모델 및 평가 기준

본 테스트는 Google Teachable Machine 이미지 분류 모델을 사용하며, 클래스는 카리나, 윈터 두 개입니다.

분류 방식

• 입력 이미지를 모델이 학습된 두 클래스와 비교해 확률을 계산합니다.
• 확률 합은 100%이며, 가장 높은 확률 클래스를 우선 결과로 표시합니다.
• 이 확률은 절대적 유사도를 의미하지 않고 상대적 분류 점수입니다.

한계

• 학습 데이터 분포와 다른 조명/각도에서는 결과 편차가 커질 수 있습니다.
• 표정, 헤어스타일, 메이크업, 카메라 렌즈 왜곡이 결과에 영향을 줄 수 있습니다.
• 두 클래스 외의 얼굴 특성을 정밀하게 반영하지 못합니다.

권장 사용법

• 최소 3장 이상 조건을 바꿔 테스트 후 평균 경향을 확인하세요.
• 재미 목적의 참고 지표로만 사용하고 인격/가치 판단에 활용하지 마세요.