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Automatic hashtag creation and automatic photo name creation for portrait photos

자세한 설명은 논문에 설명되어 있습니다.

요약 :

사진에 대한 해시태그가 트랜드인 요즘 그 트랜드에 알맞은 도움을 주기 위하여 자동 해시태그 생성 및 자동 제목 생성 시스템을 만들었다. 해시태그 종류는 다음과 같이 5가지가 있다.

1. 성별 (Ex: #남성적, #여성적), 2) 나이 대 (Ex: #10대, #20대, #30대, #40대 등등), 3) 감정 (Ex: #웃음, #슬픔, #놀람, #짜증, #무표정, #화남),
2. 얼굴 상 (Ex: #강아지상, #고양이상, #공룡상, #조류상, #말상 등등) 5) 첫인상 (Ex: #카리스마 있는, #자신감이 넘치는, #지적인 모습 등등) 이렇게 총 다섯가지가 있다. 이 시스템의 목표는 VGGNet을 통하여 알맞은 해시태그를 적어주고 사진에 나온 해시태그를 기반으로 KNN 학습을 통해 적절한 제목을 만들어 주는 것이다.

제한 알고리즘 frame work

사용법

나이, 감정, 성별은 microsoft face api를 사용하였습니다 . 따라서 TaeHong_94.py 코드안에 headers = { 'ocp-apim-subscription-key': '', //사용자의 key 'Content-Type': "application/octet-stream", 'cache-control': "no-cache", } 를 microsoft face api 회원가입 후 수정하셔서 사용하시면 됩니다. 얼굴상, 첫인상을 위해 사전 작업한 classfication 파일은 carpediem804@naver.com으로 연락주시면 보내드리겠습니다. 제목을 달기위한 데이터는 xxx.xlsx에 있습니다.

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