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사진 → 얼굴 부위 8곳 → 피부과 전문의 등급 11종 예측 → 노화축 3개 → 피부 상태 나이. AI Hub 71645(한국인 965명, 전문의 5인이 나이·성별을 모른 채 평가)로 학습했다. 생물학적 나이가 아니다 — 카메라는 진피를 못 본다. 외관상 노화 징후가 어느 연령대와 비슷한지를 말할 뿐이다.
🔍 작동 원리 · 학습 데이터
레포 README 의 성적은 AI Hub 라벨의 정답 bbox 로 자른 crop 을 여러 장 모아 중앙값으로 접은 값이다. 실제 서비스는 그게 아니다 — 사진 한 장, 랜드마크로 추정한 ROI. 그 경로로 107명을 다시 돌린 것이 아래다.
정면을 가까이서 찍어라(얼굴 400px 이상). 측면·기울임은 ROI 템플릿이 정면 전용이라 값이 깨진다 — 측면을 섞으면 피부나이 오차가 4.98 → 5.39세로 오히려 나빠졌다. 계산은 전부 이 브라우저 안에서 돈다 — 사진이 서버로 가지 않는다. 첫 측정 때만 모델 20MB 를 받고(이후 캐시), 한 장에 0.6~1.3초다.