RISS 학술연구정보서비스

검색

인기 검색어

    다국어 입력

    http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.

    변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.

    예시)
    • 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
    • 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
    닫기
    KCI등재

    시각장애인 메이크업을 위한 가상 메이크업 이미지 생성과 그 유사도 평가 시스템 구현 = Implementation of a Virtual Makeup Image Generation and Its Similarity Evaluation System for Makeup of the Blind

    한글로보기

    https://www.riss.kr/link?id=A109474252

    • 0

      상세조회
    • 0

      다운로드
    서지정보 열기
    • 내보내기
    • 내책장담기
    • 공유하기
    • 오류접수

    부가정보

    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

    본 논문에서는 시각장애인 본인이 스스로 메이크업을 할 수 있도록 가상 메이크업 이미지 생성 및 유사도 평가 시스템을 제안한다. 이 시스템은 임베디드 보드 Jetson Nano 에 구현되고 평가된다. 본 시스템은 BeautyGAN 모델과 얼굴 특징점 기술을 통합하여 가상 메이크업 이미지를 생성하고, 그 유사도를 평가한다. BeautyGAN 모델은 비메이크업 이미지와 원하는 메이크업 스타일 이미지를 입력받아 5점 랜드마크를 활용하여 얼굴을 정렬한 후에, 가상 메이크업 이미지를 생성한다. 얼굴 특징점 기술은 68점 랜드마크 모델을 사용하여 얼굴의 7개의 관심 영역(ROIs)을 식별하고, 각 ROI별로 생성된 이미지와 실제 메이크업 이미지 간의 색상 차이를 비교하여 유사도를 평가한다. 이 기술을 이용해서 시각장애인이 혼자 힘으로 독립적으로 메이크업을 할 수 있게 도와줄 수 있다.
    번역하기

    본 논문에서는 시각장애인 본인이 스스로 메이크업을 할 수 있도록 가상 메이크업 이미지 생성 및 유사도 평가 시스템을 제안한다. 이 시스템은 임베디드 보드 Jetson Nano 에 구현되고 평가된...

    본 논문에서는 시각장애인 본인이 스스로 메이크업을 할 수 있도록 가상 메이크업 이미지 생성 및 유사도 평가 시스템을 제안한다. 이 시스템은 임베디드 보드 Jetson Nano 에 구현되고 평가된다. 본 시스템은 BeautyGAN 모델과 얼굴 특징점 기술을 통합하여 가상 메이크업 이미지를 생성하고, 그 유사도를 평가한다. BeautyGAN 모델은 비메이크업 이미지와 원하는 메이크업 스타일 이미지를 입력받아 5점 랜드마크를 활용하여 얼굴을 정렬한 후에, 가상 메이크업 이미지를 생성한다. 얼굴 특징점 기술은 68점 랜드마크 모델을 사용하여 얼굴의 7개의 관심 영역(ROIs)을 식별하고, 각 ROI별로 생성된 이미지와 실제 메이크업 이미지 간의 색상 차이를 비교하여 유사도를 평가한다. 이 기술을 이용해서 시각장애인이 혼자 힘으로 독립적으로 메이크업을 할 수 있게 도와줄 수 있다.

    더보기

    다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

    In this paper, we propose a virtual makeup image generation and similarity evaluation system to enable the blind toapply independently makeup by themselves. This system is implemented and evaluated to the Jetson Nano embeddedboard. This proposed system integrates the BeautyGAN model and Face Landmark technology to generate virtual makeupimages and evaluate their similarity. The BeautyGAN model takes a non-makeup image and an image of the desiredmakeup style as input and aligns the face using 5-point landmarks to create a virtual makeup image. Facial feature pointtechnology uses a 68-point landmark model to identify seven regions of interest (ROIs) on the face, and for each ROI,assesses similarity by comparing color differences between the generated image and the actual makeup image. Thisproposed method can be used to help the blind apply makeup independently and without any assistance.
    번역하기

    In this paper, we propose a virtual makeup image generation and similarity evaluation system to enable the blind toapply independently makeup by themselves. This system is implemented and evaluated to the Jetson Nano embeddedboard. This proposed syste...

    In this paper, we propose a virtual makeup image generation and similarity evaluation system to enable the blind toapply independently makeup by themselves. This system is implemented and evaluated to the Jetson Nano embeddedboard. This proposed system integrates the BeautyGAN model and Face Landmark technology to generate virtual makeupimages and evaluate their similarity. The BeautyGAN model takes a non-makeup image and an image of the desiredmakeup style as input and aligns the face using 5-point landmarks to create a virtual makeup image. Facial feature pointtechnology uses a 68-point landmark model to identify seven regions of interest (ROIs) on the face, and for each ROI,assesses similarity by comparing color differences between the generated image and the actual makeup image. Thisproposed method can be used to help the blind apply makeup independently and without any assistance.

    더보기

    참고문헌 (Reference)

    1 GitHub, "italojs / facial-landmarks-recognition"

    2 X. Dong, "Style aggregated network for facial landmark detection" 379-388, 2018

    3 Cosmetics and Toiletries, "Inclusive Beauty: Making Cosmetics More Accessible for the Blind and for Visually Impaired Consumers"

    4 GitHub, "Honlan / BeautyGAN"

    5 T. Li, "BeautyGAN : Instance-level facial makeup transfer with deep generative adversarial network" 645-653, 2018

    6 A. Dash, "A review of generative adversarial networks(GANs)and its applications in a wide variety of disciplines : From medical to remote sensing" 12 : 18330-18357, 2024

    7 S. S. Guan, "A colour - difference formula for assessing large colour differences" 24 (24): 344-355, 1999

    1 GitHub, "italojs / facial-landmarks-recognition"

    2 X. Dong, "Style aggregated network for facial landmark detection" 379-388, 2018

    3 Cosmetics and Toiletries, "Inclusive Beauty: Making Cosmetics More Accessible for the Blind and for Visually Impaired Consumers"

    4 GitHub, "Honlan / BeautyGAN"

    5 T. Li, "BeautyGAN : Instance-level facial makeup transfer with deep generative adversarial network" 645-653, 2018

    6 A. Dash, "A review of generative adversarial networks(GANs)and its applications in a wide variety of disciplines : From medical to remote sensing" 12 : 18330-18357, 2024

    7 S. S. Guan, "A colour - difference formula for assessing large colour differences" 24 (24): 344-355, 1999

    더보기

    분석정보

    View

    상세정보조회

    0

    Usage

    원문다운로드

    0

    대출신청

    0

    복사신청

    0

    EDDS신청

    0

    동일 주제 내 활용도 TOP

    더보기

    주제

    연도별 연구동향

    연도별 활용동향

    연관논문

    연구자 네트워크맵

    공동연구자 (7)

    유사연구자 (20) 활용도상위20명

    이 자료와 함께 이용한 RISS 자료

    나만을 위한 추천자료

    해외이동버튼