본 기술은 CCTV 카메라나 일반 USB 카메라를 대상으로 영상을 입력받아 얼굴/객체를 자동으로 검출하고 검출된 얼굴/객체로부터 딥러닝(deep learning)기술에 기반해 얼굴 영역을 자동으로 분할하고, 분할된 영역을 make-up이 가능하게 해주는 기술이다.
- 얼굴인식 기술은 기본적으로 다양한 가려짐에 의해 성능이 좌우된다. 즉, 마스크, 선글라스, 모자, 스카프 등이 얼굴을 가리게 되면 얼굴 특징 정보가 사라져 정확한 얼굴인식이 어렵다. 그러므로, 입력 얼굴로부터 어떠한 영역이 가려졌는지 분리 가능하다면, 가려지지 않은 영역 만을 기반으로 얼굴의 특징을 추출할 수 있다.
- 본 기술에서는 얼굴 및 가려진 객체의 Big data에 기반한 최신 딥러닝 기술을 개발하여, 다양한 가려짐의 변화 및 조명, 포즈 변화에 강인한 face parsing 기술을 개발하였다.
- 일반 CCTV 카메라나 저가의 USB 카메라 환경에서도 적용 가능
- 안드로이드 기기(테블릿, 휴대폰 등)에서 적용 가능
- 신원인식시, 모자, 스카프, 선글라스, 마스크 등 착용시 미착용 안내 시스템 활용 가능
- 얼굴의 각각의 컴포넌트들을 원하는 색상으로 변환하는 make-up에 활용가능
- 얼굴의 헤어스타일 및 길이 등을 원하는 색상 및 길이로 변환하는 미용에 활용 가능
- 얼굴의 각각의 컴포넌트들을 원하는 크기 및 모양으로 변환하는 성형 시뮬레이션에 활용 가능
- 본인 얼굴의 컴포넌트들을 가상 3D 아바타에 합성하는 기술에 활용 가능
[기술이전의 내용]
- 내국인 혹은 외국인 얼굴 감지 기술
- 감지된 얼굴 영역의 실시간 영역 분할 기술
- 분할된 영역에 원하는 색상을 입히는 make-up 기술
[기술이전의 범위]
- 기술문서 및 프로그램(window or 리눅스 버전, Pytorch or ONNX 버전)
- 얼굴 영역 자동 분할은 현재도 출입자 관리, 화면 보호기, 은행 입/출입 등 신원인식 기술에 활용되거나 및 얼굴 관련 콘텐츠 생성 등 많은 활용방안이 존재한다. 또한 본 기술은 국내 얼굴 및 객체 분할 기술뿐 아니라 국외 얼굴 및 객체 분할 기술을 사용하는 모든 나라에서 활용 가능한 장점이 있어, 기술이전 후 국내 얼굴 및 객체 분할 시스템의 수출증