readme up2

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 # 전체 서비스
 ### 메인 화면
-<img src="personal\img\main_web.png" width="60%" height="60%">
+<img src="personal/img/main_web.png" width="60%" height="60%">
 
 ### 이미지 분석
-<img src="algorithm\color_data\main_image.png" width="60%" height="60%">
+<img src="algorithm/color_data/main_image.png" width="60%" height="60%">
 
 이미지 분석 서비스의 메인 화면입니다.
 
 ### 자가진단
-<img src="front\src\main.png" width="60%" height="60%">
+<img src="front/src/main.png" width="60%" height="60%">
 
 자가진단 서비스의 메인 화면입니다.
 
-<img src="front\src\question.png" width="60%" height="60%">
+<img src="front/src/question.png" width="60%" height="60%">
 
 질문 화면입니다.
 
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 또한, 원본 알고리즘은 웜톤과 쿨톤의 스탠다드 값을 연예인들의 이미지를 학습시켜 평균치를 구했는데, 본래 이미지를 통해서 확인하는 퍼스널 컬러는 조명, 화이트 밸런스, 화장 여부 등에 의해 영향을 많이 받기 때문에 이 부분을 수정하였습니다. 퍼스널 컬러 대표 색 이미지들의 Lab b값을 training시켜, 그 평균치를 스탠다드 값으로 업데이트 하였습니다. 
 
 # 빌드 방법
-<<<<<<< HEAD
 **clone:**
 ```
 git clone http://khuhub.khu.ac.kr/2019102231/Find_your_own_personal_color.git
@@ -61,6 +60,8 @@ npm start
 
 ```
 
+<<<<<<< HEAD
+=======
 =======
 ### 이미지 분석 웹 빌드
 이미지 분석 웹 빌드
@@ -69,9 +70,15 @@ npm start
     pip install opencv-python, sklearn, matplotlib, colormath
     python application.py
 
+>>>>>>> upstream/master<br>
+
+
 >>>>>>> upstream/master
 # 사용 방법
 ## http://www.find-your-color.ml
 
+자가진단 부분의 결과를 확인하실 때는 RESULT 버튼 클릭 후, NEXT 버튼이 나오면 NEXT를 클릭하여 확인하실 수 있습니다.
+
 # LICENSE
-마더 프로젝트: https://github.com/starbucksdolcelatte/ShowMeTheColor.git
\ No newline at end of file
+마더 프로젝트: https://github.com/starbucksdolcelatte/ShowMeTheColor.git
+