연령과 감정 예측을 이용한 키오스크 시스템을 위한 CNN 모델 훈련한 것들

프로젝트 소개

CNN 기반 딥러닝 모델 VGG16을 이용하여 사람 얼굴을 학습하여 사용자의 연령과 감정을 예측하여 그에 맞는 메뉴를 추천해주는 키오스크 시스템

개발 기간

2023.09~2023.12

개발 환경

• Google Colab Pro plus
• Visual Studio Code

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<age 예측 수행>

• 사용한 데이터셋 : UTK Faces 데이터셋 + Facial Age 데이터셋

• 사용한 모델 : VGG16 모델

• 수행 환경 : Colab pro plus+

• vgg16_age.ipynb : vgg16 모델을 이용하여 데이터셋 학습 진행한 파일 (딥러닝 1차 학습)

• Change_Darked.ipynb : 딥러닝 학습의 낮은 정확도 해결하기 위해 다양한 촬영 환경 고려하여 기존 데이터셋을 어둡게 변경시키는 것 진행한 파일

• age_added_darkedData.ipynb : 어두워진 데이터셋으로 모델 학습 진행한 파일 (딥러닝 3차 학습)

• Change_Lighted.ipynb : 딥러닝 학습의 낮은 정확도 해결하기 위해 다양한 촬영 환경 고려하여 기존 데이터셋을 밝게 변경시키는 것 진행한 파일

• age_added_lightedData.ipynb : 밝아진 데이터셋으로 모델 학습 진행한 파일 (딥러닝 2차 학습)

• age_add_webcam_captured.ipynb : 딥러닝 학습의 낮은 정확도 해결하기 위해 직접 수집한 웹 캠 데이터로 모델 학습 진행한 파일 (딥러닝 4차 학습)

• darked_UTK.csv : 모델 학습을 위한, 라벨링 되어 있는 csv 파일

• lighted_UTK.csv : 모델 학습을 위한, 라벨링 되어 있는 csv 파일

<emotion 예측 수행>

• 사용한 데이터셋 : Fer2013 데이터셋

• 사용한 모델 : VGG 기반 모델

• 수행 환경 : Colab pro plus+

• predict_emotion.ipynb : <최종 사용> vgg16 기반 모델을 이용하여 데이터셋 학습 진행한 파일 (전체 이미지에서 얼굴 추출하여 해당 얼굴의 감정 분석, 7가지의 감정으로 분류)

• emotion_model_internet_acc_ .h5 : <최종 사용> VGG16 기반 모델을 이용하여 학습 완료한 모델의 결과

• VGG16_emotion_model.ipynb : <초기 수행, 최종 프로젝트에 반영 X > CK+ 데이터셋을 이용하여 감정 학습 진행한 파일, CK+ 데이터셋에는 무표정 데이터셋이 없어서 새로운 데이터셋 구축 필요

• VGG16_emotion_model.h5 : < 초기 수행, 최종 프로젝트에 반영 X > CK+ 데이터셋 이용하여 학습 완료한 모델의 결과