KR20190079215A - 복수의 성형수술경험자의 비포 앤 애프터 이미지에 대한 빅데이터를 분석하여 성형수술을 희망하는 고객에게 가상의 성형이미지를 제공하는 딥러닝 기반 가상성형장치 - Google Patents

복수의 성형수술경험자의 비포 앤 애프터 이미지에 대한 빅데이터를 분석하여 성형수술을 희망하는 고객에게 가상의 성형이미지를 제공하는 딥러닝 기반 가상성형장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 복수의 성형수술경험자의 비포 앤 애프터 이미지에 대한 빅데이터를 분석하여 성형수술을 희망하는 고객에게 가상의 성형이미지를 제공하는 딥러닝 기반 가상성형장치로서 이미 성형수술을 완료한 복수의 수술경험자의 성형수술 전과 후 이미지에 대한 빅데이터를 수집하여, 성형수술 전 이미지를 제1데이터베이스에 저장하고 성형수술 후 이미지를 제2데이터베이스에 저장하는 빅데이터수집부, 성형수술을 희망하는 고객의 사용자단말로부터 성형수술 전 현재 고객의 이미지를 제1이미지로 수신하는 고객정보수신부, 제1데이터베이스로부터 제1이미지와 가장 유사한 성형수술 전 이미지를 추출하여 제2이미지로 결정하는 이미지매칭부, 및 제2이미지에 대응하는 성형수술 후 이미지를 제2데이터베이스로부터 추출하여 제3이미지로 결정하고, 제1이미지 내지 제3이미지 중 적어도 하나 이상의 이미지를 이용하여 성형수술을 희망하는 고객에 대한 가상성형이미지를 생성하는 가상성형이미지생성부를 포함한다.

Description

복수의 성형수술경험자의 비포 앤 애프터 이미지에 대한 빅데이터를 분석하여 성형수술을 희망하는 고객에게 가상의 성형이미지를 제공하는 딥러닝 기반 가상성형장치 {DEEP LEARNING-BASED VIRTUAL PLASTIC SURGERY DEVICE FOR PROVIDING VIRTUAL PLASTIC SURGERY IMAGE CUSTOMERS BY ANALYZING BIG DATA ON BEFORE AND AFTER IMAGE OF PLURALITY OF PERSON WHO HAS EXPERIENCE OF A PLASTIC SURGERY}
본 발명은 가상형성수술장치에 관한 것이다.
성형수술은 사람의 몸 부위나 얼굴 부위를 외형적으로 수정하는 수술로서 종래에는 특수계층에서 필요로 하는 수술이라는 인식이 있었으나, 점차 성형이 미용 개념으로 인식됨에 따라, 현재에는 일반인들에게도 통상적이고 보편적인 수술로 자리 잡아가고 있다. 이에 따라 일반 이용자의 다양한 요구 사항이 증대되고 있고, 이와 같은 다양한 요구 사항을 수용할 수 있는 새로운 기술 개발의 필요성이 대두되고 있는 실정이다.
이와 같은 기술 개발의 일환으로 성형 결과를 미리 시물레이션해 볼 수 있는 가상성형 장치와 가상성형 프로그 램이 개발되었는데, 이와 같은 가상성형 장치와 가상성형 프로그램은 성형 결과를 상의하고자 하는 성형외과 의사, 수술 결과를 미리보기를 원하는 수술을 앞둔 환자, 외모를 개선하고자 하는 사회인들, 그리고 연예인, 애완 동물, 지인 등의 사진 이미지를 재미있게 편집하고자 하는 사람들에게 널리 이용되고 있다. 가상성형과 관련한 기술로는 대한민국 등록특허공보 등록번호 제10-0717709호 "가상성형용 캡처 이미지 획득 시스템" 등이 안출되어 있다.
그러나, 이와 같은 가상성형용 캡처 이미지 획득시스템은 성형하고자 하는 고객의 이미지를 획득한 후 고유한 알고리즘을 통해 성형 후 이미지를 가공하는 시스템에 불과하여 실제 어떻게 성형 후 이미지를 생성할지에 대한 객관성을 담보하기 어려운 문제가 있었다.
이에 본 발명의 발명자는 그런 문제점을 해결하기 위해서 오랫동안 연구하고 시행착오를 거치며 개발한 끝에 본 발명을 완성하기에 이르렀다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출한 것으로서, 본 발명의 목적은 빅데이터에 의해 객관성을 확보할 수 있는 가상의 성형이미지를 제공하는 딥러닝 기반 가상성형장치를 제공하는 것에 있다.
본 발명의 제1국면은 이미 성형수술을 완료한 복수의 수술경험자의 성형수술 전과 후 이미지에 대한 빅데이터를 수집하여, 성형수술 전 이미지를 제1데이터베이스에 저장하고 성형수술 후 이미지를 제2데이터베이스에 저장하는 빅데이터수집부;
성형수술을 희망하는 고객의 사용자단말로부터 성형수술 전 현재 고객의 이미지를 제1이미지로 수신하는 고객정보수신부;
제1데이터베이스로부터 제1이미지와 가장 유사한 성형수술 전 이미지를 추출하여 제2이미지로 결정하는 이미지매칭부; 및
제2이미지에 대응하는 성형수술 후 이미지를 제2데이터베이스로부터 추출하여 제3이미지로 결정하고, 제1이미지 내지 제3이미지 중 적어도 하나 이상의 이미지를 이용하여 성형수술을 희망하는 고객에 대한 가상성형이미지를 생성하는 가상성형이미지생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는,
복수의 성형수술경험자의 비포 앤 애프터 이미지에 대한 빅데이터를 분석하여 성형수술을 희망하는 고객에게 가상의 성형이미지를 제공하는 딥러닝 기반 가상성형장치를 제공한다.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 고객정보수신부는 성형수술을 희망하는 고객의 실제 성형수술 후 이미지를 제4이미지로 추가 수신하고,
상기 빅데이터수집부는 제1이미지를 제1데이터베이스에 추가하고 제4이미지를 제2데이터베이스에 추가하여 데이터베이스를 확장하는 것이 좋다.
바람직한 실시예에 있어서, 성형수술을 희망하는 고객의 실제 성형수술 후 이미지인 제4이미지와 가상성형이미지를 비교하여 차이점을 추출하고, 차이점을 감소시키도록 자동으로 머신러닝을 수행하여 가상성형이미지생성부의 알고리즘을 갱신하는 딥러닝부를 더 포함하는 것이 좋다.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 가상성형이미지생성부는
제2이미지가 제3이미지로 변화하기 위한 변화량을 분석하여 성형방향벡터값을 추출하고, 성형방향벡터값을 제1이미지에 적용하여 가상성형이미지를 모핑하는 것이 좋다.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 가상성형이미지생성부는
제2이미지가 제1이미지로 변화하기 위한 변화량을 분석하여 성형방향벡터값을 추출하고, 성형방향벡터값을 제3이미지에 적용하여 가상성형이미지를 모핑하는 것이 좋다.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 가상성형이미지생성부는 제1이미지에서 성형을 희망하는 부분을 관심영역으로 그 외의 영역을 비관심영역으로 분할하고,
제3이미지에서 성형을 희망하는 부분을 타겟이미지로 추출한 후, 타겟이미지를 제1이미지의 관심영역에 모핑하는 방법으로 가상성형이미지를 생성하는 것이 좋다.
위와 같은 본 발명의 과제해결수단에 의해서 본 발명은 성형수술을 받은 수술경험자의 비포 앤 에프터이미지에 대한 빅데이터를 기반으로 객관성을 확보한 가상의 성형이미지를 제공하는 딥러닝 기반 가상성형장치를 제공할 수 있다.
한편, 여기에서 명시적으로 언급되지 않은 효과라하더라도, 본 발명의 기술적 특징에 의해 기대되는 이하의 명세서에서 기재된 효과 및 그 잠정적인 효과는 본 발명의 명세서에 기재된 것과 같이 취급됨을 첨언한다.
도 1은 본 발명의 가상성형장치의 바람직한 실시예를 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 가상성형장치에서 어떻게 빅데이터를 활용하는지를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 가상성형장치에서 어떻게 성형방향벡터값을 생성하는지를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 가상성형장치에서 어떻게 가상성형이미지를 생성하는지를 설명하기 위한 도면이다.
※ 첨부된 도면은 본 발명의 기술사상에 대한 이해를 위하여 참조로서 예시된 것임을 밝히며, 그것에 의해 본 발명의 권리범위가 제한되지는 아니한다.
본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지기능에 대하여 이 분야의 기술자에게 자명한 사항으로서 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 상세한 설명을 생략한다.
도 1은 본 발명의 가상성형장치의 바람직한 실시예를 나타내는 도면이다.
도 1에서 알 수 있듯이, 본 발명의 가상성형장치(100)는 빅데이터수집부(110), 고객정보수신부(120), 이미지매칭부(130), 가상성형이미지생성부(140), 딥러닝부(150), 인터페이스제공부(160)를 포함한다.
빅데이터수집부(110)는 이미 성형수술을 완료한 복수의 수술경험자의 성형수술 전과 후 이미지에 대한 빅데이터를 수집하여, 성형수술 전 이미지인 제2이미지를 제1데이터베이스에 저장하고 성형수술 후 이미지인 제3이미지를 제2데이터베이스에 저장한다.
고객정보수신부(120)는 성형수술을 희망하는 고객의 사용자단말로부터 성형수술 전 현재 고객의 이미지를 제1이미지로 수신한다. 고객정보수신부(120)는 성형수술을 희망하는 고객의 실제 성형수술 후 이미지를 제4이미지로 추가 수신한다.
이미지매칭부(130)는 제1데이터베이스로부터 제1이미지와 가장 유사한 성형수술 전 이미지를 추출하여 제2이미지로 결정한다.
가상성형이미지생성부(140)는 제2이미지에 대응하는 성형수술 후 이미지를 제2데이터베이스로부터 추출하여 제3이미지로 결정하고, 제1이미지 내지 제3이미지 중 적어도 하나 이상의 이미지를 이용하여 성형수술을 희망하는 고객에 대한 가상성형이미지를 생성한다.
딥러닝부(150)는 성형수술을 희망하는 고객의 실제 성형수술 후 이미지인 제4이미지와 가상성형이미지를 비교하여 차이점을 추출하고, 차이점을 감소시키도록 자동으로 머신러닝을 수행하여 가상성형이미지생성부의 알고리즘을 갱신한다.
바람직한 실시예에서 딥러닝부(150)는 가상성형이미지로부터 고객의 실제 성형수술 후 이미지인 제4이미지로의 실제성형방향벡터값을 추출한 후, 가상성형이미지생성부(140)에서 생성된 성형방향벡터값을 수정하는 방향으로 머신러닝을 수행한다.
인터페이스제공부(160)는 성형수술을 희망하는 고객의 사용자단말로부터 성형부위, 희망하는 성형스타일을 입력받고, 성형 후 이미지인 가상성형이미지를 제공하는 사용자인터페이스를 제공한다.
도 2는 본 발명의 가상성형장치에서 어떻게 빅데이터를 활용하는지를 설명하기 위한 도면이다.
도 2에서 알 수 있듯이, 빅데이터수집부(110)는 제1데이터베이스(111) 및 제2데이터베이스(113)를 포함한다. 제1데이터베이스(111) 및 제2데이터베이스(113)는 복수의 수술경험자의 성형수술 전과 후 이미지를 각각 저장한다. 예를 들어 1번 수술경험자의 성형수술 전 이미지(a)와 성형수술 후 이미지(A)가 제1데이터베이스(111) 및 제2데이터베이스(113)에 각각 저장된다. 같은 방법으로 f번 수술경험자의 성형수술 전 이미지(f)와 성형수술 후 이미지(F)가 제1데이터베이스(111) 및 제2데이터베이스(113)에 각각 저장된다. 제1데이터베이스(111)에 저장된 이미지는 제2이미지로 호칭되며, 제2데이터베이스(113)에 저장된 이미지는 제3이미지로 호칭된다.
이미지매칭부는 제1데이터베이스(111)로부터 제1이미지(10)와 가장 유사한 성형수술 전 이미지를 추출하여 제2이미지(20)로 결정한다.
가상성형이미지생성부는 제2이미지(20)에 대응하는 성형수술 후 이미지를 제2데이터베이스로부터 추출하여 제3이미지(30)로 결정하고, 제1이미지 내지 제3이미지(10, 20, 30) 중 적어도 하나 이상의 이미지를 이용하여 성형수술을 희망하는 고객에 대한 가상성형이미지(40)를 생성한다.
도 3은 본 발명의 가상성형장치에서 어떻게 성형방향벡터값을 생성하여 가상성형이미지를 생성하는지를 설명하기 위한 도면이다.
도 3 (a)에서 알 수 있듯이, 일 실시예에서 가상성형이미지생성부는 제2이미지(20)가 제3이미지(30)로 변화하기 위한 변화량을 분석하여 성형방향벡터값을 추출하고, 성형방향벡터값을 제1이미지(10)에 적용하여 가상성형이미지(40)를 모핑한다. 구체적으로 가상성형이미지생성부는 제2이미지(20)의 특징과 제3이미지(30)의 특징을 추출하고, 제2이미지(20)로부터 제3이미지(30)로의 변화값의 차이를 성형방향벡터값으로 결정한다. 해당 성형방향벡터값을 제1이미지(10)의 특징에 적용하면 제1이미지(10)로부터 가상성형이미지(40)를 모핑할 수 있다.
도 3 (b)에서 알 수 있듯이, 다른 실시예에서 가상성형이미지생성부는 제2이미지(20)가 제1이미지(10)로 변화하기 위한 변화량을 분석하여 성형방향벡터값을 추출하고, 성형방향벡터값을 제3이미지(30)에 적용하여 가상성형이미지(40)를 모핑한다. 구체적으로 가상성형이미지생성부는 제2이미지(20)의 특징과 제1이미지(10)의 특징을 추출하고, 제2이미지(20)로부터 제1이미지(10)로의 변화값의 차이를 성형방향벡터값으로 결정한다. 해당 성형방향벡터값을 제3이미지(30)의 특징에 적용하면 제3이미지(30)로부터 가상성형이미지(40)를 모핑할 수 있다.
도 4는 본 발명의 가상성형장치에서 어떻게 가상성형이미지를 생성하는지를 설명하기 위한 도면이다.
가상성형이미지생성부는 제1이미지(10)에서 성형을 희망하는 부분을 관심영역(11)으로 그 외의 영역을 비관심영역(13)으로 분할한다.
가상성형이미지생성부는 제3이미지(30)에서 성형을 희망하는 부분을 타겟이미지(31)로 추출한다.
일 실시예에서 가상성형이미지생성부는 제2이미지(20)에서 관심영역(11)에 대응하는 부분이 제3이미지(30)의 타겟이미지(31)로 변화하기 위한 변화량을 분석하여 성형방향벡터값을 추출하고, 성형방향벡터값을 제1이미지(10)의 관심영역(11)에 적용하여 가상성형이미지(40)의 성형후관심영역(31')를 모핑한다.
성형후비관심영역(13')은 비관심영역(13)을 변형하여 성형후관심영역(31')과의 경계를 부드럽게 하는 방향으로 모핑한다.
[다른 실시예]
이미지매칭부는 제1데이터베이스로부터 제1이미지와 유사한 성형수술 전 이미지를 복수개 추출하여 복수개의 제2이미지를 추출할 수 있다.
가상성형이미지생성부는 복수개의 제2이미지에 대응하는 복수개의 제3이미지를 추출하고, 복수개의 제3이미지로부터 복수개의 성형방향벡터값을 추출한 후, 복수개의 성형방향벡터값의 가중평균을 이용하여 성형수술을 희망하는 고객에 대한 가상성형이미지를 생성할 수 있다.
예를 들어 복수개의 제2이미지를 추출한 후, 제1이미지와 유사도가 더 높은 제2이미지의 가중치를 제1이미지와 유사도가 낮은 제2이미지 보다 높게 설정하여 복수개의 성형방향벡터값에 대한 가중평균을 생성한다.
위에서 설명한 실시예는 서로 모순되지 않는 범위에서 중첩되어 적용가능하다.
본 발명의 보호범위가 이상에서 명시적으로 설명한 실시예의 기재와 표현에 제한되는 것은 아니다. 또한, 본 발명이 속하는 기술분야에서 자명한 변경이나 치환으로 말미암아 본 발명이 보호범위가 제한될 수도 없음을 다시 한 번 첨언한다.

Claims (6)

  1. 이미 성형수술을 완료한 복수의 수술경험자의 성형수술 전과 후 이미지에 대한 빅데이터를 수집하여, 성형수술 전 이미지를 제1데이터베이스에 저장하고 성형수술 후 이미지를 제2데이터베이스에 저장하는 빅데이터수집부;
    성형수술을 희망하는 고객의 사용자단말로부터 성형수술 전 현재 고객의 이미지를 제1이미지로 수신하는 고객정보수신부;
    제1데이터베이스로부터 제1이미지와 가장 유사한 성형수술 전 이미지를 추출하여 제2이미지로 결정하는 이미지매칭부; 및
    제2이미지에 대응하는 성형수술 후 이미지를 제2데이터베이스로부터 추출하여 제3이미지로 결정하고, 제1이미지 내지 제3이미지 중 적어도 하나 이상의 이미지를 이용하여 성형수술을 희망하는 고객에 대한 가상성형이미지를 생성하는 가상성형이미지생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는,
    복수의 성형수술경험자의 비포 앤 애프터 이미지에 대한 빅데이터를 분석하여 성형수술을 희망하는 고객에게 가상의 성형이미지를 제공하는 딥러닝 기반 가상성형장치.
  2. 제1항 있어서,
    상기 고객정보수신부는 성형수술을 희망하는 고객의 실제 성형수술 후 이미지를 제4이미지로 추가 수신하고,
    상기 빅데이터수집부는 제1이미지를 제1데이터베이스에 추가하고 제4이미지를 제2데이터베이스에 추가하여 데이터베이스를 확장하는 것인,
    복수의 성형수술경험자의 비포 앤 애프터 이미지에 대한 빅데이터를 분석하여 성형수술을 희망하는 고객에게 가상의 성형이미지를 제공하는 딥러닝 기반 가상성형장치.
  3. 제1항에 있어서,
    성형수술을 희망하는 고객의 실제 성형수술 후 이미지인 제4이미지와 가상성형이미지를 비교하여 차이점을 추출하고, 차이점을 감소시키도록 자동으로 머신러닝을 수행하여 가상성형이미지생성부의 알고리즘을 갱신하는 딥러닝부를 더 포함하는,
    복수의 성형수술경험자의 비포 앤 애프터 이미지에 대한 빅데이터를 분석하여 성형수술을 희망하는 고객에게 가상의 성형이미지를 제공하는 딥러닝 기반 가상성형장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 가상성형이미지생성부는
    제2이미지가 제3이미지로 변화하기 위한 변화량을 분석하여 성형방향벡터값을 추출하고, 성형방향벡터값을 제1이미지에 적용하여 가상성형이미지를 모핑하는 것인,
    복수의 성형수술경험자의 비포 앤 애프터 이미지에 대한 빅데이터를 분석하여 성형수술을 희망하는 고객에게 가상의 성형이미지를 제공하는 딥러닝 기반 가상성형장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 가상성형이미지생성부는
    제2이미지가 제1이미지로 변화하기 위한 변화량을 분석하여 성형방향벡터값을 추출하고, 성형방향벡터값을 제3이미지에 적용하여 가상성형이미지를 모핑하는 것인,
    복수의 성형수술경험자의 비포 앤 애프터 이미지에 대한 빅데이터를 분석하여 성형수술을 희망하는 고객에게 가상의 성형이미지를 제공하는 딥러닝 기반 가상성형장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 가상성형이미지생성부는 제1이미지에서 성형을 희망하는 부분을 관심영역으로 그 외의 영역을 비관심영역으로 분할하고,
    제3이미지에서 성형을 희망하는 부분을 타겟이미지로 추출한 후, 타겟이미지를 제1이미지의 관심영역에 모핑하는 방법으로 가상성형이미지를 생성하는 것인,
    복수의 성형수술경험자의 비포 앤 애프터 이미지에 대한 빅데이터를 분석하여 성형수술을 희망하는 고객에게 가상의 성형이미지를 제공하는 딥러닝 기반 가상성형장치.
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102195032B1 (ko) 2020-04-03 2020-12-24 최홍규 외국인 여행객의 여행스케줄에 따라 가능한 성형을 추천하는 빅데이터 성형추천 시스템
KR102195033B1 (ko) 2020-04-03 2020-12-24 주식회사 탭탭글로벌 성형예상이미지와 그 성형예상이미지를 통해 예상되는 라이프스타일을 제공하는 빅데이터 성형컨설팅 시스템
CN112734626A (zh) * 2019-10-14 2021-04-30 成都武侯珍妍医疗美容门诊部有限公司 一种深度学习模型的鼻部虚拟整形方法
KR20210099844A (ko) * 2020-02-05 2021-08-13 조예진 성형 큐레이션 서비스 방법
KR20220019459A (ko) 2020-08-10 2022-02-17 주식회사 나투 인공지능 기반 의료관광 서비스 제공 시스템 및 방법

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20050061386A (ko) * 2003-12-18 2005-06-22 주식회사 엘지화학 신경망을 이용한 배터리 잔존량 추정 장치 및 방법
KR20160004862A (ko) * 2014-07-04 2016-01-13 주식회사 인스바이오 환자맞춤형 치아교정 모의시술과 이를 통한 시뮬레이션 및 치아 교정장치 또는 치아교정 시술유도장치 제작방법
WO2017069231A1 (ja) * 2015-10-23 2017-04-27 国立大学法人大阪大学 人体における治療後の形態予測方法及びシステム

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20050061386A (ko) * 2003-12-18 2005-06-22 주식회사 엘지화학 신경망을 이용한 배터리 잔존량 추정 장치 및 방법
KR20160004862A (ko) * 2014-07-04 2016-01-13 주식회사 인스바이오 환자맞춤형 치아교정 모의시술과 이를 통한 시뮬레이션 및 치아 교정장치 또는 치아교정 시술유도장치 제작방법
WO2017069231A1 (ja) * 2015-10-23 2017-04-27 国立大学法人大阪大学 人体における治療後の形態予測方法及びシステム

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112734626A (zh) * 2019-10-14 2021-04-30 成都武侯珍妍医疗美容门诊部有限公司 一种深度学习模型的鼻部虚拟整形方法
KR20210099844A (ko) * 2020-02-05 2021-08-13 조예진 성형 큐레이션 서비스 방법
KR102195032B1 (ko) 2020-04-03 2020-12-24 최홍규 외국인 여행객의 여행스케줄에 따라 가능한 성형을 추천하는 빅데이터 성형추천 시스템
KR102195033B1 (ko) 2020-04-03 2020-12-24 주식회사 탭탭글로벌 성형예상이미지와 그 성형예상이미지를 통해 예상되는 라이프스타일을 제공하는 빅데이터 성형컨설팅 시스템
KR20220019459A (ko) 2020-08-10 2022-02-17 주식회사 나투 인공지능 기반 의료관광 서비스 제공 시스템 및 방법
WO2022035087A1 (ko) * 2020-08-10 2022-02-17 주식회사 나투 인공지능 기반 의료관광 서비스 제공 시스템 및 방법

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