노화축 3개 · 주름 처짐 색소 · 04 / 노화축 · .37/.37/.26 노화축 3개 주름 처짐 색소 .37/.37/.26 모공 · 입술 · 노화축 아님 · 04 / 노화축 · 점수 제외 모공 · 입술 노화축 아님 점수 제외 isotonic · TL 858명 고정 · 05 / 나이 환산 · 계단 39단 isotonic TL 858명 고정 계단 39단 나이 + 구간 · 띠로 표시 · 05 / 나이 환산 · ±8.4세 나이 + 구간 띠로 표시 ±8.4세 사진 기기 내부 crop 8 320 정사각 기하 촬영 조건 등급 8 노화축 등급 3 제외 점수 0~1 역산 환산 참고 참고 Legend primary data policy / PII async batch data store

왜 나이를 직접 맞히지 않나

  • • 나이 회귀로 가중치를 학습하면 얼굴 나이 추정기가 된다
  • • 점수를 정책 가중으로 먼저 정의하고 나이는 환산 단계로만 쓴다
  • • 두 방식의 성능 차이는 0.13세뿐이다

서비스 조건 실측 (107명)

  • • 피부나이 MAE 4.98세 · 80% 구간 커버리지 83%
  • • 편차 큰 45명에서 방향 일치 89%
  • • 브라우저와 파이썬이 7/10 완전 일치

재현성이 병목

  • • 카메라만 바꿔도 피부나이가 3.8세 움직인다
  • • 등급 자체가 0.61등급 흔들린다 — 곡선이 아니라 모델 문제
  • • 구간을 빼고 숫자만 보여주면 안 되는 이유