METHOD AND DEVICE FOR OPTIMIZING A SKIN ANALYSIS MODEL USING A REPRODUCTION IMAGE OF LIGHT REFLECTION CHARACTERISTICS RECONSTRUCTED THROUGH AN OPTICAL APPROACH

광학 접근법을 통해 재구성한 광반사 특성 재현 영상을 이용하여 피부 분석 모델을 최적화하기 위한 방법 및 장치가 개시된다. 상기 컴퓨팅 장치는, 적어도 하나의 프로세서(processor); 및 상기 적어도 하나의 프로세서가 적어도 하나의 동작을 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 포함한다. 상기 적어도 하나의 동작은, 사용자의 얼굴 영역을 촬영하여 초기 영상을 획득하는 단계; 상기 초기 영상을 전처리하여 입력 영상을 생성하는 단계; 생성된 상기 입력 영상을 피부 분석 모델에 입력하고, 상기 피부 분석 모델의 출력...

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Main Authors KIM SE MIN, LEE JONG HA, YOO SANGWOOK, CHOE YONG JOON, JUNG GEUN HO
Format Patent
LanguageEnglish
Korean
Published 18.03.2024
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Summary:광학 접근법을 통해 재구성한 광반사 특성 재현 영상을 이용하여 피부 분석 모델을 최적화하기 위한 방법 및 장치가 개시된다. 상기 컴퓨팅 장치는, 적어도 하나의 프로세서(processor); 및 상기 적어도 하나의 프로세서가 적어도 하나의 동작을 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 포함한다. 상기 적어도 하나의 동작은, 사용자의 얼굴 영역을 촬영하여 초기 영상을 획득하는 단계; 상기 초기 영상을 전처리하여 입력 영상을 생성하는 단계; 생성된 상기 입력 영상을 피부 분석 모델에 입력하고, 상기 피부 분석 모델의 출력으로 피부 특징 맵을 획득하는 단계; 획득된 상기 피부 특징 맵으로부터 광반사 특성 재현 영상을 생성하는 단계; 및 생성된 상기 광반사 특성 재현 영상과 상기 입력 영상을 이용하여 손실함수를 연산하고, 연산되는 상기 손실함수의 출력값이 최소화되도록 피부 분석 모델을 지도학습하는 단계를 포함한다. Disclosed are a method and device for optimizing a skin analysis model using a light reflection characteristic reproduction image reconstructed through an optical approach. A computing device comprises at least one processor and instructions instructing the at least one processor to perform at least one operation. The at least one operation comprises the steps of: acquiring an initial image by imaging a face region of the user; generating an input image by preprocessing the initial image; inputting the generated input image to a skin analysis model and acquiring a skin feature map using an output of the skin analysis model; generating a light reflection characteristic reproduction image from the acquired skin feature map; and using the input image and the generated light reflection characteristic reproduction image to calculate a loss function and performing supervised training of the skin analysis model to minimize output values of the calculated loss function.
Bibliography:Application Number: KR20230087015