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신경망을 이용한 3차원 얼굴 복원

최고관리자　 0 Comments　 1 Views　 20-11-10 15:46　 기계

신경망을 이용한 3차원 얼굴 복원

보유기관 및 연구자 : 한양대학교 에리카산학협력단 김나라

상담신청 기술문의

TRL09
사업화
- 본격적인 양산 및 사업화 단계
TRL08
시작품 인증/
표준화
- 일부 시제품의 인증 및 인허가 취득 단계
  - 조선 기자재의 경우 선급기관 인증, 의약품의 경우 식약청의 품목 허가 등
TRL07
Pilot 단계 시작품
신뢰성 평가
- 시작품의 신뢰성 평가
- 실제 환경(수요기업)에서 성능 검증이 이루어지는 단계
TRL06
Pilot 단계 시작품
성능 평가
- 경제성(생산성)을 고려한, 파일로트 규모의 시작품 제작 및 평가
- 시작품 성능평가
TRL05
시제품 제작/
성능평가
- 개발한 부품/시스템의 시작품(Prototype) 제작 및 성능 평가
- 경제성(생산성)을 고려하지 않고, 우수한 시작품을 1개~수개 미만으로 개발
TRL04
연구실 규모의
부품/시스템 성능평가
- 연구실 규모의 부품/시스템 성능 평가가 완료된 단계
- 실용화를 위한 핵심요소기술 확보
TRL03
연구실 규모의
성능 검증
- 연구실/실험실 규모의 환경에서 기본 성능이 검증될 수 있는 단계
- 개발하려는 시스템/부품의 기본 설계도면을 확보하는 단계
- 모델링/설계기술 확보
TRL02
실용 목적의 아이디어/
특허 등 개념 정립
- 실용 목적의 아이디어, 특허 등 개념 정립
TRL01
기초 이론/
실험
- 연구과제 탐색 및 기회 발굴 단계

기술배경: ❍ 종래의 3차원 얼굴 복원 시스템은 3차원 복원 품질 및 속도를 향상하기 위해 크로마키 배경을 사용 → 사용자는 얼굴을 제외한 머리, 몸에 천 또는 옷을 착용하기 때문에, 주변의 환경적 요인에 따른 더위 등의 불편함 존재. 품질 확보를 위해 반복 수행
❍ 깊이 카메라를 통해 고속으로 사용자의 3차원 깊이 정보를 획득 → 컬러 정보에 대한 해상도 및 품질이 낮은 문제

기술개요: ❍ 단일 카메라와 깊이 데이터에 대한 학습 모델을 활용
- 신경망의 입력 데이터로 복수의 얼굴 이미지들과 깊이 데이터를 수신, 전향적 추론과 역 전달을 이용한 웨이트 값 튜닝을 수행하는 지도학습 과정 활용

시장 동향 및 전망: ❍ 3차원 이미지가 활용될 수 있는 분야인 VR, AR, MR 시장은 2015년부터 2021년까지 시장 규모가 증가하고 있음. 전용 기기 및 전용 콘텐츠가 대거 출시됨에 따라 시장의 성장 가속화가 전망됨

[글로벌 VR/AR/MR 시장규모 전망]

특장점

: ❍ 본 발명에 따르면 컨볼루션 신경망을 이용하여 단일 카메라에 의해 촬영된 이미지로 3차원 얼굴을 복원할 수 있음
❍ 웹캠과 같은 단일 촬영 수단으로 얼굴을 인식하고 단일 이미지로 3차원 얼굴을 복원할 수 있어 게임 및 가상 현실 등에 적용하기 용이함
❍ 가상 화장 시스템, 게임용 개인 아바타, 디지털 배우 생성, 피부 분석 시스템, 3D 특수 분장 시뮬레이션 등 다양한 분야에 적용 가능

[악력 보조용 웨어러블 장치를 나타낸 구성도]