KR102292629B1 - Ai 안면인식을 이용한 뷰티 콘텐츠 제공 시스템 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 반영구 화장 시술 시 피부과/성형외과에서 소비자가 일반적으로 접하는 시술 이전과 시술 후의 모습을 접하기 힘든점에 착안하여 수요기업의 Before/After 이미지 데이터와 공공데이터를 기반으로 안면인식 및 랜드마크를 검출하고 최적의 반영구 화장 샘플을 합성한 사진을 제공함으로써 소비자의 관심도를 유발하고 소비 촉진을 유도하고, 데이터를 활용하여 개인화 서비스, 양방향 서비스 등과 같은 고도화된 서비스를 제공할 수 있는 기반을 마련하여 소비자 안면인식을 통한 랜드마크 검출 데이터를 기반으로 뷰티 콘텐츠를 제공함으로써 합리적인 선택을 유도할 수 있는 AI 안면인식을 이용한 뷰티 콘텐츠 제공 시스템 및 방법에 관한 것으로, 수요기업의 Before/After 이미지 데이터와 공공데이터를 기반으로 안면인식 및 랜드마크를 검출하고 최적의 반영구 화장 샘플을 합성한 사진을 제공함으로써 소비자의 관심도를 유발하고 소비 촉진을 유도할 수 있고, 전 주기형 비즈니스 모델 구축을 통해 각각의 단계에서 재생산되는 데이터를 활용하여 개인화 서비스, 양방향 서비스 등과 같은 고도화된 서비스를 제공할 수 있는 기반을 마련할 수 있으며, 산업 초기시장 참여자들로부터 생산되는 다양한 데이터를 수집, 가공, 활용하기 위한 구체적인 방안을 마련함으로써 지속적인 성장이 가능한 비즈니스 모델로 발전시킬 수 있다.

Description

AI 안면인식을 이용한 뷰티 콘텐츠 제공 시스템 및 방법{System and method for providing beauty contents using virtual simulation contents}
본 발명은 뷰티 콘텐츠 제공에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 반영구 화장 시술 시 피부과/성형외과에서 소비자가 일반적으로 접하는 시술 이전과 시술 후의 모습을 접하기 힘든점에 착안하여 소비자 안면(얼굴)인식을 인공지능(AI : Artificial Intelligence)를 이용한 랜드마크 검출 데이터를 기반으로 뷰티 콘텐츠를 제공함으로써 고객이 합리적인 선택을 유도할 수 있는 AI 안면인식을 이용한 뷰티 콘텐츠 제공 시스템 및 방법에 관한 것이다.
최근 K-뷰티 산업은 한류 열풍에 힘입어 5년간 시장 규모가 연간 5%대 성장하는 가운데 수출이 연평균 34.9% 증가하는 등 새로운 성장 동력으로 부상하고 있다.
전 세계 화장품 시장은 2014년 3,329억달러에서 2018년 4,087억달러 규모로 연평균 5.2%의 성장하고 있으며, 2018년 기준 문신시술 시장 규모는 약 1조 2000억원(반영구화장 1조원, 영구문신 2000억원)으로 추정되고 있다.
국내 몸 문신 이용자는 300만 명, 눈썹 등 반영구 문신 이용자는 1000만 명 추산되고 있으며, 문신시술 관련업에 종사하는 종사자는 약 22만명 추산되고 있다.
여성들은 자신의 외모, 특히 얼굴을 더욱 아름답게 보이기 위해 얼굴 화장에 대단한 신경을 쓰고 있다. 뿐만 아니라, 최근 들어서는 남성들의 외모에 대한 관심도 크게 늘어나면서 남성들 역시 여성들 못지않게 얼굴 화장에 대해 많은 관심을 보이고 있는 것이 사실이다.
한편, 얼굴 중에서도 눈썹은 그 사람의 성격과 인상을 결정짓는 중요한 곳으로, 눈썹을 어떻게 화장하느냐에 따라서 다른 사람들에게 자신의 인상을 선명하게 심어 줄 수 있다.
최근 들어서는 항상 시간에 쫓기는 현대인들이 매번 눈썹을 그리고 지우는 데에 드는 시간과 노력, 비용을 줄이기 위해, 그리고 매번 자신이 원하는 눈썹을 그리는 것이 쉽지 않기 때문에, 눈썹을 자신이 원하는 형태로 반영구적으로 시술해 그려 넣는 반영구 눈썹화장 기법(이하 눈썹화장 시술)이 널리 적용되고 있다.
특히 눈썹화장 시술은 눈썹이 적거나 뚜렷하지 않은 사람들에게 더욱 뚜렷한 눈썹을 반영구적으로 만들어주기 위해 널리 시행되어 왔으며, 보통 눈썹문신으로 잘 알려져 왔다.
통상적으로 눈썹화장 시술은 눈썹 부위의 피부 표면에 눈썹 모양을 따라 니들 탭을 가진 시술기기를 사용하여 문신(표피 내 염료 주입)을 넣어주는 식으로 진행되는데, 일단 한번 시술되고 나면 교정 또는 제거(레이저를 사용하여 제거)가 어렵다는 단점이 있으나, 매번 눈썹을 그리고 지우는 노력이 필요 없고, 맨 얼굴이나 운동 시에도 화장한 것과 같은 얼굴을 나타낼 수 있으며, 눈썹이 적은 사람들에게 뚜렷한 눈썹을 표현해주기 때문에 널리 시술이 이루어져 왔다.
이러한 눈썹화장 시술에 관한 종래의 기술로, 등록특허 제10-0796238호(2008년01월14일)[반영구 눈썹화장 시술방법](이하 종래기술)이 있는데, 종래기술은 니들 카트리지를 가진 시술기기를 이용하여 더욱 자연스런 눈썹화장 시술이 가능해지는 반영구 눈썹화장 시술 방법을 제시하고 있다.
그러나 종래기술을 포함한 종래의 기술들은 그려지는 눈썹이 직선형으로 되어 자연스러운 눈썹 모양을 형성하기 어렵고, 또는 자연스러운 눈썹을 형성하기 위해 많은 반복 이동을 통해 성형해야 한다는 단점이 있었다.
아울러 다양한 외모 특징을 갖는 시술대상자에 따른 맞춤형 시술을 진행하는 경우, 별도의 가이드라인을 제공하지 않아 시술자의 개인 능력에만 의존해야 한다는 한계성이 있었다.
한편 범정부 차원의 법적 규제 완화에 따른 산업 생태계가 큰 규모로 성장할 것으로 예상됨에 따라 초기시장 단계에서 퍼스트 무버(First-mover)들이 리드하는 시장으로 생태계가 구축되고 있는데, 산업 초기시장 참여자들로부터 생산되는 다양한 데이터를 수집, 가공, 활용하기 위한 구체적인 방안을 마련함으로써 지속적인 성장이 가능한 비즈니스 모델로 발전하고 있다.
이때, 반영구 화장 산업은 특성상 시술 후 만족도에 대한 중요성이 매우 큰 분야로써 최초 시술 시 합리적인 선택을 위한 다양한 요소의 정보들이 제공될 필요가 있으며, 인공지능 기술 기반의 가상 시술 시뮬레이션 서비스는 소비자에게 직접적인 이해와 구체적인 지표를 제공해 줄 수 있는 데이터 기반의 고도화된 서비스가 필요하며, 이에 대한 연구가 진행되어야 할 것이다.
특허문헌 1 : 대한민국 특허출원 10-2015-0185575호 특허문헌 2 : 대한민국 특허출원 10-2017-0001181호 특허문헌 3 : 대한민국 특허출원 10-2017-0004004호 특허문헌 4 : 대한민국 특허출원 10-2017-0040680호
따라서, 본 발명은 상기와 같은 종래 기술의 제반 단점과 문제점을 해결하기 위한 것으로, 반영구 화장 시술 시 피부과/성형외과에서 소비자가 일반적으로 접하는 시술 이전과 시술 후의 모습을 접하기 힘든점에 착안하여 수요기업의 Before/After 이미지 데이터와 공공데이터를 기반으로 안면인식 및 랜드마크를 검출하고 최적의 반영구 화장 샘플을 합성한 사진을 제공함으로써 소비자의 관심도를 유발하고 소비 촉진을 유도하고, 데이터를 활용하여 개인화 서비스, 양방향 서비스 등과 같은 고도화된 서비스를 제공할 수 있는 기반을 마련하여 소비자 안면인식을 통한 랜드마크 검출 데이터를 기반으로 뷰티 콘텐츠를 제공함으로써 고객의 합리적인 선택을 유도할 수 있는 AI 안면인식을 이용한 뷰티 콘텐츠 제공 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기한 목적을 달성하기 위하여 본 발명은 고객의 얼굴 사진과 함께 고객에게 적합한 뷰티 콘텐츠를 뷰티 콘텐츠 PC로 문의하는 고객 단말기; 고객 단말기로부터 문의된 뷰티 콘텐츠를 접수받고, 뷰티 콘텐츠 제공 서버의 데이터를 이용하여 고객 단말기로 적합한 뷰티 콘텐츠에 대한 어드바이스나 솔루션에 대한 결과를 제공하는 뷰티 콘텐츠 PC; 복수의 이미지 데이터를 활용하여 반영구 화장 산업의 가상 시뮬레이션 서비스를 제공하기 위한 데이터셋을 구축하고, 상기 뷰티 콘텐츠 PC(200)로부터 전송된 고객의 얼굴 사진에 대하여 인공지능(AI) 안면인식을 통해 공공데이터셋에 구성된 복수의 얼굴에 대한 원천데이터를 가공한 가공데이터를 제공하는 뷰티 콘텐츠 제공 서버; 상기 뷰티 콘텐츠 제공 서버에서 제공하고자 하는 뷰티 콘텐츠 데이터가 저장된 뷰티 콘텐츠 제공 데이터베이스; 및 상기 데이터베이스에서 제공되는 뷰티 콘텐츠에 대하여 뷰티 콘텐츠 전문가들이 자신들의 오랜경험이나 노하우를 통해 고객의 이미지에 적합한 최적의 추천 눈썹 형태를 선택하여 고객 단말기로 제공할 수 있도록 하는 전문가 단말기들;을 포함하여 구성됨을 특징으로 하는 AI 안면인식을 이용한 뷰티 콘텐츠 제공 시스템을 제공한다.
여기서, 데이터베이스는 32,400,000장의 이미지 데이터에 대하여 각도(20 views), 조도(30 lights), 가림(안경 6종), 표정(3개 표정), 해상도(3개 해상도)로 구조화됨을 특징으로 한다.
그리고 데이터베이스에서 얼굴 이미지 데이터베이스의 구조는 영상 해상도, ID, 액세서리 유무, 조명 위치 및 세기, 표정, 포즈 방향을 고려하여 설계되어, 영상 해상도 별로 “ID_액세서리속성_조명속성_표정속성_포즈속성.jpg”으로 구분하며 각 파일 당 얼굴 영역 정보를 텍스트 파일로 별도 저장됨을 특징으로 한다.
또한 얼굴 이미지 데이터베이스는 이미지의 방향별, 카메라 방향의 수직, 수평 방향에 따른 라벨, 조도(룩스)의 수직, 수평 방향에 따른 라벨, 악세사리와 표정에 따른 라벨로 분류하여 이미지 데이터베이스에 저장되어, 고객의 이미지를 참조하여 뷰티 콘텐츠 제공시 이용됨을 특징으로 한다.
한편 상기한 목적을 달성하기 위하여 본 발명은 고객 단말기를 통해 뷰티 콘텐츠 PC에 접속하여, 앱을 다운로드 받아 설치한 후 자신의 이미지를 촬영하고, 사진을 등록하는 단계; 상기 고객 단말기를 통해 고객의 정보가 입력되는 단계; 뷰티 콘텐츠 제공 서버는 뷰티 콘텐츠 제공 데이터베이스의 AI 허브 데이터를 통해 학습한 랜드마크 검출 알고리즘을 이용해 등록한 고객의 이미지에 대한 정보를 인공지능(AI) 안면인식을 이용하여 도출하는 단계; 상기 고객이 단말기를 통해 입력한 정보와 알고리즘을 통해 도출된 정보를 결합하여 피부타입과 얼굴 특성 등에 알맞은 눈썹을 전문가(시술자)의 전문가 단말기를 통해 협의되어 최적의 추천 눈썹을 룰 베이스 형태로 만들어지는 단계; 상기 뷰티 콘텐츠 제공 서버는 미리 설정된 분석 알고리즘에서 추출된 눈썹의 좌표를 통해 눈썹이 존재하는 영역의 색상을 눈썹 주변의 색으로 변형시켜 눈썹을 제거하고, 기존 눈썹의 좌표를 기준으로 룰 베이스에서 추출된 눈썹을 덮어눈썹 형태를 도출하는 단계; 및 상기 고객의 입력 정보와 얼굴 사진을 통해 추천되는 눈썹 형태가 뷰티 콘텐츠 PC를 통해 고객 단말기로 전송하는 단계;를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 AI 안면인식을 이용한 뷰티 콘텐츠 제공 방법을 제공한다.
여기서, 고객정보는 성별, 나이, 피부타입 정보를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 실시 예에 따르면 다음과 같은 효과가 있다.
첫째, 수요기업의 Before/After 이미지 데이터와 공공데이터를 기반으로 안면인식 및 랜드마크를 검출하고 최적의 반영구 화장 샘플을 합성한 사진을 제공함으로써 소비자의 관심도를 유발하고 소비 촉진을 유도할 수 있다.
둘째, 전 주기형 비즈니스 모델 구축을 통해 각각의 단계에서 재생산되는 데이터를 활용하여 개인화 서비스, 양방향 서비스 등과 같은 고도화된 서비스를 제공할 수 있는 기반을 마련할 수 있다.
셋째, 산업 초기시장 참여자들로부터 생산되는 다양한 데이터를 수집, 가공, 활용하기 위한 구체적인 방안을 마련함으로써 지속적인 성장이 가능한 비즈니스 모델로 발전시킬 수 있다.
넷째, 반영구 화장 산업은 특성상 시술 후 만족도에 대한 중요성이 매우 큰 분야로써 최초 시술 시 합리적인 선택을 위한 다양한 요소의 정보들의 제공함으로써 소비자 만족도를 높일 수 있다.
다섯째, 본인의 사진을 등록하면, 기존에 학습된 모델을 바탕으로 눈썹의 이름과 형태를 추천 받을 수 있다.
여섯째, 추후 지속적인 개발 정도에 따라 눈썹 뿐만 아닌 더욱 다양한 분야의 반영구 화장 산업으로 적용 가능하다.
도 1은 본 발명에 따른 AI 안면인식을 이용한 뷰티 콘텐츠 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 AI 안면인식을 이용한 뷰티 콘텐츠 제공 시스템에 필요한 원천 데이터를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명에 따른 AI 안면인식을 이용한 뷰티 콘텐츠 제공 시스템에 필요한 원천 데이터를 가공하는 계획을 설명하기 위한 도면이다.
도 4 및 도 5는 본 발명에 따른 AI 안면인식을 이용한 뷰티 콘텐츠 제공 시스템에 필요한 원천 데이터의 공공 데이터 이미지 데이터 구조의 예시를 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명에 따른 AI 안면인식을 이용한 뷰티 콘텐츠 제공 시스템에 필요한 이미지 데이터베잇의 라벨(Label) 정보를 나타낸 도면이다.
도 7 및 도 8은 본 발명에 따른 AI 안면인식을 이용한 뷰티 콘텐츠 제공 시스템에 필요한 원천 데이터에서 얼굴 랜드마크 포인트 정보 산출의 일 예를 나타낸 도면이다.
도 9는 본 발명에 따른 AI 안면인식을 이용한 뷰티 콘텐츠 제공 시스템에서 고객의 안면인식을 통한 랜드마크 검출 데이터를 기반으로 한 가상 시뮬레이션 콘텐츠를 나타낸 도면이다.
도 10은 본 발명에 따른 AI 안면인식을 이용한 뷰티 콘텐츠 제공 시스템에서 AI 가공 결과물을 고객 단말기로 시각화하여 서비스하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 본 발명에 따른 AI 안면인식을 이용한 뷰티 콘텐츠 제공 시스템에서 AI 가공 결과물을 고객 단말기로 시각화하여 서비스하는 실시예를 나타낸 도면이다.
도 12는 본 발명에 따른 AI 안면인식을 이용한 뷰티 콘텐츠 제공 방법의 실시예를 설명하기 위한 흐름도이다.
본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부된 도면에 의하여 상세히 설명하면 다음과 같다.
아울러, 본 발명에서 사용되는 용어는 가능한 한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어를 선택하였으나, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며 이 경우는 해당되는 발명의 설명부분에서 상세히 그 의미를 기재하였으므로, 단순한 용어의 명칭이 아닌 용어가 가지는 의미로서 본 발명을 파악하여야 함을 밝혀두고자 한다. 또한 실시예를 설명함에 있어서 본 발명이 속하는 기술 분야에 익히 알려져 있고, 본 발명과 직접적으로 관련이 없는 기술 내용에 대해서는 설명을 생략한다. 이는 불필요한 설명을 생략함으로써 본 발명의 요지를 흐리지 않고 더욱 명확히 전달하기 위함이다.
도 1은 본 발명에 따른 AI 안면인식을 이용한 뷰티 콘텐츠 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이고, 도 2는 본 발명에 따른 AI 안면인식을 이용한 뷰티 콘텐츠 제공 시스템에 필요한 원천 데이터를 설명하기 위한 도면이며, 도 3은 본 발명에 따른 AI 안면인식을 이용한 뷰티 콘텐츠 제공 시스템에 필요한 원천 데이터를 가공하는 계획을 설명하기 위한 도면이고, 도 4 및 도 5는 본 발명에 따른 AI 안면인식을 이용한 뷰티 콘텐츠 제공 시스템에 필요한 원천 데이터의 공공 데이터 이미지 데이터 구조의 예시를 나타낸 도면이며, 도 6은 본 발명에 따른 AI 안면인식을 이용한 뷰티 콘텐츠 제공 시스템에 필요한 이미지 데이터베잇의 라벨(Label) 정보를 나타낸 도면이다.
본 발명에 따른 AI 안면인식을 이용한 뷰티 콘텐츠 제공 시스템은 도 1에 나타낸 바와 같이, 고객 단말기(100), 뷰티 콘텐츠 PC(200), 뷰티 콘텐츠 제공 서버(300), 뷰티 콘텐츠 제공 데이터베이스(400) 및 뷰티 콘텐츠 전문가 단말기(500)들을 포함하여 구성된다.
여기서 고객 단말기(100)는 고객이 자신의 얼굴 사진과 함께 자신에게 적합한 뷰티 콘텐츠, 예로써 눈썹의 형태를 바꾸고자 하는 경우 뷰티 콘텐츠 PC(200)로 문의한다. 여기서 고객 단말기(100)는 스마트폰, 노트북이나 PC 중 하나 이상일 수 있다. PC의 경우 별도의 웹 캠을 통해 사진을 촬영할 수 있다.
뷰티 콘텐츠 PC(200)는 고객 단말기(100)로부터 문의된 뷰티 콘텐츠를 접수받고, 뷰티 콘텐츠 제공 서버(300)의 데이터를 이용하여 고객 단말기(100)로 적합한 뷰티 콘텐츠에 대한 어드바이스나 솔루션에 대한 결과를 제공한다. 이를 위하여 고객 단말기(100)는 뷰티 콘텐츠 PC(200)에서 제공하는 애플리케이션을 설치한다.
뷰티 콘텐츠 제공 서버(300)는 기본적으로 Before/After에 대한 복수의 이미지 데이터를 활용하여 반영구 화장 산업의 가상 시뮬레이션 서비스를 제공하기 위한 최적화된 데이터셋을 데이터베이스(400)에 구축하고, 공공데이터셋을 통해 복수의 얼굴로 구성된 원천데이터와 이를 가공한 데이터를 통해 예를 들어 총 32,400,000장의 이미지 데이터이며, 각도(20 views), 조도(30 lights), 가림(안경 등 6종), 표정(3개 표정), 해상도(3개 해상도)로 구조화하고 있다. 이에 대하여는 도 2 및 도 3에 원천 데이터에 대한 데이터 가공 계획의 예를 설명하고 있다.
뷰티 콘텐츠 제공 데이터베이스(400)는 뷰티 콘텐츠 제공 서버(300)에서 제공하고자 하는 뷰티 콘텐츠 데이터가 저장된다. 도 4 및 도 5에서는 본 발명에 따른 AI 안면인식을 이용한 뷰티 콘텐츠 제공 시스템에 필요한 원천 데이터의 공공 데이터 이미지 데이터 구조의 예시를 나타내고 있는데, 얼굴 이미지 데이터베이스의 구조는 영상 해상도, ID, 액세서리 유무, 조명 위치 및 세기, 표정, 포즈 방향을 고려하여 설계되었음에 특징이 있다. 한편 파일명은 영상 해상도 별로 “ID_액세서리속성_조명속성_표정속성_포즈속성.jpg”으로 구분하며 각 파일 당 얼굴 영역 정보를 텍스트 파일로 별도 저장한다.
도 6에서는 본 발명에 따른 AI 안면인식을 이용한 뷰티 콘텐츠 제공 시스템에 필요한 이미지 데이터베이스의 라벨(Label) 정보를 나타낸 도면으로, 이미지의 방향별, 카메라 방향의 수직, 수평 방향에 따른 라벨, 조도(룩스)의 수직, 수평 방향에 따른 라벨, 악세사리와 표정에 따른 라벨로 분류하여 이미지 데이터베이스에 저장되어, 고객의 이미지를 참조하여 적합한 뷰티 콘텐츠 제공시 이용된다.
뷰티 콘텐츠 전문가 단말기(500)들은 스마트폰(510), 스마트 패드(520) 및 PC(530)를 포함하여 구성되며, 데이터베이스(400)에서 제공되는 뷰티 콘텐츠에 대하여 복수의 뷰티 콘텐츠 전문가(눈썹의 경우 시술자)들이 자신들의 오랜경험이나 노하우를 통해 고객의 이미지에 적합한 최적의 추천 눈썹 형태를 선택하여 고객 단말기(100)로 제공할 수 있도록 한다.
도 7 및 도 8은 본 발명에 따른 AI 안면인식을 이용한 뷰티 콘텐츠 제공 시스템에 필요한 원천 데이터에서 얼굴 랜드마크 포인트 정보 산출의 일 예를 나타낸 도면이고, 도 9는 본 발명에 따른 AI 안면인식을 이용한 뷰티 콘텐츠 제공 시스템에서 고객의 안면인식을 통한 랜드마크 검출 데이터를 기반으로 한 가상 시뮬레이션 콘텐츠를 나타낸 도면이다.
한편 원천 데이터에서 얼굴 랜드마크 포인트 정보 산출의 일 예를 나타낸 도 7 및 도 8은 원천 데이터를 Dlib와 OpenCV를 활용해 얼굴 랜드마크 포인트 정보를 추출하여 얼굴형태, 눈모양 등의 정보를 산출하기 위한 기본 정의를 나타내고 있는데, 눈썹, 눈, 코, 입, 입술, 콧대 등의 데이터와 얼굴에서 눈과, 코 및 입간 거리 데이터를 추출하는데, 이를 통해 도 9에서와 같이 고객의 얼굴을 인식한 후 예를 들면 총 68개의 얼굴 랜드마크 포인트 정보를 추출하고 있다.
이때, 인공지능(AI) Hub의 한국인 안면 이미지 데이터를 이용해 랜드마크를 활용한 안면인식 분석 진행(안면이식 분석의 결과물은 포인트의 위치 결과가 반환됨) 시, 위의 기법을 통해 알고리즘을 학습시켜 새로운 이미지를 입력 값으로 넣을 때 눈썹 위치 / 눈크기(3단계) / 눈꼬리 위치 / 얼굴크기(3단계) / 미간크기(3단계)의 정확한 결과를 도출하도록 하고, 크기에 해당하는 정보들은 3단계의 수치로 도출되고, 위치의 정보를 가지고 있는 항목은 위치의 좌표값을 도출한다.
이러한 알고리즘을 통해 앱 화면에 새로운 이미지를 넣었을 때 안면을 인식하고, 미리 설정된 특정 조건을 만족하면 눈썹 형태를 추천해하는 알고리즘 제공이 가능하다.
그리고 이러한 눈썹 추천 알고리즘을 앱에 적용하여 뷰티 콘텐츠 제공을 위한 결과물의 도출이 가능하다.
도 10은 본 발명에 따른 AI 안면인식을 이용한 뷰티 콘텐츠 제공 시스템에서 AI 가공 결과물을 고객 단말기로 시각화하여 서비스하는 과정을 설명하기 위한 도면이고, 도 11은 본 발명에 따른 AI 안면인식을 이용한 뷰티 콘텐츠 제공 시스템에서 AI 가공 결과물을 고객 단말기로 시각화하여 서비스하는 실시예를 나타낸 도면으로, Classical programming 부분은 전문가의 지식이 규칙으로 정해지는 부분이고, Optimization algorithm 부분은 높은 안면인식의 정확도를 높이기 위해 사람 얼굴의 이미지를 학습하고, 랜드마크 포인트(좌표) 정보를 도출하는 부분이다.
고객은 본인의 사진을 등록하면, 기존에 학습된 모델을 바탕으로 눈썹의 이름과 형태를 추천 받을 수 있는데, 반영구 화장은 시술 후 만족도에 대한 중요성이 매우 크기 때문에 시술 시 합리적인 선택을 위한 구체적인 정보를 제공할 필요가 있기에 본 발명 뷰티 콘텐츠 제공 서버를 통하여 시술 전, 시술 후의 예상 형태를 사전에 확인 가능하여 소비자의 만족도 제고 가능하게 된다. 뿐만 아니라 추후 개발 정도에 따라 눈썹 뿐만 아닌 더욱 다양한 분야의 반영구 화장 산업으로 적용 가능하다.
도 12는 본 발명에 따른 AI 안면인식을 이용한 뷰티 콘텐츠 제공 방법의 실시예를 설명하기 위한 흐름도이다.
본 발명에 따른 AI 안면인식을 이용한 뷰티 콘텐츠 제공 방법의 실시예는 도 12에 나타낸 바와 같이, 고객 단말기(100)를 통해 고객이 뷰티 콘텐츠 PC(200)에 접속하여, 앱을 다운로드 받아 설치한 후 자신의 이미지를 촬영하고, 사진을 등록한다(S1).
그리고 고객은 단말기(100)를 통해 고객의 정보를 입력한다(S2). 이때, 예를 들면, 성별, 나이, 피부타입 등의 정보를 입력한다.
그러면 뷰티 콘텐츠 제공 서버(300)는 뷰티 콘텐츠 제공 데이터베이스(400)의 AI허브 데이터를 통해 학습한 랜드마크 검출 알고리즘을 통해 등록한 이미지에 대한 정보를 인공지능(AI) 안면인식을 이용하여 도출한다(S3). 이때, X,Y 좌표값 베이스를 통해, 앱에서 눈썹을 지우고 매핑하기 위하여 도 9에서와 같은 고객의 안면인식을 통한 랜드마크 검출 데이터에서의 오른쪽 눈썹 위치(18 ~ 22), 왼쪽 눈썹 위치(23 ~ 27)를 도출한다.
그리고, 눈크기(3단계) 정보를 얻기 위해 오른쪽 눈(37 ~ 42)에서 서로 대칭되는 지점과 비교해서 거리를 계산하며, 마찬가지로 왼쪽 눈(43 ~ 48)도 같은 과정으로 진행하여 예를 들어 미리 설정된 데이터값에 따라 작다/중간/크다로 분류한다.
또한, 눈꼬리 위치를 보기위해 37번, 46번에 해당하는 위치 정보를 도출하고, 얼굴크기(3단계) 정보를 얻기 위해 1 ~ 17번이 서로 대칭되는 지점과 비교하여 거리를 계산하며(ex. 9번 같은 경우는 대칭이 없으니 58번과 거리 계산), 작다/중간/크다 분류할 수 있다.
한편 미간크기(3단계) 정보는 22번, 23번에 해당하는 위치를 활용해 거리를 계산하고 좁다/중간/넓다 분류할 수 있다.
이어서 고객이 단말기(100)를 통해 입력한 정보(S2)와 알고리즘을 통해 도출된 정보(S3)를 결합하여 피부타입과 얼굴 특성 등에 알맞은 눈썹을 전문가(시술자)의 전문가 단말기(500)를 통해 협의하여 통해 최적의 추천 눈썹을 룰 베이스 형태로 만든다(S4).
그 다음 뷰티 콘텐츠 제공 서버(300)는 미리 설정된 분석 알고리즘에서 추출된 눈썹의 좌표를 통해 눈썹이 존재하는 영역의 색상을 눈썹 주변의 색으로 변형시켜 눈썹을 제거하고, 기존 눈썹의 좌표를 기준으로 룰 베이스에서 추출된 눈썹(ex. 아치형, 라운드아치형, 높은일자형, 중간꼬리일자형 등)을 덮어씌운다(S5). 이때, 고객의 정보에 따라 2 내지 4개의 복수개의 눈썹 형태를 도출할 수 있다.
그리고 나서 최종적으로 뷰티 콘텐츠 PC(200)를 통해 고객의 입력 정보와 얼굴 사진을 통해 추천되는 눈썹 형태를 고객 단말기(100)로 전송함에 따라 고객은 이를 확인할 수 있고, 직접 시술하지 않아도 결과 사진(After)을 도 11에서와 같이 볼 수 있다(S6).
한편 고객은 뷰티 콘텐츠 제공 서버(300)에서 도출된 복수개의 눈썹 형태에 대한 얼굴 사진을 자신의 SNS에 공개하고, 친구나 친척, 지인들의 추천을 받도록 할 수도 있다(S7).
이상과 같은 예로 본 발명을 설명하였으나, 본 발명은 반드시 이러한 예들에 국한되는 것이 아니고, 본 발명의 기술사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 변형 실시될 수 있다. 따라서 본 발명에 개시된 예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 예들에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100 : 고객 단말기 200 : 뷰티 콘텐츠 PC
300 : 뷰티 콘텐츠 제공 서버
400 : 뷰티 콘텐츠 제공 데이터베이스
500 : 뷰티 콘텐츠 전문가 단말기 510 : 스마트폰
520 : 스마트패드 530 : PC

Claims (6)

  1. 고객의 얼굴 사진과 함께 고객에게 적합한 뷰티 콘텐츠를 뷰티 콘텐츠 PC(200)로 문의하는 고객 단말기(100);
    고객 단말기(100)로부터 문의된 뷰티 콘텐츠를 접수받고, 뷰티 콘텐츠 제공 서버(300)의 데이터를 이용하여 고객 단말기(100)로 적합한 뷰티 콘텐츠에 대한 어드바이스나 솔루션 결과를 제공하는 뷰티 콘텐츠 PC(200);
    복수의 이미지 데이터를 활용하여 반영구 화장 산업의 가상 시뮬레이션 서비스를 제공하기 위한 데이터셋을 구축하고, 상기 뷰티 콘텐츠 PC(200)로부터 전송된 고객의 얼굴 사진에 대하여 인공지능(AI) 안면인식을 통해 공공데이터셋에 구성된 복수의 얼굴에 대한 원천데이터를 가공한 가공데이터를 제공하는 뷰티 콘텐츠 제공 서버(300);
    상기 뷰티 콘텐츠 제공 서버(300)에서 제공하고자 하는 뷰티 콘텐츠 데이터가 복수의 얼굴 이미지 데이터에 대하여 각도(20 views), 조도(30 lights), 가림(안경 6종), 표정(3개 표정), 해상도(3개 해상도)로 구조화되고, 얼굴 이미지 데이터베이스의 구조가 영상 해상도, ID, 액세서리 유무, 조명 위치 및 세기, 표정, 포즈 방향을 고려하여 설계되어, 영상 해상도 별로 “ID_액세서리속성_조명속성_표정속성_포즈속성.jpg”으로 구분하며 각 파일 당 얼굴 영역 정보를 텍스트 파일로 별도 저장되며, 상기 얼굴 이미지 데이터베이스에는 이미지의 방향별, 카메라 방향의 수직, 수평 방향에 따른 라벨, 조도(룩스)의 수직, 수평 방향에 따른 라벨, 악세사리와 표정에 따른 라벨로 분류되어 저장된 뷰티 콘텐츠 제공 데이터베이스(400); 및
    상기 데이터베이스(400)에서 제공되는 뷰티 콘텐츠에 대하여 고객의 이미지에 적합한 최적의 추천 눈썹 형태를 상기 고객 단말기(100)로 제공하는 전문가 단말기(500)들;을 포함하여 구성되고,
    상기 인공지능(AI) 안면인식을 통한 안면인식 분석 진행은 인공지능(AI) Hub의 한국인 안면 이미지 데이터를 이용해 랜드마크를 활용한 안면인식 분석 진행은 원천 데이터를 Dlib와 OpenCV를 활용해 얼굴 랜드마크 포인트 정보를 추출하여 눈썹, 눈, 코, 입, 입술, 콧대의 데이터와 얼굴에서 눈과, 코 및 입간 거리 데이터에 대하여 68개의 얼굴 랜드마크 포인트 정보를 추출하는 방법을 통해 알고리즘을 학습시켜 새로운 이미지를 입력 값으로 넣을 때 눈썹 위치 / 눈크기 3단계 / 눈꼬리 위치 / 얼굴크기 3단계 / 미간크기 3단계의 결과를 도출하고, 크기에 해당하는 정보들은 3단계의 수치로 도출되며, 위치의 정보를 가지고 있는 항목은 위치의 좌표값을 도출하여, 안면을 인식하고, 미리 설정된 특정 조건을 만족하면 눈썹 형태를 추천하는 알고리즘을 앱에 적용하여 뷰티 콘텐츠 제공을 위한 결과물이 도출되어, 상기 전문가 단말기(500)로부터의 최적의 추천 눈썹과 상기 뷰티 콘텐츠 제공 데이터베이스(400)에 의한 랜드마크 포인트 정보 추출에 의한 알고리즘에 따른 눈썹 형태 추천 알고리즘을 적용하여 고객 단말기(100)로부터 등록된 사진에 대하여 학습된 모델을 바탕으로 반영구 화장 시술을 위한 눈썹의 이름과 형태를 추천 받아 상기 고객 단말기(100)에 시술 전, 시술 후의 예상 형태를 사전에 확인가능하도록 한 것을 특징으로 하는 AI 안면인식을 이용한 뷰티 콘텐츠 제공 시스템.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 고객 단말기(100)를 통해 뷰티 콘텐츠 PC(200)에 접속하여, 앱을 다운로드 받아 설치한 후 자신의 이미지를 촬영하고, 사진을 등록하는 단계(S1);
    상기 고객 단말기(100)를 통해 성별, 나이, 피부타입 정보를 포함하는 고객정보가 입력되는 단계(S2);
    뷰티 콘텐츠 제공 서버(300)는 뷰티 콘텐츠 제공 데이터베이스(400)의 AI 허브 데이터를 통해 학습한 랜드마크 검출 알고리즘을 이용하여 고객이 등록한 고객의 이미지에 대한 정보를 인공지능(AI) 안면인식을 이용하여 도출하되, Dlib와 OpenCV를 활용해 얼굴 랜드마크 포인트 정보를 추출하여 눈썹, 눈, 코, 입, 입술, 콧대의 데이터와 얼굴에서 눈과, 코 및 입간 거리 데이터를 추출하되 고객의 얼굴을 인식한 후 총 68개의 얼굴 랜드마크 포인트 정보를 추출하여 상기 총 68개의 얼굴 랜드마크 포인트 정보에 따라 고객의 안면인식을 통한 랜드마크 검출 데이터에서의 오른쪽 눈썹 위치와 왼쪽 눈썹 위치를 도출하고, 눈크기 3단계 정보를 오른쪽 눈에서 서로 대칭되는 지점과 비교해서 거리를 계산하며, 왼쪽 눈에서 서로 대칭되는 지점과 비교해서 거리를 계산하여 미리 설정된 데이터값에 따라 작다/중간/크다로 분류하며, 눈꼬리 위치 정보를 도출하고, 얼굴크기 3단계 정보를 작다/중간/크다로 분류하고, 미간크기 3단계 정보를 계산하여 좁다/중간/넓다로 분류하여 도출하는 단계(S3);
    상기 고객이 단말기(100)를 통해 입력한 정보(S2)와 알고리즘을 통해 도출된 정보(S3)를 결합하여 피부타입과 얼굴 특성에 따라 전문가 단말기(500)에서 최적의 추천 눈썹이 룰 베이스 형태로 만들어지는 단계(S4);
    상기 뷰티 콘텐츠 제공 서버(300)는 미리 설정된 분석 알고리즘에서 추출된 눈썹의 좌표를 통해 눈썹이 존재하는 영역의 색상을 눈썹 주변의 색으로 변형시켜 눈썹을 제거하고, 기존 눈썹의 좌표를 기준으로 룰 베이스에서 추출된 눈썹을 덮어눈썹 형태를 도출하되, 고객의 정보에 따라 2 내지 4개의 복수개의 눈썹 형태를 도출하는 단계(S5); 및
    상기 고객의 입력 정보와 얼굴 사진을 통해 추천되는 눈썹 형태가 뷰티 콘텐츠 PC(200)를 통해 고객 단말기(100)로 전송되어 시술하지 않아도 결과 사진을 볼 수 있도록 하는 단계(S6);를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 AI 안면인식을 이용한 뷰티 콘텐츠 제공 방법.
  6. 삭제
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