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퍼스널 컬러 진단 및 가상 메이크업 장치로서, 프로세서; 및상기 프로세서에 연결되는 메모리를 포함하되, 상기 메모리는,카메라를 통해 촬영된 영상에서 얼굴 후보 영역을 탐색하고, 상기 탐색된 얼굴 후보 영역을 크롭핑한 후 리사이징하고, 미리 학습된 딥 러닝 기반 네트워크를 이용하여 상기 리사이징된 얼굴 후보 영역에서 머리카락, 피부, 눈 흰자, 눈동자, 눈썹, 콧구멍, 입술, 입 안 및 배경을 포함하는 복수의 랜드마크를 추출하고, 상기 추출된 복수의 랜드마크를 이용하여 사용자의 퍼스널 컬러를 진단하고, 상기 퍼스널 컬러를 기반으로 가상 메이크업을 수행하도록, 상기 프로세서에 의해 실행 가능한 프로그램 명령어들을 저장하되, 상기 복수의 랜드마크 추출을 위해, 상기 복수의 랜드마크 각각에 대해 평균 빈도 밸런싱을 이용하여 계산된 가중치가 적용되고,상기 딥 러닝 기반 네트워크는, 복수의 컨볼루션 레이어를 갖는 인코더 네트워크 및 디코더 네트워크를 포함하는 퍼스널 컬러 진단 및 가상 메이크업 장치
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제1항에 있어서, 상기 프로그램 명령어들은, 미리 학습된 Faster R-CNN을 이용하여 상기 얼굴 후보 영역을 탐색하는 퍼스널 컬러 진단 및 가상 메이크업 장치
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제1항에 있어서, 상기 프로그램 명령어들은, 상기 추출된 랜드마크 중 눈동자, 머리카락 및 피부 영역의 RGB 값의 평균을 이용하여 눈동자, 머리카락 및 피부 색상을 산출하고, RGB 값으로 이루어진 눈동자, 머리카락 및 피부의 각 색상을 Lab 도메인으로 변환하여 퍼스널 컬러를 진단하는 퍼스널 컬러 진단 및 가상 메이크업 장치
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제1항에 있어서, 상기 프로그램 명령어들은, 상기 추출된 랜드마크를 이용하여 피부 영역, 뺨 영역, 입술 영역, 눈과 눈썹의 상대적인 위치, 머리카락 영역 및 눈썹 영역에 대해 가상 메이크업을 수행하는 퍼스널 컬러 진단 및 가상 메이크업 장치
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퍼스널 컬러 진단 및 가상 메이크업 방법으로서, 카메라를 통해 촬영된 영상에서 얼굴 후보 영역을 탐색하는 단계; 상기 탐색된 얼굴 후보 영역을 크롭핑한 후 리사이징하는 단계;미리 학습된 딥 러닝 기반 네트워크를 이용하여 상기 리사이징된 얼굴 후보 영역에서 머리카락, 피부, 눈 흰자, 눈동자, 눈썹, 콧구멍, 입술, 입 안 및 배경을 포함하는 복수의 랜드마크를 추출하는 단계; 상기 추출된 복수의 랜드마크를 이용하여 사용자의 퍼스널 컬러를 진단하는 단계; 및 상기 퍼스널 컬러를 기반으로 가상 메이크업을 수행하는 단계를 포함하되,상기 복수의 랜드마크 추출을 위해, 상기 복수의 랜드마크 각각에 대해 평균 빈도 밸런싱을 이용하여 계산된 가중치가 적용되고,상기 딥 러닝 기반 네트워크는, 복수의 컨볼루션 레이어를 갖는 인코더 네트워크 및 디코더 네트워크를 포함하는 퍼스널 컬러 진단 및 가상 메이크업 방법
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