AI를 이용한 피부 후보정 프로그램 개발

1. 이미지 파일(jpg/png) 전처리 1) 이미지 소스 (1) 카메라(스마트폰/전문카메라)로 얼굴 촬영후 이미지 파일 생성 (2) 기존 얼굴 사진 이미지 파일 2) 이미지 전처리(인공지능 분석) (1) 얼굴 인식 - 머리, 눈, 코, 입, 귀, 피부 (2) 얼굴 피부 부위별 구분 - 전두엽, 정수리, 후두엽, 측두엽, 심이개, 이하선, 안와, 비강, 광대뼈, 협측, 구강, 턱 (3) 피부 색상 결정 - 전체, 경계부위, 평균2. 피부 옵션 1) 전체 피부톤 옵션 선택 (1) 이미지 전처리 후 추출한 피부색상을 기준으로 전체 피부톤 리스트 2) 부위별 피부톤 옵션 선택 (1) 이미지 전처리 후 추출한 피부색상을 기준으로 부위별 피부톤 리스트 3) 부위별 컨투어 메쉬 결정 (1) 인공지능 컨투어 자동 생성 3. 피부 후보정(인공지능 채색) 1) 선택한 피부옵션으로 피부 후보정 처리4. 피부 후보정한 이미지 생성 1) jpg 파일 생성 2) 클라우드 웹사이트 기반 파일 링크 생성5. 제안 1) 감정 변화에 따른 피부 색상 보정 2) 헤어스타일/모자/상의 및 엑세서리등에 따른 피부 색상보정 시스템 개요1. 데이터 수집 및 전처리: - 피부 후보정을 위한 학습 데이터를 수집 - 피부 색조, 질감 등을 포함 - 수집한 데이터를 전처리하여 모델 생성2. 딥러닝 모델 설계: - 이미지 분류 또는 생성을 위한 딥러닝 모델 설계 - GAN(Generative Adversarial Network) 사용3. 모델 학습: - 설계한 딥러닝 모델 학습 - 학습 데이터셋로 모델을 훈련 - 검증 데이터셋을 통해 성능 평가4. 온라인 피부 후보정 시스템 구현: - 학습된 모델을 기반으로 피부 후보정 시스템 구현 - 업로드한 이미지를 모델에 입력 - 모델의 출력으로 피부 보정 이미지를 생성5. 사용자 인터페이스 개발: - 웹 또는 앱 기반의 사용자 인터페이스 개발6. 보완과 튜닝: - 시스템의 성능을 개선하기 위해 모델을 보완 - 필요시 하이퍼파라미터를 조정 - 사용자 피드백을 수집하여 모델을 향상 - 다양한 상황에서의 피부 보정을 가능케 하는 방향으로 튜닝7. 보안 및 개인정보 보호: - 사용자 이미지와 관련된 개인정보를 보호 - 시스템에 보안 기능을 추가하여 안전성을 강화 1. 데이터 보유 현황 및 라벨링 가이드2. 프로젝트 목표 및 우선순위3. 작업 나의도4. 시나리오