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얼굴에 대한 입력 이미지를 수집하는 수집부;상기 입력 이미지의 크기를 조정하고, 상기 얼굴을 상기 입력 이미지의 중앙에 재배치하는 전처리를 수행하는 전처리부;전처리된 상기 입력 이미지에서 상기 얼굴의 특징점을 추출하는 특징점 추출부;상기 특징점을 기반으로 이목구비 영역을 세분화한 마스크 이미지를 생성하는 마스크 생성부; 및상기 마스크 이미지를 기반으로 상기 입력 이미지의 이목구비 영역을 제거하고, 인페인팅 모델을 이용하여 가상의 얼굴로 복원한 비식별 이미지를 생성하는 비식별화부;를 포함하는 얼굴 비식별화 시스템
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제1항에 있어서,전이 학습(Transfer Learning) 모델을 이용하여 상기 입력 이미지의 2D 특징과 상기 입력 이미지를 렌더링한 3D 이미지의 특징을 학습하는 특징 학습부;를 더 포함하는 얼굴 비식별화 시스템
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제1항에 있어서, 상기 비식별화부는,상기 인페인팅 모델이 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)인 얼굴 비식별화 시스템
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제3항에 있어서,상기 비식별화부는, RGB 채널, 마스크 채널 및 스케치 채널을 기반으로 상기 입력 이미지 및 상기 마스크 이미지에 대한 패치(patch)의 특징을 추출하여 학습하는 판별자(Discriminator); 및이목구비가 제거된 상기 입력 이미지에 가상의 이목구비를 복원하여 상기 비식별 이미지를 생성하는 생성자(Generator);를 포함하는 얼굴 비식별화 시스템
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제4항에 있어서,상기 판별자는, 마르코프 판별자(Markovian Discriminator)인 얼굴 비식별화 시스템
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제4항에 있어서,상기 생성자는,상기 이목구비가 제거된 입력 이미지에 상기 가상의 이목구비를 1차 복원하여 제1 복원 이미지를 생성하는 콜스(coarse) 네트워크 및 상기 제1 복원 이미지를 선명하게 보정하는 정제(Refinement) 네트워크를 포함하는 얼굴 비식별화 시스템
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제3항에 있어서,비식별화부는,상기 인페인팅 모델의 비식별화 손실함수는 상기 입력 이미지의 이목구비 영역의 특징 벡터와 상기 비식별 이미지의 이목구비 영역의 특징 벡터 간의 차이를 산출하는 하기의 식인 얼굴 비식별화 시스템
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제1항에 있어서, 상기 특징점 추출부는,상기 입력 이미지에서 이목구비에 대한 400 내지 500개의 특징점을 추출하는 얼굴 비식별화 시스템
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얼굴에 대한 입력 이미지를 수집하는 단계;상기 입력 이미지의 크기를 조정하고, 상기 얼굴을 상기 입력 이미지의 중앙에 재배치하는 전처리를 수행하는 단계;전처리된 상기 입력 이미지에서 상기 얼굴의 특징점을 추출하는 단계;상기 특징점을 기반으로 이목구비 영역을 세분화한 마스크 이미지를 생성하는 단계; 및상기 마스크 이미지를 기반으로 상기 이목구비 영역을 제거하고, 인페인팅 모델을 이용하여 가상의 얼굴로 복원한 비식별 이미지를 생성하는 단계;를 포함하는 얼굴 비식별화 방법
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제9항에 있어서,전이 학습(Transfer Learning) 모델을 이용하여 상기 입력 이미지의 2D 특징과 상기 입력 이미지를 렌더링한 3D 이미지의 특징을 학습하는 단계를 더 포함하는 얼굴 비식별화 방법
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제9항에 있어서, 상기 인페인팅 모델은 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)인 얼굴 비식별화 방법
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제11항에 있어서, 상기 인페인팅 모델의 비식별화 손실함수는 상기 입력 이미지의 이목구비 영역의 특징 벡터와 상기 비식별 이미지의 이목구비 영역의 특징 벡터 간의 차이를 산출하는 하기의 식인 얼굴 비식별화 방법
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제9항에 있어서, 상기 입력 이미지에서 400 내지 500개의 특징점을 추출하는 얼굴 비식별화 방법
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