Age-and-gender-recognition-model-generation-and-usage.md

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 ## 주요기능
   1. 한국인 이미지 데이터의 얼굴을 인식하는 기능
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   2. 인식한 얼굴의 128가지 특징 값을 추출하는 기능
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   3. 추출한 특징 값을 MLP(다층 퍼셉트론)으로 학습하는 기능
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   4. 테스트 이미지를 입력 값으로 받아 학습한 모델로 예측하는 기능
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   5. 이미지를 회전, 반전, 조도 조절을 하여 학습 데이터 양을 조절하는 기능.
 
 ## 사용방법
-  1. 본 소프트웨어는 한국인을 대상으로 한 성별 및 나이 인식 모델을 생성하기 때문에 한국인 안면 이미지 데이터 셋을 미리 구성해야한다.
-  2. 데이터 셋의 파일 경로 및 파일 이름을 filepath라는 인덱스 아래에 작성하여 엑셀파일을 만든다.
-  3. 작성한 엑셀 파일과 Data_extension 폴더의 python 파일들을 이용하여 데이터의 양을 조절한다.
-  (명령 예시: python 12_brightness.py)
-  4. matlab을 이용하여 파일 경로, 성별과 나이에 대한 라벨링을 포함한 7.3버전의 .mat 파일을 만든다. (라벨링은 Male, 10s, 20s, 30s, 40s, 50s 에 대하여 0과 1로 표현한다.)
-  5. kfacefeature_extraction.py와 작성한 .mat 파일을 이용하여 특징 추출을 진행한다.
-  (명령 예시: python --data_dir <your_data_dir> --save_feature <xxx.csv> --save_label <yyy.csv> kfacefeature_extraction.py)
-  6. 추출한 두 개의 csv파일과 kfacetrain.py를 이용하여 학습 모델을 생성한다.
-  (명령 예시: python --feature <xxx.csv> --label <yyy.csv> --save_model <your_model.pkl> kfacetrain.py)
-  7. 테스트 셋을 구성하여 kfacepred.py로 예측한다.
-  (명령 예시 : python --model <your_model.pkl> --input_dir <test_image_dir> --output_dir <result_image_dir> kfacepred.py)
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+  ##### 1. 본 소프트웨어는 한국인을 대상으로 한 성별 및 나이 인식 모델을 생성하기 때문에 한국인 안면 이미지 데이터 셋을 미리 구성해야한다.
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+  ##### 2. 데이터 셋의 파일 경로 및 파일 이름을 filepath라는 인덱스 아래에 작성하여 엑셀파일을 만든다.
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+  ##### 3. 작성한 엑셀 파일과 Data_extension 폴더의 python 파일들을 이용하여 데이터의 양을 조절한다.
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+     (명령 예시: python 12_brightness.py)
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+  ##### 4. matlab을 이용하여 파일 경로, 성별과 나이에 대한 라벨링을 포함한 7.3버전의 .mat 파일을 만든다. (라벨링은 Male, 10s, 20s, 30s, 40s, 50s 에 대하여 0과 1로 표현한다.)
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+  ##### 5. kfacefeature_extraction.py와 작성한 .mat 파일을 이용하여 특징 추출을 진행한다.
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+     (명령 예시: python --data_dir <your_data_dir> --save_feature <xxx.csv> --save_label <yyy.csv> kfacefeature_extraction.py)
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+  ##### 6. 추출한 두 개의 csv파일과 kfacetrain.py를 이용하여 학습 모델을 생성한다.
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+     (명령 예시: python --feature <xxx.csv> --label <yyy.csv> --save_model <your_model.pkl> kfacetrain.py)
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+  ##### 7. 테스트 셋을 구성하여 kfacepred.py로 예측한다.
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+     (명령 예시 : python --model <your_model.pkl> --input_dir <test_image_dir> --output_dir <result_image_dir> kfacepred.py)
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