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저자정보
최정우 (인공지능연구원) 김지훈 (인공지능연구원) 최인호 (인공지능연구원) 서경진 (인공지능연구원)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제23권 제11호
발행연도
2022.11
수록면
2,259 - 2,268 (10page)
DOI
10.9728/dcs.2022.23.11.2259

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딥러닝 기술은 큰 비용을 통해 구축된 데이터로 문제를 해결한다. 특히, 사람의 얼굴에 대한 데이터는 초상권 등의 문제로 취득하기 어렵다. 본 논문에서는 실제 사람과 유사한 캐릭터를 이용하여 기존의 얼굴 랜드마크 데이터세트와 같은 성능을 보이는 데이터 수집 방법을 제안한다. 먼저, 스캔 기반의 실사형 캐릭터를 준비하고 배경 환경과 촬영 조건을 3차원 게임엔진으로 구현한다. 다음으로 얼굴 움직임의 기준이 되는 캐릭터 본을 기준 랜드마크로 변환한다. 마지막으로 다양한 각도와 환경에서 데이터를 취득하여 얼굴 랜드마크 모델에 학습시킨 뒤, 베이스라인 모델과 비교 분석한다. 실험 결과, 제안한 데이터세트로 학습한 모델은 베이스라인 모델과 비슷한 결과를 보였으며, 실제 사람을 이용하여 구축한 데이터세트보다 좋은 결과를 보였다. 이를 통해, 실사형 캐릭터 데이터세트는 다양한 표정과 각도에서 얼굴 데이터를 제약 없이 얻을 수 있고, 캐릭터 특성을 통해 랜드마크 정보도 추가적인 노동력 없이 정답을 만들 수 있어, 3차원 게임엔진을 이용한 실사형 데이터의 실효성과 확장성을 확인하였다.
#얼굴 데이터세트 #얼굴 랜드마크 #얼굴 랜드마크 검출 #합성데이터 #딥러닝 #Face Dataset #Facial landmark #Facial landmark detection #Synthetic data #Deep Learning

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 실사형 얼굴 데이터세트 구축
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
참고문헌

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