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순환 구조 인공신경망을 이용한 가상 피팅을 수행하기 위한 장치에 있어서, 안경 혹은 콘택트렌즈의 영상인 템플릿 및 사용자가 안경 혹은 콘택트렌즈를 착용한 영상인 원본미착용영상 또는 가상미착용영상에 대해 가중치가 적용되는 복수의 연산을 수행하여 사용자가 안경 혹은 콘택트렌즈를 착용한 영상인 가상착용영상을 생성하는 착용생성망; 사용자가 안경 혹은 콘택트렌즈를 착용한 영상인 원본착용영상 또는 가상착용영상에 대해 가중치가 적용되는 복수의 연산을 수행하여 사용자가 안경 혹은 콘택트렌즈를 미착용한 영상인 가상미착용영상을 생성하는 미착용생성망; 상기 가상착용영상에 대해 가중치가 적용되는 복수의 연산을 수행하여 상기 가상착용영상이 원본인지 혹은 가상의 것인지 여부를 출력하는 착용구분망; 상기 가상미착용영상에 대해 가중치가 적용되는 복수의 연산을 수행하여 상기 가상미착용영상이 원본인지 혹은 가상의 것인지 여부를 출력하는 미착용구분망; 및 상기 가상착용영상 및 상기 가상미착용영상이 가상인 것으로 판별하도록 기댓값을 설정한 후, 설정된 기댓값과 상기 착용구분망 및 상기 미착용구분망의 출력값의 차이가 최소가되도록 상기 착용구분망 및 상기 미착용구분망의 가중치를 수정하고, 상기 가상착용영상 및 상기 가상미착용영상이 원본인 것으로 판별하도록 기댓값을 설정한 후, 설정된 기댓값과 상기 착용구분망 및 상기 미착용구분망의 출력값의 차이가 최소가되도록 상기 착용생성망 및 상기 미착용생성망의 가중치를 수정하는 학습을 수행하는 학습부;를 포함하며, 상기 복수의 연산은 컨볼루션, 다운샘플링, 업샘플링 및 디컨불루션 연산 중 적어도 하나를 포함하며, 상기 복수의 연산 각각은 소정의 행렬로 이루어진 필터를 이용하며, 상기 가중치는 상기 행렬의 원소의 값들인 것을 특징으로 하는 가상 피팅을 수행하기 위한 장치
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제1항에 있어서, 상기 원본착용영상이 입력되면, 상기 미착용생성망을 통해 가상미착용영상을 생성하고, 상기 착용생성망을 통해 생성된 가상미착용영상으로부터 가상착용영상을 생성하는 피팅부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 가상 피팅을 수행하기 위한 장치
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제2항에 있어서, 상기 원본미착용영상 및 상기 가상착용영상은 각 픽셀의 픽셀값과 각 픽셀의 위치 정보를 포함하며, 상기 피팅부는 상기 생성된 가상착용영상의 위치 정보를 이용하여 안경 혹은 콘택트렌즈의 사이즈를 나타내는 템플릿규격을 생성하는 것을 특징으로 하는 가상 피팅을 수행하기 위한 장치
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제1항에 있어서, 상기 학습부는 상기 학습 시, 상기 착용생성망, 상기 미착용생성망, 상기 착용구분망 및 상기 미착용구분망의 가중치의 변화가 없으면, 상기 기댓값을 증가시켜 설정한 후, 상기 학습을 반복하는 것을 특징으로 하는 가상 피팅을 수행하기 위한 장치
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제1항에 있어서, 상기 착용구분망은 상기 가상착용영상에 대해 가중치가 적용되는 복수의 연산을 통해 상기 가상착용영상이 원본인지 혹은 가상의 것인지 여부를 출력하는 착용전역구분망; 및 상기 가상착용영상으로부터 추출되는 눈, 코, 귀와, 안경 혹은 콘택트렌즈를 포함하는 소정 크기의 영상인 가상착용지역영상에 대해 가중치가 적용되는 복수의 연산을 통해 상기 가상착용지역영상이 원본인지 혹은 가상의 것인지 여부를 출력하는 착용지역구분망;을 포함하며, 상기 미착용구분망은 상기 가상미착용영상에 대해 가중치가 적용되는 복수의 연산을 통해 상기 가상미착용영상이 원본인지 혹은 가상의 것인지 여부를 출력하는 미착용전역구분망; 및 상기 가상미착용영상으로부터 추출되는 눈, 코, 귀와, 안경 혹은 콘택트렌즈를 포함하는 소정 크기의 영상인 가상미착용지역영상에 대해 가중치가 적용되는 복수의 연산을 통해 상기 가상미착용지역영상이 원본인지 혹은 가상의 것인지 여부를 출력하는 미착용지역구분망;을 포함하는 것을 특징으로 하는 가상 피팅을 수행하기 위한 장치
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안경 혹은 콘택트렌즈의 영상인 템플릿 및 사용자가 안경 혹은 콘택트렌즈를 착용한 영상인 원본미착용영상 또는 가상미착용영상에 대해 가중치가 적용되는 복수의 연산을 수행하여 사용자가 안경 혹은 콘택트렌즈를 착용한 영상인 가상착용영상을 생성하는 착용생성망과, 사용자가 안경 혹은 콘택트렌즈를 착용한 영상인 원본착용영상 또는 가상착용영상에 대해 가중치가 적용되는 복수의 연산을 수행하여 사용자가 안경 혹은 콘택트렌즈를 미착용한 영상인 가상미착용영상을 생성하는 미착용생성망과, 상기 가상착용영상에 대해 가중치가 적용되는 복수의 연산을 수행하여 상기 가상착용영상이 원본인지 혹은 가상의 것인지 여부를 출력하는 착용구분망과, 상기 가상미착용영상에 대해 가중치가 적용되는 복수의 연산을 수행하여 상기 가상미착용영상이 원본인지 혹은 가상의 것인지 여부를 출력하는 미착용구분망을 포함하는 순환 구조 인공신경망을 이용한 가상 피팅을 수행하기 위한 방법에 있어서, 상기 가상착용영상 및 상기 가상미착용영상이 가상인 것으로 판별하도록 기댓값을 설정하는 단계; 상기 가상인 것으로 판별하도록 설정된 기댓값과 상기 착용구분망 및 상기 미착용구분망의 출력값의 차이가 최소가되도록 상기 착용구분망 및 상기 미착용구분망의 가중치를 수정하는 단계; 상기 가상착용영상 및 상기 가상미착용영상이 원본인 것으로 판별하도록 기댓값을 설정하는 단계; 상기 원본인 것으로 판별하도록 설정된 기댓값과 상기 착용구분망 및 상기 미착용구분망의 출력값의 차이가 최소가되도록 상기 착용생성망 및 상기 미착용생성망의 가중치를 수정하는 단계;를 포함하며, 상기 복수의 연산은 컨볼루션, 다운샘플링, 업샘플링 및 디컨불루션 연산 중 적어도 하나를 포함하며, 상기 복수의 연산 각각은 소정의 행렬로 이루어진 필터를 이용하며, 상기 가중치는 상기 행렬의 원소의 값들인 것을 특징으로 하는 가상 피팅을 수행하기 위한 방법
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제6항에 따른 가상 피팅을 수행하기 위한 방법을 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체
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