# 1. \[얼굴 인식] 예제

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HUENIT OS의 \[학습 모델 불러오기]에 '얼굴인식' 모델이 저장되어 있어야 이 페이지에서 제공하는 예제를 실행할 수 있습니다.

[(클릭) HUENIT OS로 \[얼굴 인식\] 모델 생성 방법](https://huenit.gitbook.io/huenit-edu/huenit/huenit-os/2./2.1)
{% endhint %}

## (예제 1) 학습한 얼굴이 인식되면, 디스플레이에 해당 얼굴 데이터 위에 사각형 그리기

* 학습 시킨 모든 얼굴 데이터 위에 주황색으로 사각형이 그려지는 정답 예시 입니다. 

<figure><img src="https://3075547475-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FmpoZH5TMk0ougpcCYECz%2Fuploads%2FgnQkEhDFYoPhtgsBYe0q%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=98a5c0c6-70f8-41c7-a737-a38629d6ac9e" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

## (예제 2) 1번째로 학습한 얼굴이 인식되면 LED 켜기

<figure><img src="https://3075547475-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FmpoZH5TMk0ougpcCYECz%2Fuploads%2F12vId94ZJLk1r9WkADNa%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=2e1ff06a-1bd6-4770-a73a-d02a4408f48c" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

***

## :bell: 블록 설명 :bell:

### 1. \[인공지능 실행 반복(img)] 블록

* 이 블록은 인공지능 모델이 실행되는 동안 **'ㄷ'** 모양 블록 내부에 작성된 블록들이 무한히 반복되도록 하는 기능을 제공합니다.
* **img 변수**: 이 변수는 현재 AI 카메라로 촬영된 이미지 데이터를 저장하는 변수입니다. 다른 이름의 변수를 사용할 수도 있지만, 항상 하나의 변수가 할당되어 있어야 합니다.

<figure><img src="https://3075547475-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FmpoZH5TMk0ougpcCYECz%2Fuploads%2FyvtJBViUVHnaj4D2Aofu%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=d14968b5-cd1f-4d45-ae74-f7f2fd1af8c4" alt="" width="375"><figcaption></figcaption></figure>

### 2. \[출력(항목)]블록

드롭다운 형태의 **\[출력]** 블록은 선택한 인공지능 모델에 따라 드롭다운 항목이 달라집니다. 예를 들어, \[얼굴인식] 인공지능 모델에서는 출력 항목으로 사각형, 인덱스, 확률이 제공됩니다.

<figure><img src="https://3075547475-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FmpoZH5TMk0ougpcCYECz%2Fuploads%2FK0TYs0gT3XWxBRvM9dQz%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=9fe6fcd3-7ed5-486b-a20f-eb6e0329ca70" alt="" width="345"><figcaption></figcaption></figure>

* <mark style="color:purple;">**출력(사각형)**</mark> 블록은 학습된 얼굴이 인식되면, 해당 얼굴 위에 사각형을 그릴 수 있는 데이터를 반환합니다.
* <mark style="color:purple;">**출력(인덱스)**</mark> 블록은 학습된 얼굴이 인식되면, 해당 얼굴이 몇 번째로 학습된 데이터인지 반환합니다. 여러 개의 얼굴이 동시에 인식되면, 디스플레이 중앙에 가장 가까운 얼굴의 인덱스를 반환합니다.&#x20;
* <mark style="color:purple;">**출력(확률)**</mark> 블록은 학습된 얼굴이 인식되면, 해당 얼굴의 인식 확률을 반환합니다.