딥러닝을 활용한 얼굴 감정인식 기반 음악 추천서비스의 웹 및 기술구현 파트 정리
진행기간 : 2020.02.22~ 2020.06.20
MLFYM 의 데이터 수집 부터 전처리, 모델링, 웹 구현에 대한 전반적인 소개 입니다. 프로젝트 진행 과정을 정리한 문서들은 📖프로젝트 wiki에서 확인할 수 있습니다.
- 서비스 구성을 쉽고 간편하게 하여 이용자들이 직관적으로 이용하도록 구축했습니다.
- 기존 스트리밍 서비스의 추천 시스템에서 사용하지 않았던 방식을 사용하여 고객에게 새로운 경험을 제시합니다.
ID | Name | Github |
---|---|---|
@dannylee93 | 이동규 | https://github.com/dannylee93 |
@WinterBlue16 | 이경희 | https://github.com/WinterBlue16 |
@kimjis92 | 김지승 | https://github.com/kimjis92 |
# MLFYM
├── 📂 multifinal
└── 📂 media
└── 📂 mlfu
├── 📂 data
├── 📂 migrations
├── 📂 MLFYM
├── 📂 phantomjs.2.1.1-windows
├── 📂 static
└── 📂 templates
├── 📄 admin.py
├── 📄 apps.py
├── 📄 face_functions.py
├── 📄 forms.py
├── 📄 google_scraping.py
├── 📄 haarcascade_frontface.xml
├── 📄 MobileNetV2(full).h5
├── 📄 Model_ALS.pkl
├── 📄 models.py
├── 📄 music_recommend_system.py
├── 📄 R_data.npz
├── 📄 tag2vec.model
├── 📄 views.py
└── 📄 ...
└── 📂 multifinal
├── 📄 settings.py
├── 📄 urls.py
└── 📄 wsgi.py
└── 📂 statuc
├── 📄 db.sqlite3
├── 📄 ghostdriver.log
├── 📄 manage.py
└── 📄 requirements.txt
MLFYM의 대표적인 기능인 음악 추천 기능에 대한 아키텍처 설명입니다.
'서비스 시작 페이지'부터 웹캠을 통하여 이미지 데이터를 받고 분류한 감정에 맞춘 음악을 재생합니다.