사용: Windows 10


아래 링크들을 참고하면 openface와 머신러닝 기술을 사용해볼 수 있다.

https://medium.com/@jongdae.lim/%EA%B8%B0%EA%B3%84-%ED%95%99%EC%8A%B5-machine-learning-%EC%9D%80-%EC%A6%90%EA%B2%81%EB%8B%A4-part-4-63ed781eee3c#.hr7f116pz

https://medium.com/@ageitgey/machine-learning-is-fun-part-5-language-translation-with-deep-learning-and-the-magic-of-sequences-2ace0acca0aa#.z27owl6aw

https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

https://github.com/ZuzooVn/machine-learning-for-software-engineers

http://cmusatyalab.github.io/openface/setup/#with-docker



copy file from host to container (호스트에서 컨테이너로 파일 복사하는 법)

= docker cp foo.txt id:/root/foo.txt


we can get the id using 'docker ps' command (docker ps 명령어로 id를 구할 수 있다.)


to be in container mode, (컨테이너 모드에 진입하려면)

we can use 'docker run -p 9000:9000 -p 8000:8000 -t -i bamos/openface /bin/bash' command


train할 폴더: /root/openface/training-images/


added 9 trump and  7 hillary pictures to each folder

9개의 트럼프 사진과 7개의 힐러리 사진을 폴더에 넣었다.


in openface folder,

openface 폴더에서 아래 명령어를 이용해 이미지들을 train할 수 있다.


./util/align-dlib.py ./training-images/ align outerEyesAndNose ./aligned-images/ --size 96

./batch-represent/main.lua -outDir ./generated-embeddings/ -data ./aligned-images/

./demos/classifier.py train ./generated-embeddings/

./demos/classifier.py infer ./generated-embeddings/classifier.pkl your_test_image.jpg


Result 결과


fortest1.jpg 는 트럼프 사진

=== testing/fortest1.jpg ===

Predict trump with 0.93 confidence.


fortest2.jpg 는 힐러리 사진

=== testing/fortest2.jpg ===

Predict hillary with 0.90 confidence.



to-do: tensorflow

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