웹캠에서 찍은 사진과 딥러닝 모델이 학습한 사진의 형태는 서로 다를 수 있다.
1. 해상도 및 화질: 웹캠은 일반적으로 고해상도 카메라보다 낮은 해상도를 가지고 있을 수 있습니다. 따라서 웹캠에서 얻은 이미지는 낮은 해상도와 화질을 가질 수 있습니다.
--> 웹캠에서 얻은 이미지가 낮은 해상도와 화질을 갖는 것은 우리 눈으로 봐도 쉽게 파악할 수 있다. --> 이를 위해서는 웹캠에서 촬영한 사진들을 모델이 훈련시키도록 하는게 좋을 것 같다.
광조 및 환경 조건: 웹캠은 주로 실시간 비디오 스트리밍에 사용되므로 다양한 환경 조건에서 동작해야 합니다. 이로 인해 웹캠에서 얻은 이미지는 다양한 조명 및 환경 조건에 대응할 수 있어야 합니다. 반면, 학습 데이터는 보다 정제된 환경에서 촬영되었을 수 있습니다.
노이즈 및 왜곡: 웹캠에서 얻은 이미지에는 주변 노이즈 및 왜곡이 포함될 수 있습니다. 모델이 학습할 때 이러한 노이즈 및 왜곡을 처리할 수 있도록 학습되었는지 여부가 중요합니다.
포즈 및 각도: 웹캠 사용자는 다양한 포즈 및 각도에서 카메라를 향해 서 있을 수 있습니다. 모델이 이러한 다양한 포즈 및 각도에서도 잘 동작하려면 학습 데이터에 다양한 각도와 포즈가 포함되어 있어야 합니다.
--> 포즈 및 각도는 정면만 촬영되도록 하며 얼굴만 잘라내기 때문에, 이것이 큰 영향을 주지는 않을 것으로 예상함
따라서 웹캠에서 얻은 이미지를 딥러닝 모델에 입력으로 제공할 때에는 이러한 차이를 고려해야 합니다. 모델이 다양한 조건에서도 잘 동작하게 하려면 학습 데이터에 다양성을 반영하는 것이 중요합니다.
웹 캠에서 얻은 이미지를 딥러닝 모델에 적합한 형태로 전처리하는 과정은 이미 수행되었다. -> 우리는 웹캠으로 찍은 사진을 모델이 학습할 수 있는 크기인 (200,200,1)의 포맷으로 변환하였기 때문에!!
