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1 이상의 프로세서 및 1 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅시스템에서 수행되는 측색방법으로서,원본이미지로부터 얼굴영역에 대한 얼굴이미지 및 패치영역에 대한 패치이미지를 도출하는 이미지도출단계;상기 얼굴이미지로부터 1 이상의 인공신경망을 포함하는 추론모델에 입력하여, 얼굴의 형상정보, 및 얼굴이미지에서의 빛의 세기 및 방향을 포함하는 빛정보를 도출하고, 얼굴이미지에 대해 상기 얼굴의 형상정보 및 상기 빛정보를 감산적용하여, 빛이 조사된 얼굴의 형상에 의하여 색상이 변화되는 영향을 최소화한 얼굴의 반사율정보를 도출하는 제1감산적용단계;1 이상의 기준색상 영역을 포함하는 패치이미지로부터 1 이상의 인공신경망을 포함하는 추론모델에 입력하여, 패치의 형상정보를 도출하고, 패치이미지에 대해 상기 패치의 형상정보 및 상기 빛정보를 감산적용하여, 빛이 조사된 패치의 형상에 의하여 색상이 변화되는 영향을 최소화한 패치의 반사율정보를 도출하는 제2감산적용단계; 및상기 패치의 반사율정보에서의 기준색상 영역의 색상정보와 기준색상의 그라운드트루스의 색상정보 사이의 차이에 기초하여, 색상파라미터변환수단을 도출하고, 상기 얼굴의 반사율정보에서의 측정부위의 색상정보에 상기 색상파라미터변환수단을 적용하여, 상기 측정부위의 측색색상정보를 도출하는 얼굴색상도출단계;를 포함하는, 측색 방법
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청구항 1에 있어서,상기 형상정보는,이미지가 포함하고 있는 대상에 대한 이미지 상의 2D 정보에서 도출한 실제 형상에 따른 3D정보를 포함하고,상기 빛정보는,이미지가 포함하고 있는 대상에 조사되는 빛의 세기 및 방향을 포함하고,상기 반사율정보는,이미지가 포함하고 있는 대상의 형상에 빛이 조사되어 상기 빛의 세기 및 방향에 따라 형상에 생기는 그림자의 영향을 제거한 픽셀별 색상정보를 포함하는, 측색 방법
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청구항 1에 있어서,상기 패치는,복수의 기준색상 영역을 포함하고, 각각의 기준색상 영역은 같은 형태 및 넓이를 가지고, 서로 구분되게 배치되어 있는, 측색 방법
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청구항 1에 있어서,상기 추론모델은 공통모델, 표면법선벡터모델, 빛정보추론모델 및 반사율모델을 포함하고,상기 공통모델은,1 이상의 인공신경망을 포함하고, 입력된 이미지로부터 상기 표면법선벡터모델, 상기 빛정보추론모델, 및 상기 반사율모델에 공통적으로 입력되는 특징정보를 도출하고,상기 표면법선벡터모델은,1 이상의 인공신경망을 포함하고, 상기 특징정보로부터 2D정보인 상기 이미지에서 실제 형상을 담은 3D구조 정보인 상기 형상정보를 도출하고,상기 빛정보추론모델은,1 이상의 인공신경망을 포함하고, 상기 특징정보로부터 상기 이미지에서 빛의 세기 및 빛의 방향을 포함하는 상기 빛정보를 도출하고, 상기 반사율모델은,1 이상의 인공신경망을 포함하고, 상기 특징정보로부터 픽셀별 색상정보인 반사율정보를 도출하는, 측색 방법
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청구항 1에 있어서,상기 제1감산적용단계는,얼굴이미지를 1 이상의 인공신경망을 포함하는 공통모델에 입력하여 얼굴특징정보를 도출하는 얼굴특징정보도출단계;상기 얼굴특징정보를 1 이상의 인공신경망을 포함하는 표면법선벡터모델에 입력하여 얼굴의 형상정보를 도출하는 얼굴형상도출단계;상기 얼굴특징정보를 1 이상의 인공신경망을 포함하는 빛정보추론모델에 입력하여 얼굴이미지에서의 빛의 세기 및 방향을 포함하는 빛정보를 도출하는 빛정보도출단계; 및상기 얼굴이미지에 대하여 상기 얼굴의 형상정보 및 빛정보를 적용하여 얼굴에 대한 색상만이 반영된 얼굴의 반사율정보를 도출하는 얼굴반사율도출단계;를 포함하고,상기 제2감산적용단계는,패치이미지를 1 이상의 인공신경망을 포함하는 공통모델에 입력하여 패치특징정보를 도출하는 패치특징정보도출단계;상기 패치특징정보를 1 이상의 인공신경망을 포함하는 표면법선벡터모델에 입력하여 패치의 형상정보를 도출하는 패치형상도출단계;상기 패치이미지에 대하여 상기 패치의 형상정보 및 상기 빛정보를 적용하여 패치에 대한 색상만이 반영된 패치의 반사율정보를 도출하는 패치반사율도출단계;를 포함하는, 측색 방법
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청구항 1에 있어서,상기 측색 방법은 모델학습단계를 더 포함하고,상기 모델학습단계는,학습이미지를 상기 공통모델에 입력하고, 공통모델의 학습특징정보를 상기 표면법선벡터모델에 입력하여 학습형상정보를 도출하는 학습형상정보도출단계;상기 학습특징정보를 상기 빛정보추론모델에 입력하여 학습빛정보를 도출하는 학습빛정보도출단계;상기 학습특징정보부터 반사율정보를 도출하는 반사율모델에 입력하여 학습반사율정보를 도출하는 학습반사율정보도출단계; 및상기 학습형상정보, 학습빛정보, 및 학습반사율정보를 결합하여 예측학습이미지를 도출하는 예측학습이미지도출단계;를 수행하되, 상기 예측학습이미지와 상기 학습이미지의 차이가 감소 혹은 최소화하도록 상기 공통모델, 상기 표면법선벡터모델, 상기 빛정보추론모델, 및 상기 반사율모델의 세부파라미터값 혹은 필터정보를 학습하는, 측색 방법
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청구항 1에 있어서,상기 얼굴색상도출단계는 변환수단도출단계를 포함하고,상기 변환수단도출단계는, 패치의 반사율정보에서의 복수의 기준색상 영역에 각각에 대한 기설정된 색공간에서의 각각의 제1색상파라미터 정보를 추출하는 색상파라미터추출단계; 복수의 상기 제1색상파라미터 정보에 대하여 복수의 보정수치를 포함하는 색상파라미터변환수단을 적용하여 도출되는 제2색상파라미터와 상기 복수의 기준색상에 대한 그라운드트루스에 해당하는 기설정된 제3색상파라미터 사이의 제1색차이 알고리즘에 의하여 도출되는 색차이 값이 기설정된 기준을 만족하도록 상기 보정수치를 결정하는 보정수치결정단계; 및복수의 상기 제1색상파라미터 정보에 대하여 복수의 보정수치를 포함하는 색상파라미터변환수단을 적용하여 도출되는 제4색상파라미터와 상기 복수의 기준색상에 대한 그라운드트루스에 해당하는 기설정된 제3색상파라미터 사이의 제2색차이 알고리즘에 의하여 도출되는 색차이 값이 감소하는 방향으로 상기 보정수치 중 일부 혹은 전체를 변경하는 보정수치변경단계;를 포함하는, 측색 방법
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8
청구항 7에 있어서,상기 제1색차이 알고리즘에 의한 색차이 값은 색상파라미터에 대하여 선형적이고, 상기 제2색차이 알고리즘에 의한 색차이 값은 색상파라미터에 대하여 비선형적으로 상기 제1색차이 알고리즘과 상기 제2색차이 알고리즘은 서로 상이하고,상기 색상파라미터변환수단은 복수의 보정수치를 포함하는 행렬로 구현이 되고, 상기 행렬의 열 혹은 행의 수는 상기 제1색상파라미터의 요소의 수에 상응하고,상기 제2색상파라미터는 상기 제1색상파라미터에 대하여 상기 행렬을 행렬곱하여 도출되고, 상기 제4색상파라미터는 상기 제1색상파라미터에 대하여 상기 행렬을 행렬곱을 하여 도출되는, 측색 방법
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9
1 이상의 프로세서 및 1 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅시스템에서 구현되는 측색 장치로서,상기 측색 장치는,원본이미지로부터 얼굴영역에 대한 얼굴이미지 및 패치영역에 대한 패치이미지를 도출하는 이미지도출단계;상기 얼굴이미지로부터 1 이상의 인공신경망을 포함하는 추론모델에 입력하여, 얼굴의 형상정보, 및 얼굴이미지에서의 빛의 세기 및 방향을 포함하는 빛정보를 도출하고, 얼굴이미지에 대해 상기 얼굴의 형상정보 및 상기 빛정보를 감산적용하여, 빛이 조사된 얼굴의 형상에 의하여 색상이 변화되는 영향을 최소화한 얼굴의 반사율정보를 도출하는 제1감산적용단계;1 이상의 기준색상 영역을 포함하는 패치이미지로부터 1 이상의 인공신경망을 포함하는 추론모델에 입력하여, 패치의 형상정보를 도출하고, 패치이미지에 대해 상기 패치의 형상정보 및 상기 빛정보를 감산적용하여, 빛이 조사된 패치의 형상에 의하여 색상이 변화되는 영향을 최소화한 패치의 반사율정보를 도출하는 제2감산적용단계; 및상기 패치의 반사율정보에서의 기준색상 영역의 색상정보와 기준색상의 그라운드트루스의 색상정보 사이의 차이에 기초하여, 색상파라미터변환수단을 도출하고, 상기 얼굴의 반사율정보에서의 측정부위의 색상정보에 상기 색상파라미터변환수단을 적용하여, 상기 측정부위의 측색색상정보를 도출하는 얼굴색상도출단계;를 수행하는, 측색 장치
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하나 이상의 프로세서에 의해 실행되는 복수의 명령들을 포함하는, 컴퓨터-판독가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로서,상기 컴퓨터 프로그램은, 원본이미지로부터 얼굴영역에 대한 얼굴이미지 및 패치영역에 대한 패치이미지를 도출하는 이미지도출단계;상기 얼굴이미지로부터 1 이상의 인공신경망을 포함하는 추론모델에 입력하여, 얼굴의 형상정보, 및 얼굴이미지에서의 빛의 세기 및 방향을 포함하는 빛정보를 도출하고, 얼굴이미지에 대해 상기 얼굴의 형상정보 및 상기 빛정보를 감산적용하여, 빛이 조사된 얼굴의 형상에 의하여 색상이 변화되는 영향을 최소화한 얼굴의 반사율정보를 도출하는 제1감산적용단계;1 이상의 기준색상 영역을 포함하는 패치이미지로부터 1 이상의 인공신경망을 포함하는 추론모델에 입력하여, 패치의 형상정보를 도출하고, 패치이미지에 대해 상기 패치의 형상정보 및 상기 빛정보를 감산적용하여, 빛이 조사된 패치의 형상에 의하여 색상이 변화되는 영향을 최소화한 패치의 반사율정보를 도출하는 제2감산적용단계; 및상기 패치의 반사율정보에서의 기준색상 영역의 색상정보와 기준색상의 그라운드트루스의 색상정보 사이의 차이에 기초하여, 색상파라미터변환수단을 도출하고, 상기 얼굴의 반사율정보에서의 측정부위의 색상정보에 상기 색상파라미터변환수단을 적용하여, 상기 측정부위의 측색색상정보를 도출하는 얼굴색상도출단계;를 포함하는, 컴퓨터 프로그램
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