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README-Korean.md

@@ -4,12 +4,12 @@
 
 [English](README.md) | **한국어**
 
-사진에서 얼굴을 감지하고 준지도 학습 (반지도 학습)을 통해서 모델을 훈련시키고, 얼굴을 분류합니다.
+사진에서 얼굴을 감지하고 준지도 학습 (반지도 학습)을 통해서 모델을 학습시키고, 얼굴을 분류합니다.
 
 ## Feature
 
 - 사진에서 얼굴을 인식합니다.
-- 준지도 학습을 통해 라벨링된 사진과 라벨링되지 않은 사진으로 모델을 훈련시킬 수 있습니다.
+- 준지도 학습을 통해 라벨링된 사진과 라벨링되지 않은 사진으로 모델을 학습시킬 수 있습니다.
 - 해당하는 얼굴이 모르는 사람의 얼굴인지, 아는 사람이라면 누구인지를 예측합니다.
 
 ## Installation
@@ -52,7 +52,7 @@ people = {
 }
 ```
 
-훈련에 사용할 사진 파일을 디렉토리에 넣어야 합니다. 이 때 파일 이름은 다음과 같은 규칙을 따릅니다:
+학습에 사용할 사진 파일을 디렉토리에 넣어야 합니다. 이 때 파일 이름은 다음과 같은 규칙을 따릅니다:
 
 `(NameLabel)-(아무 글자).확장자`
 
@@ -63,15 +63,21 @@ people = {
 > Jerry-3.png<br>
 > Jerry-4.png<br>
 
-**얼굴을 인식하고 모델을 훈련시키기**
+**얼굴을 인식하고 모델을 학습시키기**
 
-디렉토리에 있는 사진 파일을 통해 모델을 훈련시킵니다.
+학습하기 전에, 먼저 모델을 불러와야합니다. 모델이 없다구요? 상관 없습니다. 모델이 모델 디렉토리에 존재하지 않으면 자동으로 새로운 모델을 생성합니다.
+
+```python
+vs.load_model()
+```
+
+이제 디렉토리에 있는 사진 파일을 통해 모델을 학습시킵니다.
 
 ```
 vs.train_labeled_data()
 ```
 
-만약 라벨링되지 않은 사진 파일로 모델을 훈련시키고 싶다면 다음과 같이 할 수 있습니다.
+만약 라벨링되지 않은 사진 파일로 모델을 학습시키고 싶다면 다음과 같이 할 수 있습니다.
 
 ```
 vs.train_unlabeled_data()
@@ -97,16 +103,24 @@ print(result)
 }
 ```
 
+**전체 코드**
+
+[예제 전체 코드](tests/test.py)
+
+---
+
 **디렉토리 설정**
 
 사진 파일들은 설정된 디렉토리에 있어야 합니다. 또한 모델 파일도 설정된 모델 디렉토리에 저장되고 로드됩니다. 다음과 같이 디렉토리를 설정할 수 있습니다.
 
 ```python
-vs.set_directory({
-    "labeled": "labeled_pic",
-    "unlabeled": "unlabeled_pic",
-    "model": "my_model.d"
-})
+from VisageSnap import Directory
+
+my_dir = Directory( "labeled_pic",
+                    "unlabeled_pic",
+                    "my_model.d",
+                    "predict_dir")
+vs.set_directory(my_dir)
 ```
 
 _기본 디렉토리:_
@@ -140,6 +154,12 @@ encodings: NDArray = face_tom.encodings
 filenames: list = face_tom.filenames
 ```
 
+**결정 임계값 (threshold) 변경하기**
+
+```python
+vs.threshold = 0.5  # Default: 0.48
+```
+
 ## Acknowledgement
 
 - [scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/)

README.md

@@ -65,6 +65,13 @@ Put the picture files to be used during training in the directory. In this case,
 
 **Recognize faces and train the model**
 
+Before training, you need to load model.
+You don't have a model? It's okay. It'll be created automatically if it doesn't exist.
+
+```python
+vs.load_model()
+```
+
 Train with the picture files in the directory.
 
 ```
@@ -95,16 +102,24 @@ print(result)
 }
 ```
 
+**Full example**
+
+You can see the full code [here](tests/test.py).
+
+---
+
 **To change the directory you work with**
 
 You should put the picture files into configured directory, and also model file is stored in model directory.
 
 ```python
-vs.set_directory({
-    "labeled": "labeled_pic",
-    "unlabeled": "unlabeled_pic",
-    "model": "my_model.d"
-})
+from VisageSnap import Directory
+
+my_dir = Directory( "labeled_pic",
+                    "unlabeled_pic",
+                    "my_model.d",
+                    "predict_dir")
+vs.set_directory(my_dir)
 ```
 
 _Default Directory:_
@@ -138,6 +153,12 @@ encodings: NDArray = face_tom.encodings
 filenames: list = face_tom.filenames
 ```
 
+**To change prediction threshold**
+
+```python
+vs.threshold = 0.5  # Default: 0.48
+```
+
 ## Acknowledgement
 
 - [scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/)