PART 04~07이 "이 얼굴이 누구인가"였다면, PART 08은 "이 얼굴이 어떤 상태인가"입니다. 표정으로 감정을 읽고, 나이·성별 같은 속성을 추정합니다. 다만 이 PART는 기술만큼이나 그 한계를 강조합니다. 표정과 감정은 같지 않으며, 결과를 과신하면 위험하기 때문입니다.
세 갈래 접근
감정·표정을 다루는 길은 크게 둘로 나뉩니다. 하나는 표정을 미리 정해진 몇 가지(기쁨·슬픔 등)로 분류하는 방식이고(DeepFace·EmotiEffLib), 다른 하나는 얼굴 근육의 움직임을 여러 계수로 표현하는 블렌드셰이프 방식입니다(MediaPipe). 이 PART는 두 방식을 모두 다루며 장단점을 비교합니다.
| 접근 | 출력 | 대표 |
|---|---|---|
| 감정 분류 | 7~8가지 표정 중 하나 | DeepFace, EmotiEffLib |
| 블렌드셰이프 | 52개 근육 계수 | MediaPipe |
PART 08의 구성
| 장 | 제목 | 무엇을 얻는가 |
|---|---|---|
| 01 | 표정 7분류와 FER2013 | 감정 분류의 기초와 뿌리 |
| 02 | DeepFace analyze | 감정·나이·성별 한 줄 |
| 03 | EmotiEffLib | 경량 ONNX 감정·몰입도 |
| 04 | MediaPipe 블렌드셰이프 | 52계수 표정 분석 |
| 05 | (선택) Py-Feat | Action Unit 접근 |
| 06 | 한계와 신뢰도 주의 | 결과를 과신하지 않기 |
| 07 | 실습 — 실시간 감정 대시보드 | 조각을 모은 응용 |