🧠 Stroke Predictor (FAST 기반 뇌졸중 예측 시스템)

웹캠을 통해 얼굴을 실시간으로 인식하고, 비대칭 여부, Yaw/Roll 등 얼굴 특징을 기반으로
**뇌졸중 징후(얼굴 마비 등)**를 탐지하여 정상/비정상을 예측하는 AI 모델입니다.

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📦 프로젝트 구성

stroke-predictor/
├── scripts/
│   ├── predict.py             # 실시간 예측 및 수동 데이터 수집 스크립트 (웹캠 기반)
│   └── updata_model.py        # 모델 업데이트용 스크립트 (선택사항)
├── data/                      # 수집된 특징 CSV 저장 폴더
├── model/
│   ├── mlp_composite_model.joblib   # 학습된 MLP 모델
│   └── scaler_composite.joblib      # StandardScaler 객체
├── .gitignore
└── README.md

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🚀 실행 방법

1. 설치

pip install -r requirements.txt

※ requirements.txt 예시:

opencv-python
mediapipe
pandas
numpy
joblib
Pillow

2. 실시간 예측 실행

python scripts/predict.py

실행 후 웹캠이 열리며, 얼굴이 인식되면 예측 결과가 화면 상단에 나타납니다.

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✅ 기능 설명

• ✅ Mediapipe FaceMesh 기반 얼굴 랜드마크 추출
• ✅ Yaw, Roll 값 기반 정면 판별
• ✅ 입 좌우 대칭 비율 및 정규화된 거리 계산
• ✅ 학습된 MLP 모델을 통해 정상/비정상 판단
• ✅ 키보드 입력을 통한 라벨링 수집 (Y: 정상, N: 비정상)
• ✅ 수집된 데이터는 data/composite_feature_data_*.csv 형식으로 저장됨

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🧪 특징 추출 항목

• 좌우 대칭 좌표쌍 기반 거리 / 차이 (dx, dy)
• 각 좌표의 코를 기준으로 한 정규화 위치
• Yaw (좌우 회전), Roll (기울기) 각도
• 총 n * 7 + 2개의 특징 + 라벨

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📸 사용 방법 요약

상황	동작
얼굴 인식 실패	얼굴 인식 실패 메시지 출력
정면이 아닐 경우	(Yaw, Roll) → 정면 아님 회색 메시지 출력
정상 예측	✅ 예측: 정상 (Y로 저장) 녹색 메시지 출력
비정상 예측	❌ 예측: 비정상 (N으로 저장) 빨간 메시지 출력
키 입력 Y	현재 특징을 라벨 0(정상)으로 저장
키 입력 N	현재 특징을 라벨 1(비정상)으로 저장

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💾 저장 파일 구조

dist_0, ..., dx_0, dy_0, norm_lx_0, ..., yaw, roll, label
0.032, ..., ..., ..., ..., ..., ..., ..., 1

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📌 참고 사항

• malgun.ttf 경로는 Windows 기준이며, macOS/Linux에서는 다른 폰트로 교체 필요
• Mediapipe는 CPU 성능에 따라 딜레이가 발생할 수 있음
• WebRTC 또는 모바일 이식 가능성 있음 (추후 확장)

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👨‍💻 제작자

• GitHub: kohtaewoo
• 프로젝트명: Stroke FAST Predictor
• 설명: 얼굴 대칭과 시선 정보를 기반으로 뇌졸중 전조증상 예측