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@@ -23,6 +23,16 @@ metrics:
 [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/drive/1OkrPq9Cc0kXllSUFG24C-Xz6zZm45Izx?authuser=1#scrollTo=ixU-OYlQ2o79)
 
 
+## 학습 데이터 (Dataset)
+https://people.iith.ac.in/vineethnb/resources/daisee/index.html
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+- **DAiSEE Dataset** (클래스: Boredom, Confusion, Engagement, Frustration 중 Confusion만 사용)  
+- 레이블 매핑:  
+  - Confusion = 0 → Not Confused (0)  
+  - Confusion = 1~3 → Confused (1)  
+- 입력 데이터: 비디오 프레임 (sequence_length=30, image_size=112×112)  
+
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 # Face Comprehension: Confusion Binary Classification
 
 이 모델은 **DAiSEE 데이터셋**을 기반으로 사람의 표정·행동을 분석하여 **Confusion(혼란)** 여부를 이진 분류하는 **비디오 이해 모델**입니다.  
@@ -39,13 +49,6 @@ Confusion 레이블(0~3)을 0: Not Confused vs 1: Confused(1~3) 로 단순화하
 
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-## 학습 데이터 (Dataset)
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-- **DAiSEE Dataset** (클래스: Boredom, Confusion, Engagement, Frustration 중 Confusion만 사용)  
-- 레이블 매핑:  
-  - Confusion = 0 → Not Confused (0)  
-  - Confusion = 1~3 → Confused (1)  
-- 입력 데이터: 비디오 프레임 (sequence_length=30, image_size=112×112)  
 
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