[졸업프로젝트] Ex.Pose 회고

https://youtu.be/FWR8aQnoqdU

 

 

https://github.com/2022-ex-pose/Expose-Backend.git

프로젝트 내용

Ex.pose
개인 데이터 기반 포즈 추천 카메라 어플리케이션

 

팀원
개발3(백1, 프론트1, ML 1)

 

프로젝트 기간

2022.09 기획
2022.10 ~ 2022.03.20 개발

 

배운점

 

-추천 알고리즘

콘텐츠 기반 필터링, 협업 필터링 등 대표적인 추천 알고리즘에 대해 처음 알게 됐다. 우리 어플에서는 어떤 필터링을 적용해야할까에 대해 고민이 있었다... 결국 콘텐츠 기반 필터링을 이용한 알고리즘을 구현했는데 이유는 다음과 같다.

 

1. '개인' 데이터 기반 추천인만큼, 다른 사용자와의 유사도를 측정하는 협업보다는, 나에게 축적된 데이터만을 기준으로 하는 콘텐츠 기반 필터링이 더 적합하다고 생각했다.

 

2. 추천하는 데이터가 이미지 하나로 단일하기 때문에 콘텐츠 기반 필터링에 많은 복잡함이 요구되진 않았다.

 

이런 이유들로 콘텐츠 기반 필터링을 선택해서 개발을 하기 시작했다.

 

 

콘텐츠 기반 필터링은 사용자가 새로운 경험을 하기 어렵다는 단점이 있다. 이 점을 보완하기 위해 추천해주는 총 5개의 데이터 중 1개는 랜덤으로 포즈 프레임을 포함해서 추천해주었다. 

 

카테고리는 

 

포즈 유형 - 상반신,전신,앉은 자세,셀카

인원 수 - 1인, 2인, 3인 이상 단체

 

2가지 기준으로 나름 정확성을 높이고자 분류했다.

 

초기 가입 시에 <내가 좋아하는 느낌의 인물 사진> 을 데이터로 받는다. 그러면 해당 이미지에서 인물이 취하고 있는 포즈가 어떤 것인지 APP의 카테고리에 따라 분석해서 분류해서, 사용자의 취향에 따라 추천을 해준다.

APP을 사용할 수록 히스토리가 쌓이면서 선호하는 취향(카테고리) 지속적으로 업데이트 된다.